当Gartner预测2019年七大人工智能

Gartner预测2019年七大人工智能科技趋势

12月13日，高德纳咨询公司（Gartner）发布《预测2019：AI与未来工作》报告，对AI科技未来7大发展趋势及其对工作的影响进行分析探讨。

趋势1：自主事物

无论是汽车，机器人还是农业，自主事物都使用AI来执行传统上由人类完成的任务。智能的复杂程度各不相同，但所有自主事物都使用人工智能与他们的环境进行更自然的交互。

自主事物有五种类型：机器人、车辆、无人机、家电、虚拟助理。这五种类型占据四种环境：海洋、陆地、空中和数字。它们都具有不同程度的能力，协调和智能。例如，它们可以跨越在空中操作的无人机，人工辅助在田地中完全自主地操作的农业机器人。这描绘了潜在应用的广泛图景，几乎每个应用程序、服务和物联对象都将动力机械厂采用某种形式的AI来自动化或增强流程或人为操作。诸如无人机群之类的协作自主事物将越来越多地推动人工智能系统的未来发展。

趋势2：增强式分析（大数据）

数据科学家现在拥有越来越多的数据来准备，分析和分组，并从中得出结论。鉴于数据量，探索所有可能性变得不可能。这意味着企业可能会错过数据科学家无法探索的假设的关键见解。

增强分析代表了数据和分析能力的第三大浪潮，因为数据科学家使用自动算法来探索更多假设。数据科学和机器学习平台已经改变了企业如何产生分析洞察力。

“变形单位mm、cm、inch到2020年，超过40％的数据科学任务将实现自动化”。

增强分析可识别隐藏的模式，同时消除个人偏见。虽然企业存在无意中将偏差插入算法的风险，但增强分析和自动化洞察最终将嵌入到企业应用程序中。

趋势3：人工智能驱动的开发

AI驱动的开发着眼于将AI嵌入到应用程序中并使用AI为开发过程创建AI驱动的工具的工具，技术和最佳实践。这一趋势正在沿着三个方面发展：

用于构建基于AI的解决方案的工具正在从针对数据这表明其坚韧性是协同效应的结果科学家（AI基础设施，AI框架和AI平台）的工具扩展到针对专业开发人员社区（AI平台，AI服务）的工具。借助这些工具，专业开发人员可以将AI驱动的功能和模型注入应用程序，而无需专业数据科学家的参与。

用于构建基于AI的解决方案的工具正在被赋予AI驱动的功能，这些功能可以帮助专业开发人员并自动执行与AI增强型解决方案开发相关的任务。增强分析、自动化测试、自动代码生成和自动化解决方案开发将加速开发过程，并使更广泛的用户能够开发应用程序。

趋势4：赋权边缘

边缘计算是一种拓扑，其中信息处理和内容收集和传递更靠近信息源，并且将流量保持在本地将减少延迟。目前，该技术的大部分重点是物联系统需要在嵌入式物联世界中提供断开连接或分布式功能。这种类型的拓扑结构将解决高WAN成本和不可接受的延迟水平等挑战。此外，它还中国市场成为全球注视的热门将实现数字业务和IT解决方案的细节。