AI NEWS：2022年人工智能行業(yè)趨勢

人工智能逐漸成為人類生活中密不可分的一部分。今年，人工智能行業(yè)持續(xù)蓬勃發(fā)展，對于已經(jīng)在相關(guān)領(lǐng)域里投資的人來說，在獲得一定收益后，如今他們也正在加倍下注。2022年剛到來不久，是時候在這新年之際，展望2022年人工智能行業(yè)的發(fā)展前景。

正確應(yīng)對偏見

如今，“道德與社會”的話題漸漸深入人心，這個概念存在一定的價值。有一點值得注意的是，當人工智能不被信任時，它就無法茁壯成長。

有些偏見存在于算法中，已經(jīng)造成了一定的傷害。有許多相關(guān)事件已經(jīng)成為頭條新聞的主題，這些問題必須得到解決，才能讓公眾對人工智能更廣泛的應(yīng)用有信心。可解釋的人工智能（XAI）是這個問題的部分解決方案。XAI意味著，人工智能的解決方案結(jié)果可以被人類理解。

GlobalData的副分析師Robert Penman發(fā)言評論：

2022年，在人工智能領(lǐng)域中，我們將看到XAI的進一步推廣，這樣可以讓企業(yè)能夠識別其系統(tǒng)算法中的潛在偏見。公司必須糾正他們設(shè)計的模型，以減輕數(shù)據(jù)中的偏見。隨著人工智能繼續(xù)滲透到人類社會，以及人們要求更大的透明度，那些“拖后腿的組織”將面臨越來越多的審查。例如，在荷蘭，政府使用人工智能來識別福利欺詐，被發(fā)現(xiàn)違反了歐洲人權(quán)。

減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)集（training datasets）中存在的人類偏見是XAI實施中的一個巨大挑戰(zhàn)。就連科技巨頭亞馬遜也不得不取消其正在開發(fā)的招聘工具，因為它被聲稱對女性有偏見。

此外，公司還將不顧一切地提高他們XAI的能力——為了未來有可能避免一場公關(guān)災(zāi)難。

為此，預(yù)計2022年將有大量專門從事合成數(shù)據(jù)訓(xùn)練的初創(chuàng)公司發(fā)生收購并購事件。

更順暢的集成

許多公司不知道如何開始他們的人工智能之旅。大約30%的企業(yè)，計劃在未來幾年內(nèi)將人工智能納入其公司，但91%的企業(yè)預(yù)測會出現(xiàn)重大的障礙和困難。如果圍繞人工智能的困惑和焦慮能夠得到解決，那么人工智能將得到更多的應(yīng)用。

Neurala首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Max Versace博士發(fā)言評論：

與2000年初為網(wǎng)站引入WordPress的情況類似，類似于“人工智能的WordPress”平臺將簡化人工智能模型的構(gòu)建和維護。以制造業(yè)為例，人工智能平臺將提供集成鉤（integration hooks）、硬件靈活性、非專業(yè)人士的易用性、利用少量數(shù)據(jù)工作的能力，以及關(guān)鍵的一點，一個低成本的切入點，對廣大客戶來說，這項技術(shù)是可行的。

AutoML平臺將在2022年及以后蓬勃發(fā)展。

從云端到邊緣

2022年，人工智能從云端向邊緣的遷移將加速。與依賴云服務(wù)器相比，邊緣處理（Edge processing）有很多好處，包括速度、可靠性、隱私和更低的成本。

Versace發(fā)言評論：

越來越多的公司意識到，建立一個真正有效的人工智能算法是在他們自己獨特的數(shù)據(jù)上進行訓(xùn)練，這些數(shù)據(jù)可能隨著時間的推移而有很大的變化。為了有效地做到這一點，“智能”需要直接與產(chǎn)生數(shù)據(jù)的傳感器對接。

從那里，人工智能應(yīng)該在計算邊緣運行，并與云基礎(chǔ)設(shè)施對接，只是偶爾用于備份和/或增加功能。任何關(guān)鍵流程——例如，在制造工廠，都不應(yīng)該完全依賴云端的人工智能，因為這可能使制造車間暴露在可能破壞生產(chǎn)的連接/延遲問題中。

預(yù)計在2022年，會有更多的公司意識到從云端遷移到邊緣人工智能的好處。

事半功倍

早期，人類對人工智能行業(yè)擔憂的一點是，由于它們收集了大量的數(shù)據(jù)，人類或?qū)⒈?quot;大科技"所支配。然而，創(chuàng)新的方法現(xiàn)在允許用更少的信息來訓(xùn)練算法。使用較小但更獨特的數(shù)據(jù)集對每個部署進行訓(xùn)練可能是更有效的。

我們預(yù)測，在2022年，更多的初創(chuàng)企業(yè)將證明，世界不必依賴大科技。

“以人為本”的人工智能

雖然XAI系統(tǒng)將提供給人類可以理解的結(jié)果，但人工智能做出的決定之所以更加有效，是因為它們是由人類所驅(qū)動的。

AKASA的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術(shù)官Varun Ganapathi博士發(fā)言評論：

要使人工智能真正有用和有效，必須有一個人在場，幫助它、推動它完成工作。如果沒有指導(dǎo)，就不能指望人工智能會取得成功，并實現(xiàn)最佳生產(chǎn)力。

最終，人們會讓機器向他們報告情況。在這個世界上，人類將成為人工智能的管理者，人工智能需要被教導(dǎo)和訓(xùn)練，以便能夠完成需要做的任務(wù)。它們就像人一樣，人工智能需要不斷學(xué)習(xí)以提高績效。

更多的人參與這個過程，也有助于建立對人工智能更廣泛的信任。讓人類參與進來，有助于反駁關(guān)于人工智能取代工作的說法，以及消除人工智能可能缺乏同理心和同情心等人類素質(zhì)的擔憂。

預(yù)計在2022年，人類的投入將促成更有用的AI決策。

避免束縛

電信行業(yè)目前正在推行一項名為"開放RAN "的創(chuàng)新，旨在幫助運營商避免被束縛于特定的供應(yīng)商，并幫助較弱勢的競爭者打破少數(shù)公司的相對壟斷地位。企業(yè)希望避免被任何AI供應(yīng)商所束縛。

Sutherland公司的首席信息官兼首席數(shù)字官Doug Gilbert解釋發(fā)言評論：

嵌入ERP/CRM平臺的初級企業(yè)人工智能的早期采用者開始感到束縛。在2022年，我們將看到組織采取措施，避免人工智能的束縛。這是有好處的，畢竟人工智能系統(tǒng)非常復(fù)雜。

當嵌入ERP系統(tǒng)時，控制、透明度和創(chuàng)新被移交給了供應(yīng)商，而不是企業(yè)。人工智能不應(yīng)該被視為一種產(chǎn)品或功能：它是一套能力。人工智能也在快速發(fā)展，會獲得新的人工智能能力和不斷改進的訓(xùn)練算法方法。

為了從人工智能中獲得最佳的結(jié)果，更多的企業(yè)將轉(zhuǎn)向結(jié)合不同的人工智能能力來解決獨特的問題或?qū)崿F(xiàn)一個結(jié)果的模式。這意味著，他們將尋求旋轉(zhuǎn)更高級和可定制的選項，并在其企業(yè)平臺中降低人工智能功能的優(yōu)先級，或完全關(guān)閉那些昂貴但基本的人工智能功能。

在2022年及以后，我們預(yù)測企業(yè)將更青睞可以避免束縛的人工智能解決方案。

聊天機器人將變得更聰明

如果你曾經(jīng)在與聊天機器人打交道時，感覺很抓狂，并出現(xiàn)“只想與人交談”的想法，這是很正常及普遍的現(xiàn)象。

Gilbert發(fā)言評論：

如今的聊天機器人能聊天，但其能力非常有限。自然語言處理將開始被提供近乎實時的自然語言理解（NLU）的神經(jīng)語音軟件所取代。它能夠?qū)崿F(xiàn)對更復(fù)雜的句子結(jié)構(gòu)，甚至情緒狀態(tài)的全面理解，會將對話分解成有意義的內(nèi)容，快速進行關(guān)鍵詞檢測和命名實體識別。NLU將極大地提高對話式人工智能的準確性和體驗。

在理論上，這將有兩個結(jié)果。實時增強人工協(xié)助，例如根據(jù)行為或基于技能水平建議回應(yīng)；

改變客戶或客戶對NLU對待他們的看法，提供更自然和積極的體驗。  

在2022年，聊天機器人將更接近于提供類似人類的體驗。

數(shù)據(jù)質(zhì)量提升

一個強大的人工智能系統(tǒng)需要兩樣?xùn)|西：一個有效的模型和用于訓(xùn)練該模型的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。如果數(shù)據(jù)的質(zhì)量不高，標簽不正確，收集大量的數(shù)據(jù)就是浪費時間。

Ocado科技公司的首席數(shù)據(jù)科學(xué)家Gabriel Straub發(fā)言評論：

Andrew Ng一直在談?wù)撘詳?shù)據(jù)為中心的人工智能，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量往往比改進算法能帶來更好的結(jié)果（至少在相同的努力下。）

那么，你在實踐中如何做到這一點？你如何確保你對數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理至少與你收集的數(shù)據(jù)數(shù)量一樣仔細？

有兩件事會產(chǎn)生很大的影響。1）確保數(shù)據(jù)消費者始終是你的數(shù)據(jù)思維核心；2）確保數(shù)據(jù)治理是一個使你能夠安全地釋放數(shù)據(jù)價值的功能，而不是一個專注于鎖定數(shù)據(jù)的功能。

預(yù)計2022年，人工智能行業(yè)將會更加注重數(shù)據(jù)質(zhì)量。

參考資料：

https://artificialintelligence-news.com/2021/12/23/editorial-our-predictions-for-the-ai-industry-in-2022/

從學(xué)術(shù)到產(chǎn)業(yè)，更多相關(guān)數(shù)據(jù)請參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《2021-2026年中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》。同時前瞻產(chǎn)業(yè)研究院還提供產(chǎn)業(yè)大數(shù)據(jù)、產(chǎn)業(yè)研究、產(chǎn)業(yè)鏈咨詢、產(chǎn)業(yè)圖譜、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃、園區(qū)規(guī)劃、產(chǎn)業(yè)招商引資、IPO募投可研、IPO業(yè)務(wù)與技術(shù)撰寫、IPO工作底稿咨詢等解決方案。

標簽： 人工智能 趨勢