2022年人工智能技术成熟度曲线：复合人工智能和决策智能将在不到5年内成为主流技术此类人工智能技术将为企业带来明显的竞争优势，缓解人工智能模型脆弱性带来的问题，有助于获取业务背景信息，促进价值实现。已进入成熟生产阶段，实际效益已被证明和认可的技术。随着越来越多的组织认为风险已经降低到可接受的水平，人工智能技术的采用进入了快速增长阶段（见图1）。人工智能一直是企业、政府和社会讨论的热点话题。企业组织很难区分哪些人工智能技术具有真正的商业价值。数据和分析(D&A)领导者需要制定前瞻性的AI战略，充分利用当今的高影响力技术。图1.Thematuritycurveofartificialintelligencetechnologyin2022图1.Thematuritycurveofartificialintelligencetechnologyin2022Source:Gartner(July2022)Syntheticdata当今AI发展面临的主要问题之一是如何有效地训练AI模型获取真实数据数据和标签会给企业组织带来沉重的负担。这既费时又费钱，但这可以通过合成数据来弥补。此外，合成数据在去个人身份信息(PII)中起着至关重要的作用。因果人工智能人工智能的最终价值在于提高人类绩效。机器学习(ML)方法根据统计关系（相关性）进行预测，无论这些关系是否构成因果关系。当需要更规范地确定哪些最佳行动导致特定结果时，因果AI可以发挥关键作用。该方法可以提高人工智能技术的自主性、可解释性、稳健性和效率。决策智能决策智能是一种实用技术，旨在通过准确理解决策过程以及如何使用反馈来评估、管理和改进结果来改进决策。目前，随着人工智能技术在决策中的应用越来越广泛，自动决策和增强智能成为人们讨论的热点。这种趋势正在将决策智能推入一个期望过高的时期。最近的危机暴露了业务流程的脆弱性，决策智能方法和技术将在重组业务流程和增强弹性、适应性和灵活性的过程中发挥重要作用。一个基于各种软件技术的快速新兴的决策智能市场已经开始为决策者提供解决方案。复合人工智能复合人工智能的前提是任何人工智能方法都不能解决所有问题。目前，复合人工智能结合了“连接主义”学派的方法（如机器学习）和“符号主义”学派的方法（如基于规则的推理、图分析、基于主体的建模和优化技术等），这旨在减少人工智能解决方案学习所需的数据和能量，让抽象机制发挥更大的作用。复合人工智能是推动决策智能市场崛起的核心因素。生成式人工智能目前对生成式人工智能方法的探索正在升温，并开始证明其在生命科学、医疗保健、制造、材料科学、媒体、娱乐、汽车、航空航天、国防和能源行业的价值。生成式人工智能已经催生了营销、设计、建筑和内容方面的创造性工作。技术生成的合成数据可以提高人工智能交付的准确性和速度。生成式人工智能的使用越来越普遍，市场上的产品种类越来越多，最近这项技术在元宇宙领域得到了积极的应用。BaseModelsBasemodels自带海量预训练数据集，适用场景广泛，是人工智能领域演进的一大进步。与之前的模型相比，基础模型可以更高效地提供更高级的自然语言处理能力。底层模型已成为自然语言处理的首选架构，它还支持计算机视觉、音频处理、软件工程、生物化学、金融和法律用例。
