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2019 年 AI 技术炒作周期:AutoML、智能应用软件、AI云服务受追捧

  • 据Gartner的2019年CIO议程调查显示,2018年至2019年期间,已部署AI的企业组织从4%增加到14%。
  • 鉴于亚马逊Alexa、谷歌助理(Google Assistant)及其他同类产品在全球取得了成功,对话式AI仍然是企业议程的重中之重。
  • 随着AI日益普及,企业在AI方面正取得进步,但它们也在犯更多的错误,导致学习曲线加快陡起来。
Gartner最新的《AI炒作周期》体现了这个现状:随着企业加大采用AI的力度,AutoML、智能应用软件、AI平台即服务或AI云服务越来越受到欢迎。下图显示了Gartner 2019年AI炒作周期:

2018年AI炒作周期:

语音识别离主流应用不到两年的时间,预计它带来的变革性优势是炒作周期上所有技术中最显著的。Gartner建议客户考虑将语音识别纳入到短期AI技术路线图。Gartner表示,与自然语言处理领域的其他技术不同,语音到文本(和文本到语音)是一种独立的大众化技术,其模块可以插入各种自然语言工作流程中。该技术领域的领先供应商包括:亚马逊、百度、Cedat 85、谷歌、IBM、智能语音、微软、NICE、Nuance和Speechmatics。
今年的炒作周期包括8种基于AI的新技术,反映了Gartner企业客户计划在支持新型商业模式的同时跨DevOps和IT扩展AI。AI炒作周期中包含的最新技术反映了企业在如何竭力揭开AI的神秘面纱,以提高采用率,同时推动新的商业模式。新技术包括以下几种:
  • AI云服务—AI云服务是托管服务,让开发团队可以整合AI和机器学习固有的优势。
  • AutoML—自动化机器学习(AutoML)是指使构建、部署和管理机器学习模型这个过程实现自动化的功能。
  • 增强智能—增强智能是指一种以人为中心的合作模式,人和AI协同工作以增强认知表现,包括学习、决策和新体验。
  • 可解释型AI—AI研究人员将“可解释型AI”定义为使黑匣子AI算法的输出足够容易理解的一整套方法。
  • 边缘AI—边缘AI是指使用嵌入在物联网端点、网关和边缘设备中的AI技术,用于从自动驾驶汽车到数据流分析的各种应用领域。
  • 强化学习—强化学习主要在游戏和自动化行业大有潜力,有望在机器人、车辆路线、物流及其他工业控制场景带来重大突破。
  • 量子计算—量子计算有潜力在系统优化、机器学习、密码加密、药物发现和有机化学等领域做出重大贡献。

    虽然量子计算在大多数企业的规划范围之外,但在关键业务或公司会带来战略性影响。

  • AI市场—Gartner将AI市场(AI Marketplace)定义为一个易于访问的受到技术基础设施支持的场所,它为发布、使用和计费可重复使用的算法提供了便利。

    一些AI市场在企业组织内部加以使用,以支持数据科学家之间内部共享预构建算法。

Gartner认为下列AI技术大行其道,是AI炒作周期的创新触发(Innovation Trigger)阶段的一部分。AI市场、强化学习、决策智能、AI云服务、数据标签及注释服务以及知识图现正显示出有望取得技术突破的迹象,早期的概念验证故事就是佐证。处于炒作周期创新触发阶段的技术常常缺乏实用的、可扩展的产品,商业可行性尚未得到证明。
智能机器人和AutoML处于2019年炒作周期的顶峰。与众多制造商因缺少工人而采用的工业机器人系统迅猛发展形成对比的是,Gartner将智能机器人定义为拥有在实体世界可自动工作的机电外形尺寸,在短期时间间隔内从人员监督的训练中学习,并演示监督体验(包括在车间环境中按照人的声音服从指令)。SoftBank Robotics的Whiz机器人就是智能机器人的一个例子,它将采用机器人即服务(RaaS)模式加以销售,最初仅在日本市场有售。AutoML是今年AI界最热门的技术之一。Gartner将自动化机器学习(AutoML)定义为使构建、部署和管理机器学习模型这个过程实现自动化的功能。提供AutoML平台和应用软件的领先供应商包括:Amazon SageMaker、Big Squid、dotData、DataRobot、谷歌云平台、H2O.ai、KNIME、RapidMiner和Sky Tree。
与2018年相比,今年的AI炒作周期中9种技术被删除或重新分配。Gartner删除了9种技术,常常将它们重新分配到更广泛的类别中。增强现实和虚拟现实现在是增强智能(更广泛的类别)的一部分,仍然在其他许多炒作周期上。商用UAV(无人机)现在是边缘AI(更广泛的类别)的一部分。集成学习(ensemble learning)在2018年早已进入实质生产的高原期,现已从炒作周期“毕业”。基于人机共生的众包已被数据标签及注释服务(更广泛的类别)所取代。现在,自然语言生成已包含在NLP中。知识管理工具已被与AI更密切相关的洞察力引擎所取代。预测性分析和规范性分析现在是决策情报(更广泛的类别)的一部分。
来自:云头条

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