Gartner 2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線：決策智能將在5年內(nèi)成為主流技術(shù)

2022-09-16 11:25:03來源：TechWeb.com.cn 關(guān)鍵詞：人工智能機器學(xué)習(xí)機器視覺閱讀量：24898

導(dǎo)讀：日前，Gartner發(fā)布了最新的《2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線》報告，報告稱盡早采用復(fù)合型人工智能(AI)、決策智能等AI技術(shù)將給企業(yè)機構(gòu)帶來明顯的競爭優(yōu)勢。

　　9月16日消息，Gartner發(fā)布了最新的《2022年人工智能技術(shù)成熟度曲線》報告，報告稱盡早采用復(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，推動價值實現(xiàn)。

　　已進(jìn)入生產(chǎn)成熟期的技術(shù)，其實際效益已得到證明和認(rèn)可。隨著越來越多的企業(yè)機構(gòu)認(rèn)為風(fēng)險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。

　　AI一直是企業(yè)、政府和社會討論的熱門話題，企業(yè)機構(gòu)很難分辨哪些AI技術(shù)具有真正的業(yè)務(wù)價值。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)。

　　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模型而獲取真實數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)記，會給企業(yè)機構(gòu)帶來沉重的負(fù)擔(dān)。此舉不但耗時，而且費用高昂，但這一問題可通過合成數(shù)據(jù)來彌補。另外，合成數(shù)據(jù)在去除個人身份信息(PII)方面也有至關(guān)重要的作用。

　　因果人工智能

　　人工智能的最終價值在于提高人類的行動水平。機器學(xué)習(xí)(ML)方法根據(jù)統(tǒng)計關(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，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。近期的危機揭示了業(yè)務(wù)流程的脆弱性，而在企業(yè)機構(gòu)重構(gòu)業(yè)務(wù)流程并增強韌性、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)時所需的數(shù)據(jù)和能量，使抽象化機制發(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)證明自身的價值。生成式人工智能已催生了營銷、設(shè)計、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)還可支持計算機視覺、音頻處理、軟件工程、生物化學(xué)、金融和法律用例。

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