根據(jù)Gartner最近的一項調查顯示，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)組織計劃增加AI投資。

30%的CEO表示，所在的企業(yè)組織已經有AI項目，并定期重新定義資源、報告結構和系統(tǒng)，以確保項目取得成功。

盡管存在更大的經濟和社會不確定性，但醫(yī)療、生物科學、制造、金融服務、供應鏈等領域的AI項目仍將繼續(xù)加速發(fā)展。

今年Gartner的AI技術成熟度曲線包含了5個新技術類別：小數(shù)據(jù)、生成型AI、復合型AI、負責任的AI、客戶端技術。

這些洞察都來自于Gartner近期發(fā)布的2020人工智能技術成熟度曲線，并發(fā)布在Gartner近期題為“2020年Gartner AI技術成熟度曲線中兩大主導趨勢”的報告中。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。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)級應用的重要性就越高。其次，是AI平臺的產業(yè)化。AI的可重用性、可伸縮性、安全性和負責任的使用、以及AI治理都是這個趨勢的催化劑。2020年Gartner AI技術成熟度曲線如下：

2020年Gartner AI技術成熟度曲線中的新增亮點

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

根據(jù)Gartner 2020年Priority Matrix for AI顯示，GPU加速器是最接近步入主流的技術，預計將帶來高水平的收益。Gartner預測，未來2-5年內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加速計算可以在HPC、DNN訓練和推理中為高度并行的計算密集型工作負載提供出色的性能，此外也可以以云服務的形式采用GPU計算。根據(jù)Gartner技術成熟度曲線，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用。

疫情使得那些基于AI的最小可行產品和加速AI開發(fā)周期逐漸取代了試點項目。在疫情發(fā)生之前，試點項目的成敗很大程度上取決于一個項目的執(zhí)行發(fā)起人，以及這些項目有多大的影響力。Gartner的客戶明智地選擇了最小可行性產品，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）、機器學習、聊天機器人、計算機視覺的項目設置為優(yōu)先級高于其他AI項目，此外還建議企業(yè)組織應該考慮洞察引擎給整個企業(yè)創(chuàng)造價值的潛力。

如今通用人工智能（AGI）尚缺乏商業(yè)可行性，企業(yè)組織應該更專注于那些能給企業(yè)帶來業(yè)務成果的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于通過該技術獲得商業(yè)級產品或平臺的說法。更好的AI部署策略，是考慮成熟度曲線中各種技術的全范圍，選擇那些能夠給企業(yè)組織帶來經過驗證的財務價值的技術。

小數(shù)據(jù)首次成為AI技術成熟度曲線中一個新的類別。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模型、應對疫情或者未來各種突發(fā)事件的技術。這些技術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)在技術成熟度曲線中的，是一系列機器學習方法，從數(shù)據(jù)中學習各種人工制品的表示，生成全新的、完全原始的、真實的人工制品，保留與訓練數(shù)據(jù)相似的特征，而不是簡單的重復。

Gartner認為，復合型AI可以為企業(yè)提供幫助，因此將其列入今年技術成熟度曲線的第三個新類別。復合型AI是指各種AI技術的組合應用，用于提高學習效率，提高“常識”水平，最終更有效地解決更廣泛的業(yè)務問題。

最近Gartner很關注AI的道德因素和社會因素，因此也把“負責任的AI”這個概括性術語作為AI成熟度曲線中第四個新類別。負責任的AI這個戰(zhàn)略術語，涵蓋了企業(yè)組織采用AI時做出正確業(yè)務和道德選擇的方方面面，包括商業(yè)價值、社會價值、風險、信任、透明度、公平性、緩解偏見、可解釋性、問責制、安全性、隱私和合規(guī)性等。

精確度、性價比、低功耗、收集AI模型數(shù)據(jù)的物聯(lián)網，這些構成了Gartner AI技術成熟度曲線的第五個所謂“設備即客戶（Things as Customers）”的新類別。Gartner將設備即客戶定義為一種智能設備或者機器，或者付款即獲得商品或服務的產品，例如虛擬個人助理、智能設備、聯(lián)網汽車、支持物聯(lián)網的工廠設備。

與去年相比，Gartner將13種技術刪除、重新分類或者轉移到其他技術曲線中，例如今年Gartner將支持VPA的無線揚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)人員和教學工具包類別下;AI PaaS現(xiàn)在屬于AI云服務;與AI相關的C&SI服務、AutoML、可解釋AI（2020年劃歸到負責任的AI類別下）、圖形分析、強化學習移至2020年數(shù)據(jù)科學和機器學習技術成熟度曲線中;會話式用戶界面、語音識別、虛擬助理轉至2020年自然語言技術成熟度曲線中;量子計算移至2020年計算基礎設施技術成熟度曲線中;機器人流程自動化軟件從AI技術成熟度曲線中刪除。
責編AJX