e被认为是处理人工智能工作负载最快、最可扩展和最便宜的。行业基准应该发挥越来越重要的作用。

 

基准。

 

去年，MLPerf基准作为竞争力基准脱颖而出。从英伟达(Nvidia)到谷歌，所有的玩家都吹嘘自己在这些测试中表现出色。

 

到2020年，人工智能基准将成为营销策略的一个关键元素，随着时间的推移，这一细分市场只会变得司空见惯。无极荣耀代理加盟培训

 

面对某些不情愿或质疑，这一发展远远没有减弱。

 

弗雷斯特指出了与使用人工智能有关的危险。这些风险的几个例子包括:社交网络上某些算法过滤导致的虚假信息、人脸识别带来的大规模技术监控(就像中国的情况一样)、人脸智能排列或算法歧视导致的“深度虚假”视频激增

 

 

社会歧视的再生产。

 

人工智能可以显示(通过真实或虚假的方式)无法匹配的数据量。这些数据可能表明缺乏多样性，并再现我们社会的歧视。例如，我们甚至能够亲眼目睹由优步(Uber)的自动驾驶汽车引发的一场事故的起因。

 

弗雷斯特表示，所有这些都不会减少到2020年对企业的人工智能投资。这些事件报告将证明人工智能的重要性和必要性，并在使用过程中做到“透明”。此外，人工智能的调查结果将显示需要改进的领域——所有这些都在Forrester报告中描述。

 

考虑数据源需求。

 

Forrester认为，将人工智能植入企业，必然会鼓励管理者采取必要措施，促进开发人员在机器学习方面的工作。在大多数情况下，公司花费70%以上的时间恢复对程序正常运行至关重要的所有数据。

 

SaaS模式下的AI减少了对数据科学家的需求。

 

自去年以来，AWS、微软、谷歌、IBM等供应商提供的机器学习服务势头强劲。

随着人工智能的兴起，越来越多的商业用户将依赖这些云提供商来满足他们更多的人工智能需求。云服务提供商将允许企业从内部雇佣的数据科学家团队转移。

 

Saas提供商和AI。

 

到2020年底，SaaS提供商将成为自然语言处理、预测分析和其他人工智能应用的主要提供商。这些人工智能应用程序将包括平台服务和DevOps工具等工具。

 

那些将继续支持内部人工智能项目的公司将进一步自动化数据科学家的角色，这样他们就不需要雇佣新的机器学习建模师、数据工程师和支持人员。未来十年，大多数数据科学家将主要受雇于SaaS和其他云服务提供商。

 

企业人工智能的持续现实实验。

 

每个企业数字化转型计划都是基于使用最合适的学习模型。学习模型方法需要在真实的情况下进行实验，其中基于人工智能的过程测试替代的机器学习模型。ML模型将自动选择那些允许实现期望结果的测试和模型。

 

业务流程中的现实实验。

 

到2020年底，大多数公司将在所有业务流程中实现现实生活的实验，包括与客户的联系和那些后台。

 

随着企业转向云提供商来提供他们的人工智能工具，AWS最近推出的功能将成为迭代工作室和跟踪设备的模型。将会有多模型体验和模型跟踪仪表板。所有这些特性将成为24/7的基于人工智能的专业应用环境模型的标准。

 

优化AI的最佳实践。

 

在过去的十年中，基于人工智能的自动化和DevOps能力将产生一个用于优化基于人工智能的业务流程的通用最佳实践。无极荣耀代理加盟培训

 

人工智能开发人员自动建模的工作。

 

神经网络是现代人工智能的核心。2020年，企业数据科学家的工作计划将开始纳入一种名为“神经结构研究”的基于人工智能的新方法，旨在根据目标自动构建和优化神经网络。

 

采用和改进,研究神经结构将提高的生产力数据科学家,帮助他们做出决策来构建基于机器学习算法建立模型,如线性回归和随机森林算法、决策树或任何的最新和最先进的神经网络算法。

 

管制AI的端到端透明度。

 

AI正在成为企业应用中一个越来越重要的风险因素。由于企业面临着一场关于人工智能应用程序的社会经济偏见、隐私侵犯和其他不幸后果的诉讼热潮，法律官员将要求全面跟踪机器学习模型，以查明它们是如何构建、培训和管理的，以及如何在企业应用程序中使用它们。

 

到2020年底，大多数公司的法律管理人员将要求他们的数据科学家团队自动记录机器学习过程的每一步，并用通俗易懂的语言解释每个模型引出的自动推理。未来十年，人工智能项目的透明度将是获得资金的决定性因素。

 

最后，可以有把握地假设，在未来几年，所有产品都需要基于人工智能的能力监管。我们将特别看到那些使用个人识别信息的产品将会增加。

 

除了人工智能发展的透明度越来越重要之外，现在说这些未来的法规将对底层平台、工具和技术的发展产生什么影响还为时过早。但无论谁赢得今年11月的美国总统大选，这些监管举措似乎只会在未来几年强化。