人工智能自己管理人工智能？

2020年，人工智能（AI）的進步主要涉及三個主題：自動化、自然語言處理和信任。近日，IBM研究院發(fā)布了對2020年人工智能領(lǐng)域的五大預(yù)測。

——人工智能的理解能力會有所提高，應(yīng)用范圍將會擴大

人工智能系統(tǒng)擁有的數(shù)據(jù)越多，其能力提高的速度就越快。然而，對于擁有較少數(shù)據(jù)的部分企業(yè)和組織而言，如何滿足人工智能對數(shù)據(jù)的需求則是一個難題。但是，這并不意味著此類企業(yè)和組織無法使用人工智能。2020年，更多人工智能系統(tǒng)會依賴集學(xué)習(xí)能力和邏輯性于一身的“神經(jīng)符號”技術(shù)。神經(jīng)符號技術(shù)是突破自然語言處理技術(shù)的關(guān)鍵，它能夠結(jié)合常識性推理和各領(lǐng)域的專業(yè)知識來幫助計算機更好地理解人類語言和對話。此類突破將幫助企業(yè)部署對話能力更強的自動化客戶關(guān)懷工具和技術(shù)支持工具，同時還將大大減少訓(xùn)練人工智能所需的數(shù)據(jù)量。

——人工智能不會搶奪工作，但會改變工作方式

未來數(shù)年，人工智能將持續(xù)影響職場。但是，人類無須擔心機器會搶奪自己的飯碗。相反，人工智能還能通過自動化改變?nèi)藗兊墓ぷ鞣绞?。最新研究顯示，人工智將越來越多地幫助人類完成日程安排之類的任務(wù)，但是，對于需要一定技能的崗位來說，人工智能的影響較小，比如設(shè)計專業(yè)和行業(yè)策略。預(yù)計2020年，隨著人工智能進入世界各地的工作場所，員工會見證其影響。企業(yè)雇主必須開始進行崗位調(diào)整，而員工則應(yīng)該專注于拓展自己的技能。

——利用人工智能來管理人工智能的技術(shù)將崛起

為了提高人們對人工智能的信任度，相關(guān)系統(tǒng)必須可靠、公正、負責。必須讓公眾確信人工智能技術(shù)是安全的，人工智能提供的結(jié)論或建議不偏不倚且未被操控。2020年，影響可信度的種種要素將被融入人工智能的生命周期，幫助人類構(gòu)建、測試、運行、監(jiān)控并認證不僅具有卓越性能，而且值得信賴的人工智能應(yīng)用。正如AutoAI的崛起，即利用人工智能來構(gòu)建人工智能，我們還會看到“利用人工智能來管理人工智能”這種技術(shù)的崛起。我們可以利用這種技術(shù)在各行各業(yè)創(chuàng)建值得信賴的人工智能工作流，尤其是那些受到嚴格監(jiān)管的行業(yè)。

——人工智能對能源的需求要求采用更環(huán)保的技術(shù)

數(shù)據(jù)中心是現(xiàn)代世界的關(guān)鍵設(shè)施。數(shù)據(jù)中心還是人工智能的基礎(chǔ)，其能耗量占全球能源消耗總量的2%。對云計算和人工智能的需求不會消失，預(yù)計2020年，人們會更加努力提高人工智能技術(shù)的可持續(xù)性。此類努力包括開發(fā)新材料、可實現(xiàn)模擬和混合信號處理的全新芯片設(shè)計、基于近似算法的新軟件技術(shù)等，其目的在于支持不斷增長的人工智能工作負荷，同時減少碳排放量。

——基于人工智能的實驗室助手將會發(fā)現(xiàn)新材料

兩個多世紀以來，有機分子合成一直是工業(yè)化學(xué)領(lǐng)域的一個重要研究方向。正因如此，人們才研制出了能夠挽救生命的藥物和合成纖維。在創(chuàng)造不同分子的過程中，研究人員需要確定成千上萬種可能發(fā)生的反應(yīng)，所以挑戰(zhàn)巨大。如此龐大的信息量，意味著一位科學(xué)家有可能需要記住其研究領(lǐng)域內(nèi)的幾十種反應(yīng)，但實際上他們不可能成為所有領(lǐng)域的專家。如今，他們大可不必完成這個不可能的任務(wù)。預(yù)計2020年，利用人工智能和自動化技術(shù)實現(xiàn)材料開發(fā)突破的案例將大幅增加。