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Gartner 2022年人工智能技術成熟度曲線:復合型人工智能和決策智能將在不到5年的時間內成為主流技術
[ 通信界 / 陳鄧新 高智 / m.6611o.com / 2022/10/18 16:21:31 ]
 

根據Gartner《2022年人工智能技術成熟度曲線》報告,盡早采用復合型人工智能(AI)、決策智能等AI技術將給企業機構帶來明顯的競爭優勢,緩解AI模型脆弱性引發的問題,有助于捕捉業務背景信息,推動價值實現。

已進入生產成熟期的技術,其實際效益已得到證明和認可。隨著越來越多的企業機構認為風險已下降至可接受程度,AI技術的采用開始進入快速增長階段(見圖一)。

AI一直是企業、政府和社會討論的熱門話題,企業機構很難分辨哪些AI技術具有真正的業務價值。數據和分析(D&A)領導者需制定具有前瞻性的AI戰略,并充分利用當前可產生重大影響的技術。

合成數據

當今AI發展所面臨的主要問題之一是,為有效訓練AI模型而獲取真實數據并進行標記,會給企業機構帶來沉重的負擔。此舉不但耗時,而且費用高昂,但這一問題可通過合成數據來彌補。另外,合成數據在去除個人身份信息(PII)方面也有至關重要的作用。

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。機器學習(ML)方法根據統計關系(相關性)進行預測,無論這些關系是否構成因果關系。當需要更規范地確定哪些最佳行動可促成特定結果時,因果人工智能可發揮至關重要的作用。該方法能夠提高人工智能技術的自主性、可解釋性、穩健性和效率。

決策智能

決策智能是一種實用的技術,旨在準確理解決策流程以及如何根據反饋來評估、管理和改進結果,從而提高決策水平。當前,隨著人工智能技術在決策中的應用日益廣泛,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務流程的脆弱性,而在企業機構重構業務流程并增強韌性、適應性和靈活性的過程中,決策智能方法和技術將發揮重要作用。依托多種軟件技術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。

復合型人工智能

復合型人工智能產生的前提在于,任何一種人工智能方法都不能解決所有問題。目前,復合型人工智能將“連接主義”派別的方法(如機器學習)與“符號主義”等派別的方法(如基于規則的推理、圖分析、基于主體的建模和優化技術等)相結合,旨在減少人工智能解決方案學習時所需的數據和能量,使抽象化機制發揮更大作用。復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、醫療、制造、材料科學、媒體、娛樂、汽車、航空航天、國防以及能源行業證明自身的價值。生成式人工智能已催生了營銷、設計、建筑和內容領域的創造性工作。技術生成的合成數據可以提高人工智能交付的準確性和速度。生成式人工智能的使用日益普遍,已上市的產品種類越來越豐富,此技術最近被積極應用于元宇宙領域。

基礎模型

基礎模型附帶大量預訓練數據集并可適用于廣泛的用例,是人工智能領域發展過程中的重大進步。與以前的模型相比,基礎模型能更高效地提供更先進的自然語言處理能力。基礎模型已成為自然語言處理領域的首選架構,此架構還可支持計算機視覺、音頻處理、軟件工程、生物化學、金融和法律用例。

 

 

作者:陳鄧新 高智 合作媒體:通信界 編輯:顧北

 

 

 
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