主编点评:人工智能时刻改变着我们的生活,在这样快速的换血时代,如何保持长久不衰的竞争力?如何抓住人工智能发展的重大战略机遇?

答案是:关注趋势。

我:Alexa,告诉我2020年会发生什么。

亚马逊AI:这就是我在Wikipedia上找到的内容:2020年UEFA欧洲足球锦标赛……[继续从Wikipedia上阅读]

我:Alexa,请给我一个2020年的预测。

亚马逊AI:宇宙尚未向我透露答案。

好吧,与去年的回答相比,Alexa对第一个问题的回答是您想打开'历史上的这一天'吗?,这比去年的回答有了些微改进。至于整个领域,这是一本面向12020年的预测:自动驾驶汽车,深度仿造,小数据,语音和自然语言处理,人类和增强智能,偏见和可解释性,边缘和物联网处理以及人工智能的许多有希望的应用以及机器学习技术和工具。第二部分将在本月晚些时候发布,甚至还有2020年AI预测。

2020年的AI状态

下文为多个行业大咖关于2020年AI的12020年,围绕设计非法行为的算法,我们将收到更多的呼吁和辩论。Nauto首席执行官StefanHeck

我们将看到越来越多的数据合成方法论可以应对AI中的数据挑战。建立在深度学习之上的AI算法只有在经过训练然后对大量数据进行验证后才能正确工作。但是,开发AI的公司通常面临着访问正确类型的数据和必要的数据量的挑战。为了解决这个问题,公司可以采用已经收集的数据并将其综合以创建新数据。数据综合并不能消除收集现实世界数据的需求-这对于开发精确的AI算法始终至关重要。但是,它可以扩充这些数据集。-RanaelKaliouby,博士,《女孩解码》的作者,Affectiva联合创始人兼首席执行官

全球最大的B2C品牌的会议室和高级管理人员已经将重点放在个性化和AI驱动的客户体验上,但是他们仍在努力将其愿景变为现实。这是由于部门结构,技术基础设施老化以及缺少能够阐明业务需求并将其转化为技术解决方案的高级和中层管理人员造成的。因为这样的转型对于他们的生存至关重要,所以我们将看到越来越重视和承担风险,以创造未来的客户体验。—DynamicYield的首席执行官LiadAgmon

在整个2020年,我们希望看到围绕人工智能和机器学习的精力从研究转向工程,从而更加关注于管理生产中的AI/ML生命周期。期望还会看到对数据准备的更多投资,这是任何数据项目中不可或缺的组成部分,仍然经常被认为是许多项目的最大瓶颈,这将推动数据质量的提高,并使IT摆脱准备数据的压力。最后,将更加关注监视AI/ML管道,这有助于跟踪生产中预测服务的质量,并在面对新证据的情况下比较生产工作负载跟踪以重复数据准备和质量的循环。Trifacta联合创始人兼CSOJoeHellerstein

(责任编辑:牛牛在线玩)

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