Gartner預測2019年七大人工智能科技趨勢

　　12月13日，高德納咨詢公司（Gartner）發(fā)布《預測2019：AI與未來工作》報告，對AI科技未來7大發(fā)展趨勢及其對工作的影響進行分析探討。

　　趨勢1：自主事物

　　無論是汽車，機器人還是農業(yè)，自主事物都使用AI來執(zhí)行傳統上由人類完成的任務。智能的復雜程度各不相同，但所有自主事物都使用人工智能與他們的環(huán)境進行更自然的交互。

　　自主事物有五種類型：機器人、車輛、無人機、家電、虛擬助理。這五種類型占據四種環(huán)境：海洋、陸地、空中和數字。它們都具有不同程度的能力，協調和智能。例如，它們可以跨越在空中操作的無人機，人工輔助在田地中完全自主地操作的農業(yè)機器人。這描繪了潛在應用的廣泛圖景，幾乎每個應用程序、服務和物聯網對象都將采用某種形式的AI來自動化或增強流程或人為操作。諸如無人機群之類的協作自主事物將越來越多地推動人工智能系統的未來發(fā)展。

　　趨勢2：增強式分析（大數據）

　　數據科學家現在擁有越來越多的數據來準備，分析和分組，并從中得出結論。鑒于數據量，探索所有可能性變得不可能。這意味著企業(yè)可能會錯過數據科學家無法探索的假設的關鍵見解。

　　增強分析代表了數據和分析能力的第三大浪潮，因為數據科學家使用自動算法來探索更多假設。數據科學和機器學習平臺已經改變了企業(yè)如何產生分析洞察力。

　　“到2020年，超過40％的數據科學任務將實現自動化”。

　　增強分析可識別隱藏的模式，同時消除個人偏見。雖然企業(yè)存在無意中將偏差插入算法的風險，但增強分析和自動化洞察最終將嵌入到企業(yè)應用程序中。

　　趨勢3：人工智能驅動的開發(fā)

　　AI驅動的開發(fā)著眼于將AI嵌入到應用程序中并使用AI為開發(fā)過程創(chuàng)建AI驅動的工具的工具，技術和最佳實踐。這一趨勢正在沿著三個方面發(fā)展：

　　用于構建基于AI的解決方案的工具正在從針對數據科學家（AI基礎設施，AI框架和AI平臺）的工具擴展到針對專業(yè)開發(fā)人員社區(qū)（AI平臺，AI服務）的工具。借助這些工具，專業(yè)開發(fā)人員可以將AI驅動的功能和模型注入應用程序，而無需專業(yè)數據科學家的參與。

　　用于構建基于AI的解決方案的工具正在被賦予AI驅動的功能，這些功能可以幫助專業(yè)開發(fā)人員并自動執(zhí)行與AI增強型解決方案開發(fā)相關的任務。增強分析、自動化測試、自動代碼生成和自動化解決方案開發(fā)將加速開發(fā)過程，并使更廣泛的用戶能夠開發(fā)應用程序。

　　趨勢4：賦權邊緣

　　邊緣計算是一種拓撲，其中信息處理和內容收集和傳遞更靠近信息源，并且將流量保持在本地將減少延遲。目前，該技術的大部分重點是物聯網系統需要在嵌入式物聯網世界中提供斷開連接或分布式功能。這種類型的拓撲結構將解決高WAN成本和不可接受的延遲水平等挑戰(zhàn)。此外，它還將實現數字業(yè)務和IT解決方案的細節(jié)。