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[導(dǎo)讀] 人工智能不僅成功吸引了全世界的關(guān)注,而且還激發(fā)了人們的想象力。然而2019年,人工智能在商業(yè)領(lǐng)域中的普及率卻遠(yuǎn)不及人們對(duì)它感興趣的程度。盡管大多數(shù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都相信人工智能會(huì)幫助企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),

人工智能不僅成功吸引了全世界的關(guān)注,而且還激發(fā)了人們的想象力。然而2019年,人工智能在商業(yè)領(lǐng)域中的普及率卻遠(yuǎn)不及人們對(duì)它感興趣的程度。盡管大多數(shù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都相信人工智能會(huì)幫助企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),但是直到最近,一些行業(yè)觀察家依然在報(bào)告中認(rèn)為,企業(yè)的人工智能采用率不足20%。

但隨著2020年的到來,我們發(fā)現(xiàn)了人工智能呈現(xiàn)了上升趨勢(shì),企業(yè)不僅對(duì)人工智能的興趣越來越濃厚,而且對(duì)人工智能采用率也越來越高。2019年秋末,IBM委托第三方進(jìn)行了一項(xiàng)全球調(diào)查《從“攔路虎”到大規(guī)模應(yīng)用:全球企業(yè)向人工智能沖刺》,邀請(qǐng)了4,500多名技術(shù)決策者進(jìn)行了投票。調(diào)查結(jié)果再次印證了這種增長(zhǎng)趨勢(shì)。通過此次調(diào)查,我們?cè)u(píng)估了美國(guó)、歐洲和中國(guó)當(dāng)前和未來對(duì)人工智能部署的情況,以便更好地了解人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。正如同人們所料,大變局即將啟幕。人工智能采用率不斷提高

《從“攔路虎”到大規(guī)模應(yīng)用》的調(diào)查結(jié)果表明,盡管前路依然漫長(zhǎng),但是,數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與管理、技能培訓(xùn)和人工智能可解釋性方面的進(jìn)步正在以超乎預(yù)料的速度推動(dòng)人工智能采用率不斷攀升。

例如,來自大型企業(yè)(員工人數(shù)超過1,000的企業(yè))的受訪者中,45%表示他們所在的企業(yè)已采用人工智能;而來自中小型企業(yè)(員工人數(shù)不足1,000的企業(yè))的受訪者中,29%表示他們所在的企業(yè)已采用人工智能。這些數(shù)字遠(yuǎn)高于迄今為止某些行業(yè)觀察家預(yù)測(cè)的數(shù)字。有關(guān)上述調(diào)查中的一些比較有說服力的數(shù)據(jù)點(diǎn),點(diǎn)擊鏈接查看綜述摘要,其中包括:

數(shù)字概覽

。 技能。企業(yè)在采用人工智能的過程中遇到的主要障礙是企業(yè)難以從人工智能中獲益。37%的受訪者認(rèn)為,員工掌握的人工智能專業(yè)技能或知識(shí)有限,極大阻礙了企業(yè)成功應(yīng)用人工智能,而數(shù)據(jù)復(fù)雜性和分散數(shù)據(jù)越來越多(31%的受訪者)以及缺乏可用于開發(fā)人工智能模型的工具(26%的受訪者)是緊隨其后的兩大障礙。

。 信任。信任是部署人工智能的基石。在來自世界各地的受訪者之中,78%的受訪者表示,企業(yè)需要相信人工智能輸出信息的公平性、安全性和可靠性,這一點(diǎn)非常重要,甚至可以說至關(guān)重要。此外,83%的受訪者認(rèn)為,人工智能決策方法的可解釋性也非常重要。

。 數(shù)據(jù)。因?yàn)槿斯ぶ悄艿某蓴∪Q于數(shù)據(jù),所以目前,部署人工智能技術(shù)的企業(yè)更有可能采用混合云(采用率:38%)或混合多云(采用率:17%)。而且,數(shù)據(jù)無處不在,分布于各種云端。人工智能之旅貫穿整個(gè)商業(yè)世界

我每天都能看到客戶在興致勃勃地部署人工智能。接下來,我會(huì)給大家舉幾個(gè)最近發(fā)生的例子。法律軟件開發(fā)商LegalMation利用IBM Watson和IBM自然語(yǔ)言處理技術(shù)來幫助律師自動(dòng)化地完成一些最日常的訴訟相關(guān)任務(wù),例如,將尋找書面文件所需的時(shí)間從幾個(gè)小時(shí)縮短到幾分鐘。

全球數(shù)字代理商Wunderman Thompson利用Watson Studio和Watson Machine Learning以其混合多云環(huán)境中存儲(chǔ)的TB級(jí)(Terabytes)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)訪問、分析并運(yùn)行各種模型。此外,Wunderman還與Watson Machine Learning合作,利用IBM AutoAI實(shí)現(xiàn)了模型自動(dòng)化,讓模型能夠在公司的所有數(shù)據(jù)集之間分析數(shù)以萬計(jì)的特性。

我查看了咨詢公司Morning Consult報(bào)告中的一些觀點(diǎn),然后思考我與客戶之間的互動(dòng)過程,我意識(shí)到,企業(yè)在應(yīng)用人工智能的過程中遇到的各種障礙始終是首要問題。這就是我們努力降低企業(yè)應(yīng)用人工智能的門檻、提高人工智能易用性的原因。

因此,我們?cè)?018年組建了—數(shù)據(jù)科學(xué)精英團(tuán)隊(duì),團(tuán)隊(duì)由來自世界各地且擁有豐富經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)專家組成,致力于幫助企業(yè)解決與人工智能有關(guān)的實(shí)際問題。這促使我們引入了Watson OpenScale這樣的創(chuàng)新技術(shù),來幫助企業(yè)減少人工智能模型中的偏見,我們還引入了能夠利用人工智能構(gòu)建人工智能模型的Watson AutoAI,并且構(gòu)建了首個(gè)基于容器的數(shù)據(jù)分析平臺(tái)Cloud Pak for Data,讓人們可以在任何云上運(yùn)行Watson。此外,我們還通過與The Open Group和The Linux FoundaTIon等多家開放標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)合作,將技能培訓(xùn)和支持力度提升到了一個(gè)全新水平。

對(duì)于人工智能領(lǐng)域來說,2019年是碩果累累的一年,而2020年也必將為參與人工智能發(fā)展的所有人帶來令人興奮的新承諾和新成果。

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