技術小能手
2017-12-04 10:40:36瀏覽78評論0發(fā)表于：新智元
摘要：上海市科學學研究所產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究室副研究員孟海華根據(jù)Gartner報告“Predicts 2018: Artificial Intelligence”，總結了Gartner對2018年人工智能發(fā)展預測的要點围俘。
一砸讳、概述
未來趨勢：一是虛擬助手將在消費服務和面向客戶/公民的應用程序中普遍存在，將大大提升人工智能在大眾中普及程度界牡。二是人工智能和機器學習策略的開發(fā)/投資已經(jīng)成為CIO們五大優(yōu)先事項的主要組成部分簿寂。三是機構將面臨越來越大的信息安全威脅，例如人工智能產(chǎn)生惡意的“虛假信息”宿亡，旨在損害他們的品牌價值常遂。四是人工智能將引起人們對責任、侵犯隱私她混、假新聞烈钞、信息詐騙等問題的廣泛反應。
企業(yè)層面：一是著手規(guī)劃坤按、開發(fā)和部署業(yè)務流程領域中的智能虛擬支持功能毯欣，客戶和公眾對人工智能助手的應用需求會越來越旺盛。二是在成熟的工具中融入集成的人工智能將減少從無到有發(fā)展人工智能臭脓，白手起家的原始風險酗钞，并且更能突出特定實用的功能。三是在企業(yè)的品牌戰(zhàn)略中要考慮科技倫理来累。四是創(chuàng)造有價值的內(nèi)容砚作，驗證相關內(nèi)容在公司環(huán)境或政府環(huán)境中的實用性和可靠性。
二嘹锁、未來五大愿景要點和分析
一是在發(fā)達國家葫录，到2020年，20%的公民將使用人工智能助手幫助他們完成一系列日常的领猾、可操作的任務米同。二是到2022年骇扇，40%的面向客戶的員工和政府工作人員每天都會咨詢AI，在虛擬助理的支持下進行決策或執(zhí)行流程面粮。三是到2020年少孝，85%的CIO將通過AI程序執(zhí)行購買、建造和外包工作熬苍。四是到2022年稍走，公司內(nèi)部公開設立的人工智能項目將100%從CIO那里得到資金支持。五是到2022年柴底，成熟經(jīng)濟體中人們將面臨比真實信息更多的虛假信息婿脸。
2018年對人工智能的預測表現(xiàn)為以下方式的擴散（圖1）。第一是人工智能技術取得突破似枕，加上API和云架構提升了AI的功能盖淡，使其在更廣泛的范圍內(nèi)得到應用年柠。第二是供應商在智能手機凿歼、智能家居、虛擬助手中融合應用AI技術將取得成功冗恨，這將大大豐富和滿足消費者對人工智能的期望答憔。
圖1 2018年AI能力將快速擴散
Gartner認為，2018年將是人工智能大眾化應用的開始掀抹，將影響到企業(yè)和政府之外的更廣泛的領域虐拓，這會給人工智能的發(fā)展和CIO們帶來更多的機會。
人工智能應用的大眾化擴散的驅動力來自于：一是將AI添加到應用程序和主要平臺傲武，如云辦公套件蓉驹。這意味著更多組織和大多數(shù)員工會在專門的活動或投資之外使用AI，而不需要專業(yè)技能揪利。二是人工智能將與云計算不斷融合态兴，向云端不斷遷移，因為API在本地服務器上更容易實踐人工智能疟位。我們與Gartner客戶有關人工智能的對話也提到了“云”瞻润，人工智能和云的融合速度快于沒有提及的人工智能查詢。三是人工智能的消費主要由以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎的虛擬助手提供甜刻，例如未來的Alexa和Siri绍撞，必將滿足終端用戶對產(chǎn)品和服務中的語音智能、智能界面的認識和期望得院。
普遍認為傻铣，人工智能指的是根據(jù)數(shù)據(jù)收集、使用分析和其他觀察祥绞，對行為進行改變而不作明確編程的系統(tǒng)非洲。2018全年阱驾，人工智能性能將繼續(xù)提升。過去幾年中怪蔑，在主要的云服務提供商的努力下里覆，深度學習、語音識別等領域的性能得到了飛躍缆瓣。類似的進步喧枷，也會發(fā)生在特定的垂直領域和更廣泛的水平區(qū)域，因為AI的研發(fā)和使用弓坞，會激發(fā)提升更多隧甚、更好的技術環(huán)節(jié)，運用更多渡冻、更好的數(shù)據(jù)以及更多的細節(jié)戚扳。CIO在探索和應用人工智能方面面臨兩個主要挑戰(zhàn)：一是技術熟練、經(jīng)驗豐富的員工的可得性族吻；二是員工對人工智能潛力和功能理解的缺失（如圖2）帽借。許多機構剛剛開始開發(fā)人工智能策略，嵌入在應用程序中的增強AI將減輕人員配置問題超歌。一個基于人工智能發(fā)展戰(zhàn)略規(guī)劃的企業(yè)策略正在形成砍艾，熟練工人和人工智能之間的矛盾需要在磨合中最小化。
3圖2 員工的技能是AI應用的第一大挑戰(zhàn)
根據(jù)Gartner最新的研究調查巍举，管理者的理解和水平是人工智能部署中最大的挑戰(zhàn)脆荷。管理者的水平需要提升，例如直到最近懊悯，越來越多的管理者才開始理解和依賴先進的統(tǒng)計技術蜓谋，使用這些技術從“噪音”中提取“信號”來改進決策，這是依賴于AI系統(tǒng)和服務的起點炭分。管理者對深度學習的理解仍然有限桃焕，而且還在不斷豐富中。我們?nèi)匀徊恢廊绾慰煽颗渲靡粋€DNN來提供有用的結果欠窒，并對DNN訓練的周轉時間長覆旭，使得評價周期更長。現(xiàn)在的很多大學都在培養(yǎng)大學生諸如深度學習方面的能力來提升畢業(yè)生的含金量岖妄，但是很少學生有成功開發(fā)DNN模型的經(jīng)歷型将。人工智能的切入點和算法將成為人工智能在真正意義上實現(xiàn)的根本障礙。有必要以某種方式公開人工智能的工作狀態(tài)或者解釋其發(fā)揮的重要作用荐虐，以滿足人類對人工智能的理解和關切七兜，這種擔憂在管制行業(yè)尤其突出。
未來愿景一
在發(fā)達國家福扬，到2020年腕铸，20%的公民將使用人工智能助手幫助他們完成一系列日常的惜犀、可操作的任務。
1主要觀點
在發(fā)達國家狠裹，個人的互動與基于人工智能的服務已經(jīng)變得越來越頻繁虽界，虛擬個人助理（VPA）不再是簡單的提問和回答。從主要語音廠商反饋的數(shù)據(jù)來看涛菠，目前的語音錯誤率徘徊在5%莉御，這是可以接受的錯誤率。這種更高的準確性使消費者更偏向于語音服務俗冻，如蘋果的Siri礁叔、亞馬遜的Alexa和谷歌助手，對數(shù)以百萬計的智能手機用戶來說更加有效迄薄。在這個背景下琅关，2018年人們將賦予人工智能更多、更高的期望讥蔽。
Gartner已經(jīng)預測涣易，2018年將有超過20億的人會通過智能手機及其連接的設備，使用會話AI與VPA勤篮、虛擬客戶助理（VCA）都毒、虛擬執(zhí)行助理（VEAs）色罚、聊天機器人和其他的人工智能功能的服務碰缔。消費者將越來越熟悉使用這些服務，制定簡單任務過程戳护，比如設置鬧鐘或提醒金抡。他們很容易地將這些人工智能會話轉換成更復雜的任務，例如對未來任務進行計時或以其他方式進行交互腌且。
2市場預測
今天梗肝，亞馬遜為用戶提供了Alexa的技能工具包，使他們能夠創(chuàng)建“技能”或任務铺董，Alexa以響應語音查詢或指示來使用巫击。例如，達美樂披薩和必勝客都為Alexa創(chuàng)建了披薩“技能”精续。用戶在零售商的網(wǎng)站上創(chuàng)建一個帳戶坝锰，激活相關的技能，并告訴Alexa通過該網(wǎng)站訂購比薩餅重付。目前顷级，這種模式如何演進還處于不確定的階段。
對于零售商确垫、服務提供商和其他許多人來說弓颈，重要的挑戰(zhàn)如何通過蘋果帽芽、亞馬遜等人工智能助手主持的第三方對話，來“了解”他們的產(chǎn)品和服務翔冀。這意味著標準化服務和產(chǎn)品的標準將越來越多导街，這取決于助手的“聰明”程度，以及供應商與智能助手的創(chuàng)建者建立了什么關系纤子。
未來愿景二
到2022年菊匿，40%的面向客戶的員工和政府工作人員每天都會咨詢AI，在虛擬助理的支撐下進行決策或執(zhí)行流程计福。
1主要觀點
人工智能助手將越來越多的被作為會話平臺與決策過程支持助手的關鍵點跌捆。AI功能將在兩個方面支持虛擬助理：一是作為一種資源，AI使人類支持代理能夠更快更有效地響應客戶/公民的查詢或行動象颖；二是成為回答基本查詢的首要對話界面佩厚。當前人工智能在減少關系摩擦和改善服務方面超越了商業(yè)售賣。具有人工智能虛擬助理（如蘋果Siri或亞馬遜Alexa）的人們對政府服務的反應也越來越靈敏说订。
許多CIO尚未充分意識到基于人工智能的虛擬支持代理的潛力抄瓦，包括聊天機器人。神經(jīng)語言程序學配合機器學習能夠理解不同組合中的詞匯含義陶冷，并提出問題以揭示意圖和創(chuàng)建上下文钙姊。基于這種理解埂伦，虛擬代理將能夠回應客戶或公民的問題煞额，采取或提出智能支持。一個虛擬代理將能夠更快地完成任務沾谜，而不僅僅是一個代理——人或虛擬的智能研究機構膊毁。
2市場預測
在未來的每一個企業(yè)都將在市場開發(fā)部使用融合人工智能技術的虛擬助理。但是基跑，更重要的演進是將人工智能的應用擴展到后端決策和流程框架中婚温。Gartner預測，到2020年媳否，25%的客戶服務和支持業(yè)務將通過渠道管理整合進VCA技術中栅螟，相比2015年的少于2%有大幅上升。現(xiàn)階段的主要挑戰(zhàn)是市場不成熟和產(chǎn)品限制篱竭。大部分市場的發(fā)展一直停留在簡單的聊天力图。支持前端代理的虛擬代理的案例還很少。
未來愿景三
到2020年室抽，85%的CIO將通過AI程序執(zhí)行購買搪哪、建造和外包工作。
1主要觀點
目前的人工智能趨勢意味著大多數(shù)機構將不必從頭開始啟動他們自己的人工智能研究項目。相反晓折，CIO們將能夠從當前的知識中收集和整理合理的發(fā)展戰(zhàn)略惑朦，集合各業(yè)務單位的具體擅長。今天漓概，絕大多數(shù)企業(yè)處于人工智能倡議的早期階段漾月，但它們正在迅速地向前發(fā)展。來自Gartner的最新調查數(shù)據(jù)顯示胃珍，約4%的CIO（首席信息官）有AI部署梁肿，另外21%有短期規(guī)劃，另有25%在中期或長期規(guī)劃中有AI倡議觅彰。
圖3 在2018年部署AI倡議
CIO們面臨一系列嚴峻的挑戰(zhàn)吩蔑，包括孤立的數(shù)據(jù)孤島，可憐的或不確定的數(shù)據(jù)質量填抬，數(shù)字化和最基礎的AI技能缺乏烛芬。雪上加霜的是，DNN開辟了AI新天地飒责，怎么去適應赘娄？網(wǎng)絡公司、云計算企業(yè)和云服務提供商都在選擇部署機器學習和DNN融合的產(chǎn)品宏蛉，該領域正有大舉蔓延的趨勢遣臼，未來三年人工智能人才缺口也將迅速填補，因為越來越多的大學開設人工智能課程拾并，并展開人工智能再培訓揍堰。在接下來的三年里，更多的軟件企業(yè)和云服務提供商將DNN功能整合到他們的產(chǎn)品辟灰，進一步降低AI項目相關的復雜性和障礙个榕。
2市場預測
人工智能技術的神秘性能夠輕易的掩蓋CIO的主要需求，影響決策者對AI能夠發(fā)揮重要作用的準確識別定位芥喇。因此要積極關注AI成功案例和可能的行業(yè)使用模式，以便在自己的機構中復制案例凰萨。在案例的實際操作中继控，需要權衡當前新興的人工智能能力，引導開源胖眷，務實功能并適當外包武通，從無到有的建設或購買現(xiàn)成的人工智能設備。全球AI技能和經(jīng)驗豐富的專家偏少珊搀，意味著激烈的人才的爭奪戰(zhàn)冶忱。慶幸的是，大多數(shù)本科和研究生STEM課程都和機器學習和統(tǒng)計課程沾邊境析，這些有利于培養(yǎng)更多的人工智能人才囚枪。公司CIO們將不得不搭配雇傭新興血液和內(nèi)部員工派诬，并使用內(nèi)部或外部的培訓計劃完善員工的技能。
Gartner預計云服務提供商和其他公司將通過認知API引入強大的機器學習環(huán)境链沼。這些例子包括IBM沃森產(chǎn)品和服務默赂、微軟Azure機器學習工作室和亞馬遜機器學習。亞馬遜人工智能有三層架構：框架和基礎設施與工具括勺，如Apache mxnet和tensorflow缆八，API驅動的服務，讓開發(fā)人員針對數(shù)據(jù)科學家添加智能應用程序和機器學習平臺疾捍。云服務提供商正在提供全面的可擴展的IaaS奈辰，SaaS和PaaS公共云環(huán)境。
未來愿景四
到2022年乱豆，公司內(nèi)部公開設立的人工智能項目將100%從CIO那里得到資金支持冯挎。
1主要觀點
CIO們正在評估關鍵任務的應用場景，確定對AI的舉措咙鞍。實事求是的說房官，人工智能驅動過程和能力優(yōu)化的潛在好處是巨大的。但是续滋，創(chuàng)建系統(tǒng)的危險性似乎帶來了偏頗的結果翰守，這可能對AI結果會造成毀滅性的影響。因此疲酌，決策者需要確崩澹基本方法科學，采取問責制和提升透明度朗恳。企業(yè)使用具有挑戰(zhàn)性的DNN案例的情況下湿颅，CIO必須能夠驗證和捍衛(wèi)AI系統(tǒng)的結果。CIO尋求能夠提供有效生產(chǎn)的AI的舉措將是高度公開和透明的粥诫。
許多企業(yè)使用案例油航，從金融服務到自動駕駛，實施DNN技術將具有挑戰(zhàn)性怀浆。在金融服務方面谊囚，規(guī)定要求金融服務分析要有明確的定義和解釋。而DNN可以提供極其精確的結果执赡，但它中間階段的數(shù)據(jù)如何轉換得到結果往往是不透明的镰踏。因此，對于涉及訴訟沙合、法規(guī)規(guī)范奠伪、監(jiān)督和業(yè)務控制的案例，將需要采用更加科學的方法。人工智能生態(tài)系統(tǒng)應該提供工具來驗證數(shù)據(jù)源和模型結果绊率。機器學習建模環(huán)境越透明谨敛，組織就越能分析底層機器學習模型的效能。研究人員正在努力提高DNN方法透明度即舌。
2市場預測
透明度的缺乏確實存在佣盒，用戶驗證人工智能模型將依賴于供應商的選擇標準。在不可能絕對透明的情況下顽聂，領先的供應商將提供一些增強工具肥惭，幫助最終用戶審查中間數(shù)據(jù)并提高調試能力。與傳統(tǒng)的IT環(huán)境相比紊搪，人工智能環(huán)境需要對輸入流進行更高頻率的審查和對輸出信號的驗證蜜葱。供應商可以通過在軟件產(chǎn)品中集成審查功能來弱化其中的一些挑戰(zhàn)。
未來愿景五
到2022年耀石，成熟經(jīng)濟體中人們將面臨比真實信息更多的虛假信息牵囤。
1主要觀點
一是智能之下隱藏的偏見——一種眾所周知的人類傾向——引導所有人去尋找、選擇和評估他們所相信的滞伟、期望被證明真實的信息揭鳞；二是人工智能可以檢測錯誤信息，但也可以生成它梆奈。檢測和改善需要時間野崇；三是人工智能創(chuàng)造虛假信息的成本和花費要比檢測信息的成本更低。由于經(jīng)濟和政治的原因亩钟，虛假信息會超越真實信息的傳播乓梨。在2020年之前，這種虛假信息表現(xiàn)為詐騙信息和金融領域的謊言清酥；在這段時間內(nèi)扶镀，沒有大型互聯(lián)網(wǎng)公司將完全成功地減輕這一問題。到2020年底焰轻，一些主要國家將通過規(guī)章或法律來遏制虛假信息的傳播臭觉。
2市場預測
2017年世界范圍內(nèi)的一個重要主題是創(chuàng)造“假新聞”，這些術語被用來詆毀真實的信息鹦马，以及恰當?shù)赜脕砻枋鐾耆e誤的信息胧谈。Gartner在2004推出了“假現(xiàn)實”這個詞，用以描述更為廣泛的數(shù)字內(nèi)容荸频，無論是好的還是壞的。試圖糾正錯誤信息會使誤解變得更糟客冈。僅僅鼓勵人們考慮與初始信息相反的修正常常會無意中加強錯誤信息旭从。因此，提供一個好的主張，詳細揭露消息和減少誤報率是唯一正道和悦。通過努力培養(yǎng)退疫，公司透明公正的行為和正確價值觀的品牌將普遍盛行。選擇不參與短期操縱真相鸽素、堅持保持誠信的企業(yè)將長期受益褒繁。
原文發(fā)布時間為：2017-12-3
本文作者：孟海華
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原文鏈接：【Gartner2018人工智能預測】AI迎來大眾化應用元年馍忽，虛擬助理將普及
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