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當(dāng)前熱文:Gartner 2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線:復(fù)合型人工智能和決策智能將在不到5年的時(shí)間內(nèi)成為主流技術(shù)

根據(jù)Gartner《2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線》報(bào)告,盡早采用復(fù)合型人工智能(AI)、決策智能等AI技術(shù)將給企業(yè)機(jī)構(gòu)帶來明顯的競爭優(yōu)勢,緩解AI模型脆弱性引發(fā)的問題,有助于捕捉業(yè)務(wù)背景信息,推動價(jià)值實(shí)現(xiàn)。

已進(jìn)入生產(chǎn)成熟期的技術(shù),其實(shí)際效益已得到證明和認(rèn)可。隨著越來越多的企業(yè)機(jī)構(gòu)認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)已下降至可接受程度,AI技術(shù)的采用開始進(jìn)入快速增長階段(見圖一)。

AI一直是企業(yè)、政府和社會討論的熱門話題,企業(yè)機(jī)構(gòu)很難分辨哪些AI技術(shù)具有真正的業(yè)務(wù)價(jià)值。數(shù)據(jù)和分析(D&A)領(lǐng)導(dǎo)者需制定具有前瞻性的AI戰(zhàn)略,并充分利用當(dāng)前可產(chǎn)生重大影響的技術(shù)。


(相關(guān)資料圖)

圖一、2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線

來源:Gartner(2022年7月)

合成數(shù)據(jù)

當(dāng)今AI發(fā)展所面臨的主要問題之一是,為有效訓(xùn)練AI模型而獲取真實(shí)數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)記,會給企業(yè)機(jī)構(gòu)帶來沉重的負(fù)擔(dān)。此舉不但耗時(shí),而且費(fèi)用高昂,但這一問題可通過合成數(shù)據(jù)來彌補(bǔ)。另外,合成數(shù)據(jù)在去除個(gè)人身份信息(PII)方面也有至關(guān)重要的作用。

因果人工智能

人工智能的最終價(jià)值在于提高人類的行動水平。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)方法根據(jù)統(tǒng)計(jì)關(guān)系(相關(guān)性)進(jìn)行預(yù)測,無論這些關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系。當(dāng)需要更規(guī)范地確定哪些最佳行動可促成特定結(jié)果時(shí),因果人工智能可發(fā)揮至關(guān)重要的作用。該方法能夠提高人工智能技術(shù)的自主性、可解釋性、穩(wěn)健性和效率。

決策智能

決策智能是一種實(shí)用的技術(shù),旨在準(zhǔn)確理解決策流程以及如何根據(jù)反饋來評估、管理和改進(jìn)結(jié)果,從而提高決策水平。當(dāng)前,隨著人工智能技術(shù)在決策中的應(yīng)用日益廣泛,自動決策和增強(qiáng)智能受到熱議,這一趨勢正在將決策智能推向期望膨脹期。近期的危機(jī)揭示了業(yè)務(wù)流程的脆弱性,而在企業(yè)機(jī)構(gòu)重構(gòu)業(yè)務(wù)流程并增強(qiáng)韌性、適應(yīng)性和靈活性的過程中,決策智能方法和技術(shù)將發(fā)揮重要作用。依托多種軟件技術(shù)的決策智能市場正快速興起,已開始為決策者提供解決方案。

復(fù)合型人工智能

復(fù)合型人工智能產(chǎn)生的前提在于,任何一種人工智能方法都不能解決所有問題。目前,復(fù)合型人工智能將“連接主義”派別的方法(如機(jī)器學(xué)習(xí))與“符號主義”等派別的方法(如基于規(guī)則的推理、圖分析、基于主體的建模和優(yōu)化技術(shù)等)相結(jié)合,旨在減少人工智能解決方案學(xué)習(xí)時(shí)所需的數(shù)據(jù)和能量,使抽象化機(jī)制發(fā)揮更大作用。復(fù)合型人工智能是推動決策智能市場興起的核心因素。

生成式人工智能

目前對生成式人工智能方法的探索正在升溫,并且開始在生命科學(xué)、醫(yī)療、制造、材料科學(xué)、媒體、娛樂、汽車、航空航天、國防以及能源行業(yè)證明自身的價(jià)值。生成式人工智能已催生了營銷、設(shè)計(jì)、建筑和內(nèi)容領(lǐng)域的創(chuàng)造性工作。技術(shù)生成的合成數(shù)據(jù)可以提高人工智能交付的準(zhǔn)確性和速度。生成式人工智能的使用日益普遍,已上市的產(chǎn)品種類越來越豐富,此技術(shù)最近被積極應(yīng)用于元宇宙領(lǐng)域。

基礎(chǔ)模型

基礎(chǔ)模型附帶大量預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集并可適用于廣泛的用例,是人工智能領(lǐng)域發(fā)展過程中的重大進(jìn)步。與以前的模型相比,基礎(chǔ)模型能更高效地提供更先進(jìn)的自然語言處理能力。基礎(chǔ)模型已成為自然語言處理領(lǐng)域的首選架構(gòu),此架構(gòu)還可支持計(jì)算機(jī)視覺、音頻處理、軟件工程、生物化學(xué)、金融和法律用例。

關(guān)于Gartner

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關(guān)鍵詞: 人工智能 技術(shù)成熟度 至關(guān)重要 人工智能技術(shù) 解決方案

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