人工智能解决方案市场继续快速增长，带来了数百亿美元的收入。研究公司(IDC)9月份发布的一份报告称，到2023年，全球人工智能系统的支出将达到979亿美元，比今年预计的375亿美元有惊人的增长，这意味着未来几年的年增长率将达到28.4%。那么，2020年将是为人工智能领域下一个十年的创新奠定基调并延续现有势头的关键一年。
接下来我们将介绍一下研究公司认为2020年应当关注的六个新兴AI和机器学习趋势。
可解释的人工智能
随着人工智能在组织决策中的作用越来越大，越来越需要人工智能驱动的应用程序来解释它们是如何做出这些决策的。据Gartner称，到2025年，30%的政府和大型企业合同将需要这些解决方案。这意味着2020将是为这个新兴市场奠定基础的重要一年。据研究公司称，在数据科学和机器学习平台方面，他们需要清楚地列出得出结论所用的准确性、属性和模型统计数据。在另一份报告中，Gartner表示，欧盟一般数据保护条例等规则和立法将推动对此类可解释的人工智能解决方案的需求。
自主人工智能
虽然自动驾驶汽车在自主空间中得到了最大的关注，但由于研究人员和技术人员在先进的人工智能系统方面不断取得进展，自主技术的应用有望变得更加广泛。Gartner表示，自主人工智能将成为2020年左右未来的顶尖技术趋势之一。这将使像协作的无人机或机器人群这样的东西能够自行移动并相互协调，自动化曾经是手动或半自动的任务。商业用例包括自主航运和先进农业，机器人可以在这里自主经营农场。
人工智能安全
高德纳称，人工智能将在三个关键方面对网络安全产生重大影响。首先，组织将需要确保他们能够保护人工智能系统不被渗透，以防止此类系统产生错误的决策或泄漏底层数据集。据这家研究公司称，30%的人工智能网络攻击将利用训练数据中毒、人工智能模型盗窃或对抗性样本危害人工智能系统。这些组织还需要使用人工智能来增强他们的安全能力，这正是已经开始进入市场的下一代安全产品所能做到的。同时，他们还需要意识到不良行为者将如何使用机器学习和其他人工智能技术来实施新型网络攻击。
会话人工智能
虽然将对话式人工智能引入大众市场的努力在几年前就已开始，但预计到2020年，这项技术将迎来一个重大时刻。例如，明年，Gartner预计50%的分析查询将来自搜索、自然语言处理或语音查询，这将使分析系统在组织内更容易访问。在另一份报告中，这家研究公司表示，70%的白领每天都会使用会话平台。
人工智能基础设施
随着人工智能影响到各种各样的工作负载，人工智能本身在未来的it基础设施投资中将发挥越来越大的作用，这一点也不奇怪。据Gartner称，到2023年，人工智能将成为基础设施决策的主要驱动力之一。这一点很重要，因为人工智能工作负载需要专门的硬件和软件配置，以及能够持续管理人工智能模型、帮助驱动操作决策的专门团队。
传统机器学习仍然很重要
据Gartner称，即使企业加快采用先进的深度学习解决方案，传统的机器学习仍将发挥重要作用。为了说明这一点，该研究公司表示，到2022年，超过四分之三的组织将在传统机器学习已经足够的情况下使用深层神经网络。这意味着企业或组织应该了解他们可用的不同机器学习选项，尽可能保持简单，并确保所选的技术适合手头的问题。