近日，世界公認(rèn)的人工智能風(fēng)向標(biāo),，Gartner 2019年人工智能技術(shù)成熟度曲線圖公布,。它由69位Gartner國際分析師定制編寫，揭示了人工智能在全球市場的成熟度以及未來發(fā)展趨勢,。

相較2018年,，2019曲線表明有更多的人工智能技術(shù)處在創(chuàng)新觸發(fā)階段，反映出全球人工智能正不斷涌現(xiàn)新創(chuàng)意,，例如,，增強(qiáng)學(xué)習(xí)、人工智能云服務(wù),、邊緣人工智能,、可解釋的人工智能等。

2019全球人工智能正不斷涌現(xiàn)出更多新創(chuàng)意

2019年人工智能技術(shù)成熟度曲線共有36項技術(shù)出現(xiàn),，其中成熟度周期包含了很多新技術(shù),，但被大眾所知曉的有價值或有目標(biāo)的很少，而被主流應(yīng)用的則少之又少,。

在這36項技術(shù)中,，有16項技術(shù)需要2到5年才能達(dá)到成熟期。有15項技術(shù)需要5到10年才能達(dá)到成熟期,，它們基本處于創(chuàng)新萌芽期與期望膨脹的頂峰期,。而“穩(wěn)步爬升的光明期”和“實質(zhì)生產(chǎn)的高峰期”都比較空，出現(xiàn)的技術(shù)寥寥無幾,。

在曲線的峰值處,，可以看到，AI Paas(人工智能平臺服務(wù)),、Auto ML(自動化機(jī)器學(xué)習(xí)),、智能應(yīng)用、聊天機(jī)器人等14項技術(shù)成為頂峰期人們對AI最大的期待,。

相比之下,，Robitic Process Automation Software(機(jī)器人流程自動化軟件),、GPU Accelerators(GPU加速器)、Speech Recognition(語音識別)達(dá)到高峰期僅需要不到2年,，或?qū)⒊蔀樽羁炻涞氐腁I項目,。

而Artificial General Intelligence(通用人工智能)、Quantum Computing(量子計算),、Autonomous Vehicles(無人駕駛)等技術(shù)實現(xiàn)難度仍有待探索,，或許還需要超過10年的時間才能實現(xiàn)。

對比2018,，這些技術(shù)發(fā)生了什么變化?

為了更直觀地與2018年人工智能成熟度曲線進(jìn)行對比,，我們把2019年曲線與2018年曲線中各項技術(shù)按照所處的階段進(jìn)行了歸類，上下順序也按照曲線中的時間順序進(jìn)行了排列,。

相較于2018年,，2019年的曲線表明有更多的人工智能技術(shù)處在創(chuàng)新萌發(fā)階段,，反映出全球人工智能正不斷涌現(xiàn)新創(chuàng)意,。

通過兩條曲線的比較，可以發(fā)現(xiàn),，集成學(xué)習(xí),、虛擬現(xiàn)實、知識管理工具,、商用無人機(jī),、預(yù)測分析、人環(huán)眾包等8項技術(shù)已從2019年技術(shù)成熟度曲線中消失(表中※標(biāo)注),。

相反,，強(qiáng)化學(xué)習(xí)、決策智能,、數(shù)據(jù)標(biāo)注和注解服務(wù),、可解釋人工智能、邊緣人工智能,、洞察引擎,、量子計算等11項新技術(shù)則登上了2019人工智能曲線。

聊天機(jī)器人,、人工智能Paas由2018年的萌芽期開始進(jìn)入2019的頂峰期,。NLP、VPA無線揚(yáng)聲器,、機(jī)器人流程自動化軟件,、虛擬助手則從期望膨脹期進(jìn)入泡沫化低谷期。還有一些技術(shù)同時存在于兩條曲線上,，但是其位置發(fā)生了比較大的移動,，近兩年火爆的Autonomous Vehicles(自動駕駛)則遭遇了期望的下降與實現(xiàn)時間延長的雙重沖擊,。

報告得出五大結(jié)論

Gartner的這種技術(shù)成熟度周期凸顯出了人工智能正以多種不同的方式影響企業(yè)。

Gartner副總裁分析師Svetlana Sicular認(rèn)為,，今年的成熟度周期包含了很多新技術(shù),，但被大眾所知曉或應(yīng)用的很少，這并不代表AI是不可用的,，這表示它將會發(fā)生改變,，為了評估AI的價值和風(fēng)險，CIO需要為其設(shè)定現(xiàn)實的預(yù)期,。

結(jié)論一：部署AI企業(yè)的比例翻了近四倍

根據(jù)Gartner的年度CIO(首席信息官)調(diào)查,，部署了人工智能的企業(yè)比例已從2018年的4%增長到了2019年的14%，幾乎翻了四倍,。

結(jié)論二：穩(wěn)步爬升和實質(zhì)生產(chǎn)的技術(shù)較少

由趨勢圖可以看出,，今年的“技術(shù)萌芽期”進(jìn)入曲線更長，反映出人工智能領(lǐng)域新的和多樣化的想法層出不窮;在“期望膨脹期”則比較密集,，而“穩(wěn)步爬升的光明期”和“實質(zhì)生產(chǎn)的高峰期”都比較空,，出現(xiàn)的技術(shù)同樣寥寥無幾。

結(jié)論三：建議學(xué)習(xí)“機(jī)器學(xué)習(xí)”技術(shù)

報告指出,，“2019年數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)成熟度曲線”已進(jìn)入“頂峰期擁擠”,，與當(dāng)前的技術(shù)成熟度曲線重疊，因為機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心,。因此,，建議企業(yè)學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，以便在不出現(xiàn)期望膨脹的情況下采用人工智能,。

結(jié)論四：重點關(guān)注趨勢

1.自動化機(jī)器學(xué)習(xí)和智能應(yīng)用的發(fā)展勢頭最強(qiáng)勁,，其他方法也頗受歡迎，包括人工智能平臺即服務(wù)(PaaS),、人工智能云服務(wù),、人工智能市場等。

2.人工智能的倫理和治理工作蓄勢待發(fā),。

3.對于人工智能解決方案的信任是用戶接受的關(guān)鍵,。增強(qiáng)智能在建立信任方面比自動化更有效。通過為用戶說明預(yù)測和建議,，可解釋人工智能也能提供幫助,。

4.對話式人工智能。在開發(fā)聊天機(jī)器人和語音支持的策略時,，實施者應(yīng)注意對話式用戶界面,、虛擬助理、自然語言處理(NLP)和語音識別等技術(shù)達(dá)到平穩(wěn)期所需的實踐,。

5.計算基礎(chǔ)設(shè)施推動著人工智能的發(fā)展,，報告建議在設(shè)計計算基礎(chǔ)設(shè)施策略時平衡使用案例驅(qū)動型功能的成本和性能,。

6.鼓勵開發(fā)人員嘗試使用人工智能開發(fā)人員工具包、人工智能云服務(wù),、人工智能PaaS和吸引人的全新強(qiáng)化學(xué)習(xí)產(chǎn)品,。

結(jié)論五：關(guān)注新技術(shù)

報告稱，自2018年以來,，以下技術(shù)在人工智能領(lǐng)域的受關(guān)注程度明顯提高：人工智能云服務(wù)出現(xiàn)得相對較晚,，但將產(chǎn)生重大影響;自動化機(jī)器學(xué)習(xí)是熱炒最多的人工智能方法之一，它用于人工智能的大眾化,，并將機(jī)器學(xué)習(xí)交付給數(shù)據(jù)科學(xué)家和商業(yè)專家;作為通過人工智能勝出的設(shè)計方法,，增強(qiáng)智能技術(shù)則使人工智能自動化黯然失色。它采用人工智能來彌補(bǔ)人類的局限性,，并利用人來擴(kuò)大人工智能的可能性,。

除此之外，可解釋人工智能也頗受關(guān)注,。邊緣人工智能則可克服與延遲隱私和安全相關(guān)的挑戰(zhàn),，并改善客戶體驗;作為贏得日益復(fù)雜的游戲的一種手段，強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)也取得了重大進(jìn)展,。

2019年,，哪些技術(shù)將迎來商業(yè)化?

對于困擾人工智能企業(yè)久矣的商業(yè)化問題，Gartner認(rèn)為,，Custom-developed AI Solutions、AI cloud services and APIs,、Search and insight engines,、AI embedded in ERP， CRM,， HR applications,、Automated ML將最先進(jìn)入企業(yè)，成為最有可能實現(xiàn)商業(yè)化的技術(shù),。

但是,，要實現(xiàn)上述技術(shù)，以及曲線中提到的其他稍顯遙遠(yuǎn)的技術(shù),，道德和倫理的建立至關(guān)重要,。特別是在人工智能面前，我們可能會面臨一場前所未有的認(rèn)知革命,。(綜合整理自：全球AI藝術(shù)大賽,、動脈網(wǎng)等)