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2021年人工智能將如何發展:邊緣人工智能勢不可擋

人工智能
隨著可負擔性和可訪問性的需求增長和廣泛采用,2021年將 在各個行業的邊緣解決方案上更廣泛地部署AI 。人工智能和邊緣計算將在企業中發揮關鍵作用,以減輕管理大量數據的壓力,因為在邊緣處理數據而不是將其傳輸到云中,從而創建了功能更強大,用途更廣,響應更快且更安全的解決方案。

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國外的一個專門從事人工智能研究的機構調研了了一系列人工智能從業人員對2021年人工智能趨勢的預測。以下是從這些調研中挑選出來的一些回答:

1.來自 Hailo 首席執行官 Orr Danon:

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ailo首席執行官Orr Danon

隨著可負擔性和可訪問性的需求增長和廣泛采用,2021年將 在各個行業的邊緣解決方案上更廣泛地部署AI 。人工智能和邊緣計算將在企業中發揮關鍵作用,以減輕管理大量數據的壓力,因為在邊緣處理數據而不是將其傳輸到云中,從而創建了功能更強大,用途更廣,響應更快且更安全的解決方案。

邊緣人工智能將使依賴大量攝像頭的行業(例如智能零售和工業4.0)能夠更高效地處理大量數據,并完成對時間和資源的苛刻任務。邊緣處理將幫助實時處理來自多個攝像機的視頻流。除了集體,多流處理之外,與攝像機相連的處理將消除對大型店內服務器的需求,同時還降低了通信成本。總的來說,由于邊緣處理降低了網絡帶寬成本,改善了與隱私、延遲和效率相關的問題,各行各業都將從中受益。對于利用計算機視覺實現自動化的企業而言,2021年將是具有變革性的一年,而邊緣人工智能的快速發展和落地應用,將使邊緣人工智能相關企業在未來幾年成為行業領導者。

2.來自 Genuity Science首席執行官Rob Brainin :

靶向藥物與藥物開發的臨床試驗階段一樣重要:COVID改變了藥物開發的軌跡;業界已經證明他們可以更快地做到這一點。但是,在開始時選擇正確的藥物靶標只會幫助臨床試驗過程,因為開始時制定更好的目標可以為下游節省數百萬美元。如果一開始就弄錯了,那在整個過程中都是錯的。

我們將找到導致疾病的根本原因并加以治療。單細胞生物學和人工智能已幫助解鎖了找到包括主動脈瘤在內的疾病的根本原因的關鍵策略 。這種方法為更多發現潛在疾病的原因打開了大門,包括多發性硬化癥,NASH(一種涉及肝硬化的正在發展的疾病)和帕金森氏病等。

 

人工智能將在其他行業受到挫折。至關重要的是,醫療保健不能被歸為同一類。盡管人工智能正在細胞層面上擴展我們對生物學的理解,但在其他領域(視頻偽造品,惡意機器人,并非真正的自動駕駛汽車等)也會出現失敗。但是,人工智能正在幫助發現可挽救生命的發現(即上文討論的主動脈瘤論文),并改善了疾病治療研究,數據收集分析等。通過基于細胞數據對人類疾病進行分類(例如對癌癥所做的處理),我們可以將其用于其他疾病。這種方法是“與疾病無關”的方法,可以幫助增進我們對人類生物學的理解。

 

3.來自 AI研究人員,投資者,統計學家Steve Shwartz,以及即將出版的 《邪惡的機器人,殺手計算機和其他神話:關于AI與人類未來的真相》一書的作者(2021年2月9日)

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史蒂夫·史瓦茲(Steve Shwartz),人工智能研究員,作家

 

關于我們是否將實現通用人工智能(AGI): 狹義人工智能系統背后的技術能不能進步到通用人工智能和邪惡機器人。關于如何使用AGI,有幾種想法,但是這些都是模糊的想法。自1950年代后期以來,人工智能研究人員就如何創建AGI有了許多想法。沒有一個成功。沒有任何證據表明今天的想法會有任何改善。

實現 AGI 的樂觀和恐懼都基于狹隘的人工智能系統的成功。這種對邊緣人工智能的樂觀態度自然而然地蔓延到了對 通用人工智能 前景的樂觀態度上,但這種樂觀態度是錯誤的。正如艾倫人工智能研究所(Allen Institute for AI)的首席執行官奧倫 · 埃齊奧尼(Oren Etzioni)所說,“這讓我想起一個孩子爬上樹頂,指著月亮說,‘我正在去月球的路上。”’

你可能不希望時間旅行發生在你的有生之年。你可能期望它在科幻小說領域保留數百年,如果不是永遠的話。對于扭曲速度,你可能也有同樣的感覺,讓人進入休眠,隱形,瞬間移動,把人的思想上傳到電腦里,以及逆轉衰老。你應該把人工智能和邪惡的機器人歸為同一類。

4.來自Espressive的首席執行官兼創始人Pat Calhoun :

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Espressive首席執行官兼創始人Pat Calhoun

員工體驗將成為數字體驗的代名詞。員工不僅希望他們的工作生活像他們的個人生活一樣簡單,智能自動化已經成為 IT 和人力資源部門最大化員工生產力和控制成本的當務之急。

根據Gartner的最新研究,在2021年 ,首席人力資源官和首席人力資源官(CHRO)之間的合作將 更加牢固,根據人力資源最佳計劃,“工作的未來”將從第五名升至第一名。這是由于在家工作的需要。因此,人力資源領導者的核心關注點將是實現自動化和人工智能的采用,他們需要與 CIO 更密切的關系才能實現這一點。

隨著 虛擬支持代理市場的成熟,將不僅將重點放在減少事件數量上,而且還將越來越關注服務請求的完全自動化。企業將更加大膽地尋找機會,在其中可以部署自動解決服務臺問題的機會。

5.來自數據工程公司Ascend.io的創始人兼首席執行官Sean Knapp :

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Sean Knapp,Ascend.io首席執行官兼創始人

2021年:首席數據官的決定性一年。 在過去的幾年中,首席數據官以及他們所領導和影響的團隊,作為企業的成本中心來對待自己的職位,,為他們奠定了未來的基礎。但是,隨著數據與業務的越來越緊密地聯系在一起,CDO必須重新將精力集中在戰略和業務交互方式以及從數據中受益的轉變上,而不是用的技術上。我預計2021年將是首席數據官的決定性一年,我們將在其中看到真正確定他們是否走成本或利潤中心的道路。

元數據就是大數據。 隨著2020年數字化轉型計劃的顯著加速,海量結構化、半結構化和非結構化數據已分散到整個企業中。但是,Gartner預測,到2022年,僅投資于信息治理的組織中有20%將成功優化,為了實現全面的治理和可實現性,企業正在轉向元數據以提供更深入的決策,以了解數據的來源,運行在其上的整個代碼系列以及數據的去向。隨著數據的不斷增長和治理要求的提高,組織逐漸意識到跟蹤和自動執行元數據管理的能力是新的挑戰。預計來年,隨著元數據數量的不斷增加,

在團隊優先級相互矛盾的情況下,“數據變更”將不斷增加。 當今的數據團隊正處于沖突過程中,優先級相互沖突。對于基礎架構團隊而言,構建規模,安全性和成本至關重要,而工程團隊則優先考慮靈活性,開發速度和可維護性。同時,數據科學家和分析師專注于數據的可用性和可發現性以及工具的連接性。隨著企業擴大精力和團隊建設新數據產品,互連性和隨之而來的復雜性可能會使這些群體陷于癱瘓。如果組織在這些相互矛盾的優先事項中繼續滿足一個團隊的需求,那么我們可以預見到2021年“數據變更”的興起-內部用戶創建自己的工程組織,其任務是迅速采取行動,使自己擺脫這些沖突。

6.來自國際IT資產管理者協會 (IAITAM)首席執行官 Barbara Rembiesa博士 :

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國際IT資產管理者協會首席執行官Barbara Rembiesa

遠程工作永遠不會消失;是時候進行更嚴格的控制了。許多組織發現,他們能夠在在家工作的環境中維持業務連續性,同時節省開銷成本。為了維持業務連續性并在政府于2020年實施的關閉行動中幸存下來,需要專門的ITAM流程,但到2021年還不夠好。在2021年,要通過成熟的ITAM計劃,強大的跟蹤和安全策略及程序來重新部署ITAM計劃將是主要的必要條件。

“ Snitch軟件”將變得更廣泛。 “ Snitch軟件”是一種新趨勢,剛剛開始涉足審計實踐。在供應商與消費者之間的法庭案件的最新示例中,供應商將盜版檢測和報告安全軟件(PDRSS)放入其產品中,以跟蹤何時從IP地址使用了未經許可的軟件。最終,供應商對消費者進行了審核,并解釋說他們的軟件使用不正確,但是消費者認為這尚未得到證明。這從根本上使供應商解釋了其已實施的PDRSS,從而導致了隱私權和許可權糾紛。隨著組織尋求從大流行中恢復經濟的機會,我們很可能會發現審計率可能會上升的案例。知道了這一點,組織應該準備好使告密軟件獲得發展勢頭,并讓軟件制造商將其應用到更多產品中。

 

7.來自Nuance Communications首席技術官Joe Petro :
在2021年,我們將繼續看到AI從炒作階段結束,并且人工智能解決方案的營銷,主張和愿望將越來越需要可證明的和可衡量的結果來支持。結果,我們將看到組織將更多的精力放在解決特定問題和創建解決方案上,這些解決方案可以提供可轉化為有形ROI的結果,而不是為炒作或為技術而構建技術。

責任編輯:梁菲 來源: 今日頭條
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