科技前沿

2019前沿科技

全球领先的信息技术研究与顾问公司Gartner认为,2018年将是人工智能大众化应用的开始,将影响到企业和政府之外的更广泛的领域,这会给人工智能的发展和CIO们带来更多的机会。

1.在发达国家,到2020年,20%的公民将使用人工智能助手帮助他们完成一系列日常的、可操作的任务。

在发达国家,个人的互动与基于人工智能的服务已经变得越来越频繁,虚拟个人助理(VPA)不再是简单的提问和回答。从主要语音厂商反馈的数据来看,目前的语音错误率徘徊在5%,这是可以接受的错误率。

这种更高的准确性使消费者更偏向于语音服务,如苹果的Siri、亚马逊的Alexa和谷歌助手,对数以百万计的智能手机用户来说更加有效。在这个背景下,2018年人们将赋予人工智能更多、更高的期望。2018年将有超过20亿的人会通过智能手机及其连接的设备,使用会话AI与VPA、虚拟客户助理(VCA)、虚拟执行助理(VEAs)、聊天机器人和其他的人工智能功能的服务。消费者将越来越熟悉使用这些服务,制定简单任务过程,比如设置闹钟或提醒。

他们很容易地将这些人工智能会话转换成更复杂的任务,例如对未来任务进行计时或以其他方式进行交互。

2.到2022年,40%的面向客户的员工和政府工作人员每天都会咨询AI,在虚拟助理的支撑下进行决策或执行流程。

人工智能助手将越来越多地被作为会话平台与决策过程支持助手的关键点。AI功能将在两个方面支持虚拟助理:一是作为一种资源,AI使人类支持代理能够更快更有效地响应客户/公民的查询或行动;二是成为回答基本查询的首要对话界面。

当前人工智能在减少关系摩擦和改善服务方面超越了商业售卖。具有人工智能虚拟助理(如苹果Siri或亚马逊Alexa)的人们对政府服务的反应也越来越灵敏。许多CIO尚未充分意识到基于人工智能的虚拟支持代理的潜力,包括聊天机器人。

神经语言程序学配合机器学习能够理解不同组合中的词汇含义,并提出问题以揭示意图和创建上下文。基于这种理解,虚拟代理将能够回应客户或公民的问题,采取或提出智能支持。一个虚拟代理将能够更快地完成任务,而不仅仅是一个代理——人或虚拟的智能研究机构。

3.到2020年,85%的CIO将通过AI程序执行购买、建造和外包工作

目前的人工智能趋势意味着大多数机构将不必从头开始启动他们自己的人工智能研究项目。相反,CIO们将能够从当前的知识中收集和整理合理的发展战略,集合各业务单位的具体擅长。

今天,绝大多数企业处于人工智能倡议的早期阶段,但它们正在迅速地向前发展。来自Gartner的最新调查数据显示,约4%的CIO(首席信息官)有AI部署,另外21%有短期规划,另有25%在中期或长期规划中有AI倡议。CIO们面临一系列严峻的挑战,包括孤立的数据孤岛,可怜的或不确定的数据质量,数字化和最基础的AI技能缺乏。雪上加霜的是,DNN开辟了AI新天地,怎么去适应?网络公司、云计算企业和云服务提供商都在选择部署机器学习和DNN融合的产品,该领域正有大举蔓延的趋势。

未来三年人工智能人才缺口也将迅速填补,因为越来越多的大学开设人工智能课程,并展开人工智能再培训。在接下来的三年里,更多的软件企业和云服务提供商将DNN功能整合到他们的产品,进一步降低AI项目相关的复杂性和障碍。

4.到2022年,公司内部公开设立的人工智能项目将100%从CIO那里得到资金支持

CIO们正在评估关键任务的应用场景,确定对AI的举措。实事求是地说,人工智能驱动过程和能力优化的潜在好处是巨大的。但是,创建系统的危险性似乎带来了偏颇的结果,这可能对AI结果会造成毁灭性的影响。

因此,决策者需要确保基本方法科学,采取问责制和提升透明度。企业使用具有挑战性的DNN案例的情况下,CIO必须能够验证和捍卫AI系统的结果。CIO寻求能够提供有效生产的AI的举措将是高度公开和透明的。许多企业使用案例,从金融服务到自动驾驶,实施DNN技术将具有挑战性。在金融服务方面,规定要求金融服务分析要有明确的定义和解释。而DNN可以提供极其精确的结果,但它中间阶段的数据如何转换得到结果往往是不透明的。

因此,对于涉及诉讼、法规规范、监督和业务控制的案例,将需要采用更加科学的方法。人工智能生态系统应该提供工具来验证数据源和模型结果。机器学习建模环境越透明,组织就越能分析底层机器学习模型的效能。研究人员正在努力提高DNN方法透明度。

5.到2022年,成熟经济体中人们将面临比真实信息更多的虚假信息

一是智能之下隐藏的偏见——一种众所周知的人类倾向——引导所有人去寻找、选择和评估他们所相信的、期望被证明真实的信息。二是人工智能可以检测错误信息,但也可以生成它。检测和改善需要时间。三是人工智能创造虚假信息的成本和花费要比检测信息的成本更低。

由于经济和政治的原因,虚假信息会超越真实信息的传播。在2020年之前,这种虚假信息表现为诈骗信息和金融领域的谎言,在这段时间内,没有大型互联网公司将完全成功地减轻这一问题。到2020年底,一些主要国家将通过规章或法律来遏制虚假信息的传播。

二、3D打印和增材制造

数字化3D打印硬件平台、软件和材料以及相关技术不仅给精密零件制造带来突破,也将改变组织的业务模式。具体来看,航天工业、医疗行业、创业者们因为3D打印和增材制造获益不浅,同时也模糊了零售商和制造商之间的界线。实践告诉我们,3D打印使用不会危及组织的核心制造能力或现有产品线。

1.到2021年,75%的新型商用和军用飞机将使用3D打印部件飞行

30年前,航空航天行业是首批采用3D打印的行业之一。由于产品设计和开发时间过长,航空航天制造军品商拥有飞机模型和部件的早期测试平台。今天,蔓延到多个业界,多数正在建立基础设施,以支持其组织和供应链中的多个3D打印业务。虽然在所有行业中,原型机制造仍然是3D打印的主要用例,但航空航天显然已经积极地跨出了一步,即实战。

轨道发射器领域已经成功地进行了70次3D打印的Aeon 1发动机的测试。Aeon 1使用氧气和甲烷作为推进剂,其材料也将是火星上最容易制造的材料。空客320的“仿生分区(bionicpartition)”无法使用传统的制造和加工技术建造,使用3D打印,比目前的设计每年可以节省465000吨的二氧化碳排放量。

波音公司已经在四个国家设立20个增材制造网站。超过50000个3D打印部件在商业和国防领域得到应用。GE航空涡轮螺旋桨发动机设计的855个常规制造部分,被划分为12个3D打印板块,产生10%马力,节省20%燃料,导致更短的开发周期和更低的开发成本。

2.到2021年,25%的外科医生术前将在3D打印的解剖模型上练习

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