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 Gartner技术成熟度曲线2020版,看看哪些新技术在列

2020-09-03 11:00:00


在今年的报告中,Gartner继续扩大对人工智能潜力预测的覆盖。今年增加了多个类别,包括复合型人工智能、可生成型人工智能、负责型人工智能、人工智能开发增强、嵌入式人工智能和人工智能增强设计。

  • 在中国(健康码)和印度(Aarogya Setu)的早期采用企业的推动下,健康护照的潜力领先于报告中的所有技术,并在两年或更短时间内产生变革影响。
  • 由于大量的媒体报道与客户咨询,社会距离技术首次进入到技术成熟度曲线,并达到超出预期的高峰。
  • 在今年的报告中,Gartner继续扩大对人工智能潜力预测的覆盖。今年增加了多个类别,包括复合型人工智能、可生成型人工智能、负责型人工智能、人工智能开发增强、嵌入式人工智能和人工智能增强设计。

Gartner今年上半年出版了新兴技术的技术成熟度曲线,并在最近的Gartner博客文章《2020年驱动Gartner新兴技术的技术成熟度曲线5大趋势》中进行总结。Gartner对技术成熟度曲线的定义包括了技术生命周期的五个阶段,并在此进行解释。

在Gartner每年发布的众多技术成熟度曲线中,这一周期尤其值得注意,因为它将超过1700种新兴技术浓缩为一组未来5到10年最具变革性的30种技术。

2020年Gartner技术成熟曲线图中的新兴技术的人工智能特定详细信息:

1. 健康护照

健康护照是一种移动应用程序,用于显示一个人的相对感染风险水平,以及他们是否能够进入楼层、超市、餐馆、各种公共场所和交通工具中。中国和印度的前期用户正在证明,健康护照和筛查方法的结合有效阻止了新冠肺炎的传播,同时也让人们可以自由地出行公共空间和搭载交通工具。中国的健康码被广泛用作筛查工具,以最大限度地降低新冠肺炎传播的风险。

它为用户提供基于其指定健康状况颜色的二维码:红色被确认感染新冠肺炎;黄色应被隔离,绿色则表示自由通行。健康护照模式被普及,因此在没有绿色健康护照的情况下很难出行。

2. AI

Gartner预测,形成型AI是一种能够感知不断变化的环境条件,并对其做出动态反应的新型技术。形成型人工智能的主要使用案例之一是为UI/UX设计师提供实时交互反馈,以提高软件和智能产品的可用性。Gartner还预测,形成型人工智能将被用于简化数学和机器学习模型的构建和调整。在技术成熟度曲线中,形成型人工智能的核心技术包括:人工智能增强设计、人工智能增强开发、本体论和图表、小数据、复合人工智能、自适应机器学习(ML)、自我监督学习、生成式人工智能和生成对抗网络。

在今年的报告中,增强式AI设计是今年一个新话题,它有可能改变数字化、智能、互联产品的设计、生产和销售方式。Gartner将人工智能增强设计定义为使用人工智能、机器学习和自然语言处理技术,通过机器学习、用户流、屏幕设计、内容和数字产品的表示层代码自动生成和进化。Gartner预计人工智能将在数字产品设计平台市场发挥作用。

复合式AI是今年技术成熟度曲线中的新概念,指的是通过聚合不同的人工智能技术来提高学习精度和效率。Gartner认为,对于那些无法访问大型历史数据集,或内部没有AI能专家来完成复杂分析的组织来说,复合人工智能将是一项行之有效的技术。其次,Gartner认为复合人工智能将有助于扩大人工智能应用的范围和质量。

嵌入式AI是技术成熟度曲线中引人瞩目的新技术之一,因为它有可能提高从当前和下一代传感器获得的精度、洞察力和智能。Gartner定义嵌入式AI为嵌入式系统中使用AI/ML技术来分析本地捕获的数据。缩短分析传感器数据的时间,同时改进获得的洞察力,可以转变基于传感器的智能和使用物联网和智能传感器捕获的数据。从消费类电子产品到生产机械和长寿命资产,嵌入式AI可以提供改善客户体验、提高生产效率以及了解有关维护、维修和大修(MRO)周期所需的见解。

生成式AI也是今年第一次新进入技术成熟度曲线,是技术最常用高度伪造视频和数字内容。生成式AI是各种ML(机器学习)方法,它从数据中学习工件的表示形式,并用它来生成全新的、完全原创的、逼真的工件,这些工件可保留一个相似的训练数据,但不重复它。生成AI可以生成原创内容(图像、视频、音乐、演讲、文本甚至组合),改进或修改现有内容,并创建新的数据元素。

负责式AI是今年技术成熟度曲线的另一个新类别,它被定义为一系列旨在通过删减舆论来帮助企业做出更道德、平衡的商业决策的技术。负责AI的目标是简化组织如何实施负责任的做法,以确保积极的AI开发和使用。响应AI最贴近的使用案例之一是在全球范围内识别和阻止高度伪造生产。Gartner用涉及改善商业和社会价值、降低风险、增加信任和透明度以及减少AI偏差的用例定义了这一类别。今年在报告中新增的基于AI新增的功能中,这是一个引领所有其他产品开发人工智能的潜力技术。Gartner认为,负责AI还需要提高组织的可解释性、问责性、安全性、私密性和合规性。

AI增强开发今年首次启动,其宗旨是加快应用程序和DevOps团队的循环时间,更快、更一致地创建高质量软件。Gartner将人工智能增强开发(AIAD)定义为使用人工智能技术,如机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)和类似的技术来加速应用程序和DevOps周期。

3. Self-supervised

Self-supervised(自我监督学习)是今年技术成熟度曲线的新秀,它定位为帮助组织采用受监督机器学习技术的一种支持性技术。虽然在初始研发中,自我监督学习是一项新兴技术,旨在克服监督学习的最大缺点之一,即需要访问通常大量标记的数据。Gartner预测,自我监督学习的潜在影响和好处非常大,因为它将把机器学习的适用性扩展到没有大型数据集的组织中。

与2019年相比,今年新兴技术的技术成熟度曲线中,有22项技术被移除或重新分配。不再在新兴技术的技术成熟度曲线中的22项技术包括:3D传感相机、5G、AI云服务、AR云、增强智能、自动驾驶4级、自动驾驶5级、生物芯片、分散式Web、DigitalOps、边缘AI、边缘分析、情感AI、飞行自动驾驶车辆、图形分析、沉浸式工作空间、知识图、轻型货物交付无人机、低地球轨道卫星系统、人员化、合成数据和传输学习。

文︱LouisColumbus

来源︱Forbes

 

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