根據(jù)Gartner最近的一項(xiàng)調(diào)查顯示，自疫情爆發(fā)以來，有47%的企業(yè)組織在人工智能（AI）方面的投資維持不變，有30%的企業(yè)組織計(jì)劃增加AI投資。

30%的CEO表示，所在的企業(yè)組織已經(jīng)有AI項(xiàng)目，并定期重新定義資源、報(bào)告結(jié)構(gòu)和系統(tǒng)，以確保項(xiàng)目取得成功。

盡管存在更大的經(jīng)濟(jì)和社會不確定性，但醫(yī)療、生物科學(xué)、制造、金融服務(wù)、供應(yīng)鏈等領(lǐng)域的AI項(xiàng)目仍將繼續(xù)加速發(fā)展。

今年Gartner的AI技術(shù)成熟度曲線包含了5個(gè)新技術(shù)類別：小數(shù)據(jù)、生成型AI、復(fù)合型AI、負(fù)責(zé)任的AI、客戶端技術(shù)。

這些洞察都來自于Gartner近期發(fā)布的2020人工智能技術(shù)成熟度曲線，并發(fā)布在Gartner近期題為“2020年Gartner AI技術(shù)成熟度曲線中兩大主導(dǎo)趨勢”的報(bào)告中。這兩大趨勢，均來自于今年曲線中融合的30種多樣化AI技術(shù)。首先，是AI在企業(yè)組織中的普及和廣泛采用。AI的普及程度越高，開發(fā)人員和DevOps創(chuàng)建企業(yè)級應(yīng)用的重要性就越高。其次，是AI平臺的產(chǎn)業(yè)化。AI的可重用性、可伸縮性、安全性和負(fù)責(zé)任的使用、以及AI治理都是這個(gè)趨勢的催化劑。2020年Gartner AI技術(shù)成熟度曲線如下：

2020年Gartner AI技術(shù)成熟度曲線中的新增亮點(diǎn)

預(yù)計(jì)未來2-5年內(nèi)，聊天機(jī)器人的采用率達(dá)到100%，將成為企業(yè)采用AI的最主要的形式。Gartner將機(jī)器人的滲透率從去年的5%-20%調(diào)整為今年的20%-50%。Gartner指出，聊天機(jī)器人已經(jīng)成為當(dāng)今AI的一大典型，為簡化旨在保護(hù)客戶和員工安全的自動化、非接觸式客戶交互做出了貢獻(xiàn)。值得關(guān)注的聊天機(jī)器人廠商包括：AWS、Cognigy、Google、IBM、Microsoft、NTT DOCOMO、Oracle、Rasa和Rulai。

根據(jù)Gartner 2020年P(guān)riority Matrix for AI顯示，GPU加速器是最接近步入主流的技術(shù)，預(yù)計(jì)將帶來高水平的收益。Gartner預(yù)測，未來2-5年內(nèi)GPU加速器的采用率將提高100%，從去年的5%-20%增加到今年的20%-50%。Gartner建議客戶稱，GPU加速計(jì)算可以在HPC、DNN訓(xùn)練和推理中為高度并行的計(jì)算密集型工作負(fù)載提供出色的性能，此外也可以以云服務(wù)的形式采用GPU計(jì)算。根據(jù)Gartner技術(shù)成熟度曲線，GPU加速器適用于那些利用率降低、但是完成緊迫度較高的應(yīng)用。

疫情使得那些基于AI的最小可行產(chǎn)品和加速AI開發(fā)周期逐漸取代了試點(diǎn)項(xiàng)目。在疫情發(fā)生之前，試點(diǎn)項(xiàng)目的成敗很大程度上取決于一個(gè)項(xiàng)目的執(zhí)行發(fā)起人，以及這些項(xiàng)目有多大的影響力。Gartner的客戶明智地選擇了最小可行性產(chǎn)品，加快了AI的開發(fā)，從而在疫情期間快速獲得成果。Gartner建議，將涉及自然語言處理（NLP）、機(jī)器學(xué)習(xí)、聊天機(jī)器人、計(jì)算機(jī)視覺的項(xiàng)目設(shè)置為優(yōu)先級高于其他AI項(xiàng)目，此外還建議企業(yè)組織應(yīng)該考慮洞察引擎給整個(gè)企業(yè)創(chuàng)造價(jià)值的潛力。

如今通用人工智能（AGI）尚缺乏商業(yè)可行性，企業(yè)組織應(yīng)該更專注于那些能給企業(yè)帶來業(yè)務(wù)成果的AI用例。Gartner警告說，現(xiàn)在圍繞AGI的炒作很多，企業(yè)組織最好忽略廠商關(guān)于通過該技術(shù)獲得商業(yè)級產(chǎn)品或平臺的說法。更好的AI部署策略，是考慮成熟度曲線中各種技術(shù)的全范圍，選擇那些能夠給企業(yè)組織帶來經(jīng)過驗(yàn)證的財(cái)務(wù)價(jià)值的技術(shù)。

小數(shù)據(jù)首次成為AI技術(shù)成熟度曲線中一個(gè)新的類別。Gartner將小數(shù)據(jù)定義為一系列讓企業(yè)組織能夠管理更具彈性的生產(chǎn)模型、應(yīng)對疫情或者未來各種突發(fā)事件的技術(shù)。這些技術(shù)非常適用于沒有可用大數(shù)據(jù)集的AI問題。

生成型AI是今年首次出現(xiàn)在技術(shù)成熟度曲線中的，是一系列機(jī)器學(xué)習(xí)方法，從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)各種人工制品的表示，生成全新的、完全原始的、真實(shí)的人工制品，保留與訓(xùn)練數(shù)據(jù)相似的特征，而不是簡單的重復(fù)。

Gartner認(rèn)為，復(fù)合型AI可以為企業(yè)提供幫助，因此將其列入今年技術(shù)成熟度曲線的第三個(gè)新類別。復(fù)合型AI是指各種AI技術(shù)的組合應(yīng)用，用于提高學(xué)習(xí)效率，提高“常識”水平，最終更有效地解決更廣泛的業(yè)務(wù)問題。

最近Gartner很關(guān)注AI的道德因素和社會因素，因此也把“負(fù)責(zé)任的AI”這個(gè)概括性術(shù)語作為AI成熟度曲線中第四個(gè)新類別。負(fù)責(zé)任的AI這個(gè)戰(zhàn)略術(shù)語，涵蓋了企業(yè)組織采用AI時(shí)做出正確業(yè)務(wù)和道德選擇的方方面面，包括商業(yè)價(jià)值、社會價(jià)值、風(fēng)險(xiǎn)、信任、透明度、公平性、緩解偏見、可解釋性、問責(zé)制、安全性、隱私和合規(guī)性等。

精確度、性價(jià)比、低功耗、收集AI模型數(shù)據(jù)的物聯(lián)網(wǎng)，這些構(gòu)成了Gartner AI技術(shù)成熟度曲線的第五個(gè)所謂“設(shè)備即客戶（Things as Customers）”的新類別。Gartner將設(shè)備即客戶定義為一種智能設(shè)備或者機(jī)器，或者付款即獲得商品或服務(wù)的產(chǎn)品，例如虛擬個(gè)人助理、智能設(shè)備、聯(lián)網(wǎng)汽車、支持物聯(lián)網(wǎng)的工廠設(shè)備。

與去年相比，Gartner將13種技術(shù)刪除、重新分類或者轉(zhuǎn)移到其他技術(shù)曲線中，例如今年Gartner將支持VPA的無線揚(yáng)聲器從所有曲線中刪除;AI開發(fā)人員工具包現(xiàn)在被分類到AI開發(fā)人員和教學(xué)工具包類別下;AI PaaS現(xiàn)在屬于AI云服務(wù);與AI相關(guān)的C&SI服務(wù)、AutoML、可解釋AI（2020年劃歸到負(fù)責(zé)任的AI類別下）、圖形分析、強(qiáng)化學(xué)習(xí)移至2020年數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成熟度曲線中;會話式用戶界面、語音識別、虛擬助理轉(zhuǎn)至2020年自然語言技術(shù)成熟度曲線中;量子計(jì)算移至2020年計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)成熟度曲線中;機(jī)器人流程自動化軟件從AI技術(shù)成熟度曲線中刪除。
責(zé)編AJX