在人们为即将到来的一年做准备之际，行业专家对2020年人工智能和机器学习做出了预测。随着人工智能和机器学习的发展，人们总是担心未来工作的安全性，但专家是否相信这项技术会彻底改变工作模式？人工智能的发展对2020年5G等其他正在发展的技术意味着什么？它是什么？人工智能的发展比人们想象的更近对于许多人来说，重要的是不要被人工智能将很快取代他们工作的想法所迷惑，并为更微妙但更实际的应用做好准备。HitachiVantara的数据科学家AnyaRumyantseva博士说：“人工智能不再是技术专家或科幻作家争论的话题，它正在渗透到我们的集体文化和意识形态中，但也有许多人更加关注负面因素。虽然围绕人工智能的伦理问题不能也不应该被忽视，短期内，人们不会在电影中看到超级人工智能的镜头。”取而代之的是，人工智能技术被用来同步红绿灯来梳理交通流量，减少交通拥堵的时间，并对碳排放产生明显的影响。这只是一个很好的例子。在未来几年，我们将看到人工智能以全新的创造性方式应用，以解决当今人类面临的更大问题——从气候变化到大规模城市化。人工智能开始被解释为工人的数字技能差距意味着他们不确定如何充分发挥人工智能的潜力。但SnapLogic的首席技术官CraigStewart表示，这个问题可能是2020年朝着正确方向迈出的一步。“透明度仍然是一个热门话题，并将持续到2020年，因为企业旨在确保透明度、可见性、对AI的信任和AI辅助决策-制作，”斯图尔特说。我们将看到“可解释的人工智能”和类似的努力。这种透明度和信任度也会让人们放心，人工智能的最佳能力在于增强而不是取代人类的能力，提高员工的工作效率，让他们可以自由地将自己拥有的技能应用到更高价值的活动中。”增强分析将增加使用随着大数据成为企业内部数字化发展的另一个热门话题，增长是一个领域，这种常态可能只是时间问题。斯图尔特继续说道：“通过合并人工智能、机器学习(ML)和自然语言处理(NLP)技术，增强分析是一种创建、开发和使用分析的新方法，这种方法将在2020年得到越来越多的利用。增强的分析引擎可以识别、清理和分析数据，然后建议下一步可以采取的步骤，通常不需要IT或数据科学团队的帮助。通过利用这些技术，用户甚至不必提出问题，场景分析和数据驱动的见解将是更广泛的员工可以访问。”人工智能将增加工作而不是取代它们。尽管有人担心人工智能和机器学习可能会取代一些工作，但一些数字创新专家认为，逐步整合这些技术最终将是一个更具协作性的过程。InsightUK数字创新服务总监FelixGerdes表示：“尽管人们担心会取代他们的工作，但到2020年，人工智能和机器学习将越来越多地用于帮助提高劳动力技能。例如，客户服务人员需要识别建议他们给客户的是正确的。人工智能可以分析具有大量变量的复杂客户查询，然后向员工提出解决方案，这加快了流程并增加了他们的信心。汉莎航空已经在使用这种方法，并且获得了更快、更准确、并最终获得更令人满意的客户体验。”人工智能将改善供应商与客户的关系对于一些技术战略家来说，人工智能在企业实践中的改进不应该仅限于内部事务。PROS公司战略副总裁GeoffWebb表示：“人工智能将成为2020年业务和客户关系转型的核心，因为它是唯一能够大规模、快速地从行为中提取洞察力和情报的技术。作为公司“为了更深入地与客户互动，他们需要将AI置于流程的核心。与此同时，客户将通过将AI解决方案带出实验室并进入生产和开发计划重点来继续塑造数据科学研究。”韦伯接着说，关键绩效指标(KPI)将在培育人工智能辅助供应商和客户关系方面发挥重要作用。“在实施人工智能解决方案以解决电子商务等真实业务案例时，客户可以衡量其影响通过关键绩效指标(KPI)评估这些解决方案，而不是仅仅依靠理论或基于模拟的评估。从跟踪这些KPI中吸取的经验教训可以直接告知如何调整AI系统以更好地实现目标KPI并提供整体AI系统的性能和对业务的驱动价值图。5G将推动人工智能虽然人工智能可以增强数字业务战略的某些方面，但它需要自己的支持。如果人们想要获得人工智能的好处，就需要一种基础设施技术，使最终用户能够在云端生活、工作和互动。未来的AI应用程序将需要显着提高的速度、不受位置限制的访问和最小的延迟，这正是5G将带来的愿景。可以毫不夸张地说，5G将成为彻底改变人们体验现实方式的关键催化剂。提供真正互联的家庭和工作空间，例如支持远程信息处理的高级医疗保健服务和近乎真实的VR/AR交互体验，这些只是5G将在所有行业、功能和用户中采用AI技术的几种方式之一。“人工智能即服务将会发生人工智能即服务将会发生，”Gikopoulos说。现在似乎一切都可以作为服务使用。因为这种模式真正彻底改变了组织采购技术的方式，即使是最小的公司也能获得企业级技术。人工智能即服务之所以如此令人兴奋，不仅仅是因为巨大的规模经济将使该技术可供每个想要使用它的组织使用。它还将使人们能够利用所有基础设施、平台和知识来创造真正和可持续的价值。通过将AI打包为解决方案的一部分，我们可以更轻松地识别有价值的新用例，同时为交付这些用例提供端到端的问责平台。“
