美媒预测：2021年人工智能四大趋势明年人工智能四大趋势。文章摘录如下：在2020年全球疫情爆发、世界被彻底颠覆之前，人工智能，尤其是人工智能的一个分支——机器学习（ML）——已经广泛颠覆了几乎所有行业。COVID-19大流行影响了我们行为方式的许多方面，但它并没有减少人工智能对我们生活的影响。事实上，很明显，自学习算法和智能机器将在当前与这一流行病和我们未来可能面临的其他事件的斗争中发挥重要作用。当谈到选择将在不久的将来改变我们生活、工作和娱乐方式的技术时，人工智能无疑仍然是一个关键趋势。为此，我们在下面概述了我们在重建生活和重新思考业务战略和优先事项时可以期待的一年。更智能的大数据分析在当前的大流行中，我们亲眼目睹了快速分析和解读与病毒在全球传播相关的数据的迫切需求。各国政府、全球卫生机构、学术研究中心和行业正在共同努力，开发收集、汇总和利用信息的新方法。技术进步是这次疫情（至今）造成的死亡人数没有1918年西班牙流感大流行那么多的一个主要原因。那次疫情导致多达5000万人死亡。从医疗技术和护理标准的进步到通信技术的进步，它们使我们能够更快地发现疫情并实施封锁。明年，人工智能将被列入使我们能够更有效地应对这一流行病的技术发展清单。仅科学和医学文献量就大幅增加，今年4月之前发表的与新冠病毒相关的论文就超过28000篇。开发人工智能解决方案的工作也在进行中，以帮助处理大量积压的其他医学问题，例如癌症，这些疾病的治疗因资源被转移用于抗击冠状病毒而受到阻碍。明年，我们可能会看到人工智能在许多其他医疗保健领域的加速采用，而不仅仅是病毒。通过发展我们将机器学习问题解决技术应用于这些大型实时全球数据集的能力，我们将更容易地检测疫情、追踪密切接触者、实现更准确的诊断，并通过预测病毒在未来可能如何演变，开发更有效和持久的疫苗接种。自动检测和预防我们已经看到在包括美国在内的多个司法管辖区使用无人机，至少是为了测试无人机是否有可能被用来监测人们是否遵守社交距离准则。更高级的应用即将出现——例如可以检测人群中COVID-19症状（如发烧）的无人机。这些系统使用计算机视觉技术来分析无人机摄像头捕获的数据，并向当局或当地管理人员通报有关病毒传播的统计数据和概率。另一个相关的发展领域将是面部识别技术的使用，该技术也由计算机视觉算法提供支持。面部识别更具争议性的方面之一是它侧重于识别个人而非人群的模式，因此警方利用这项技术发现逃离封锁和隔离的人，并追踪有症状的人在人群中的移动。预测行为变化新型冠状病毒的传播极大地影响了我们的生活、工作和社交方式。尽管社会的许多方面都出现了稳定而强劲的数字化趋势，但今年我们见证了繁荣。Amazon.comInc.2020年第二季度的销售额较上年同期增长40%，即使是迄今为止一直避免在线零售的公司也被迫重新评估他们的选择。人工智能工具和平台已经在帮助企业了解客户如何适应新现实。以前在采用数字渠道进行业务和建立关系方面落后的组织正在认识到形势的紧迫性，并迅速掌握行为分析和个性化等概念。随着中小型企业寻求建立竞争优势，允许组织自助服务该技术的工具将在2021年变得越来越流行。将下一次流行病扼杀在萌芽状态大多数人工智能算法的目标都是预测，而人工智能辅助流行病学研究的必杀技将是建立一个能够准确预测未来流行病何时何地爆发的系统。这项研究已经进行了一段时间，事实上，一些关于当前疫情的最早警报是由人工智能生成的。我们可以期待在未来18个月内人工智能研究取得进一步突破，提高我们检测和应对病毒爆发危险的能力。然而，实现这一目标需要政府和私营企业之间持续的全球合作。
