随着对更多人工智能应用程序需求的增长，企业将需要投资于可帮助他们加速数据科学流程的技术。然而：实施和优化机器学习模型只是数据科学挑战的一部分。事实上，数据科学家必须执行的绝大多数工作通常与ML模型的选择和优化有关，这些任务先于特征工程（数据科学的核心）等任务。以下是2020年人工智能领域需要注意的一些趋势：1.人工智能和更好的医疗保健人工智能实际上将改变患者的治疗方式。AI可以在更短的时间内以更低的成本执行许多任务，并简化患者、医生和医院管理人员的生活。MRI、X光机和CT扫描仪的功能是无可争议的。机器人医生通过使手术更清洁、更精确，逐渐接管外科领域。人工智能已经能够比皮肤科医生更准确地检测皮肤癌，因此通过赋能人工智能，疾病检测将更加准确。2.量子计算将为人工智能加码2020年另一个值得关注的趋势是量子计算和人工智能的推进。量子计算有望彻底改变计算机科学的许多方面，并有望在未来增强人工智能。它旨在显着提高我们生成、存储和分析大量数据的速度和效率。这在大数据、机器学习和人工智能认知方面具有巨大潜力。人工智能和人类应该通过显着提高他们筛选和理解海量数据集的速度而受益匪浅。它甚至可能引发一场新的工业革命。只有时间会给出答案。3.计算机图形学将从人工智能中受益匪浅2020年值得关注的趋势之一是人工智能在计算机生成图形中的应用取得进展。对于更逼真的效果尤其如此，例如在电影和游戏中创建高保真环境、车辆和角色。在屏幕上创建逼真的金属复制品、木头或葡萄皮的暗淡光泽通常是一个非常耗时的过程。对于人类艺术家来说，它也往往需要大量的经验和耐心。各种研究人员已经在开发新方法来帮助人工智能完成繁重的工作。人工智能正被用于改进光线追踪和光栅化等功能，以创建一种更便宜、更快速的方式来渲染电脑游戏中的超逼真图形。在这位艺术家的监督下，维也纳的几位研究人员也在研究使部分或全部过程自动化的方法。从使用神经网络和机器学习的创作者那里获取灵感，生成样本图像以供批准。4.AI和Deepfakes变得更加真实Deepfakes是近年来取得巨大进步的另一个领域。2019年，许多虚假信息在许多社交媒体网络上传播。但随着时间的推移，这项技术只会变得更加复杂。这为一些令人担忧的后果打开了大门，这些后果可能会损害或破坏人们在现实世界中的声誉。随着deepfakes越来越难以与真实录音区分开来，我们将来如何辨别它们是否是假的？这非常重要，因为深度造假很容易被用来传播政治错误信息、企业破坏甚至网络欺凌。谷歌和Facebook一直试图通过发布数千个deepfake视频来教AI如何检测它们来克服这一问题。不幸的是，他们有时似乎也很伤心。5.人工智能和自动机器学习(AutoML)数据预处理，将AutoML转化为具有执行ETL任务的能力，很可能在2020年变得更加流行。AutoML技术自动化模型选择、超参数优化和评分，而其他云提供商已经提供“自动驾驶”的替代品。6.人工智能与联合机器学习早在2017年，谷歌就引入了分布式学习的概念，即使用分散的数据来训练部分或全部模型。考虑在计算机上训练基线模型，然后将模型交付给最终用户，最终用户可以访问数据（在他的手机、笔记本电脑、平板电脑上），这些数据用于微调和个性化模型。一旦基线模型满足某些要求，就可以将模型交付给客户端，最终将在不与外部参与者共享任何用户数据的情况下对其进行训练。7.人工智能和安全高级生物识别服务人工智能人工智能已经成为我们生活的一个基本方面，并通过机器展示智能。当与生物识别数据一起使用时，它可以提供真正的身份验证解决方案，使网络犯罪分子难以上当。AI正在增强生物识别ID验证以提高安全性。事实上，将来有可能确定一个人是否受到创伤或生气。到2020年，这项创新技术将在可靠性和精度方面得到扩展。
