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圍觀全球科技公司18位高管對2020年人工智能的預測


還有不到24小時就進入2020年,人工智能的發展瞬息萬變,誰都無法預測未來它將以哪種方式參與到我們的生活中。我們特集齊了全球科技及數據領域的18位公司高管對2020年人工智能發展方向的預測,從他們眼中窺探2020年的人工智能畫像。

Facebook Workplace 美國負責人 Christine Trodella

“不久之後,人工智能將潛移默化地逐步融入我們的日常工作,使我們在工作中更有效率。”與人們在電影中看到的'殺手機器人'不同,這種人工智能幾乎是隱形的,而且隨著越來越多自動化的使用,領導者應該提前對那些工作職責將發生改變的員工進行持續培訓。在招聘時還需要強調求職者的一些軟技能,比如溝通能力、團隊協作能力、同理心等,這些都是算法無法替代的軟技能。 ”

Alluxio創始人&首席技術官 李浩源

“曾經的Hadoop平台團隊如今是AI分析團隊。過去的統計模型現在已經與計算機科學融合,變成了人工智能和機器學習。因此,數據、分析和人工智能團隊無法再分開來看。事實上,他們需要共同協作,從共用數據中獲取更多價值。2020年,我們將看到更多的組織圍繞數據棧建立專門的團隊。”

高級副總裁&Mastercard Brighterion 負責人 Sudhir Jha

“企業最終都要經歷將復雜的人工智能模型部署到大規劃生產中的過渡。目前為止,大多數人工智能應用要么停留在實驗階段(即不在生產中),要么只是到達了推薦/預測/回歸模型這些簡單程度,又或者用於解決一些小問題。2020年,我們將看到更多的企業在人工智能方面做出更大膽的嘗試,並要求它們的供應商支持人工智能的大規模部署。 ”

Yahoo Small Business 開發工程師 Phil Grier

“到2020年,人工智能將縮小資源有限的小企業與大公司之間的差距。有了人工智能,小企業可以通過自動化工作流程(如員工管理、IT服務管理或法規遵循管理)和更好的庫存和交付管理,無縫而高效地管理公司。基於人工智能的聊天機器人和虛擬助理進一步簡化了商業交易流程,提高了運營效率,同時還回饋了更好的用戶體驗。”

Synaptics公司首席技術官 Patrick Worfolk

“人工智能的邊緣處理為物聯網帶來更好的體驗。物聯網設備製造商已經認識到邊緣處理的紅利,但到目前為止,這種技術在成本、性能和安全性方面仍然面臨許多挑戰,這也是其無法在消費品和系統中實現的原因之一。人們已經開始越來越多地使用邊緣處理和雲連接,這種狀況在2020年仍然會繼續。從消費者的角度來看,這一趨勢將帶來更快、更可靠、更私密的物聯網體驗。”

Skyline AI聯合創始人& CEO Guy Zipori

“在未來的幾年,企業的關注點不應停留在如何利用技術取代傳統工作,而應該更多關注人工智能和人類所長之間如何互補。我們深信人工智能可以與人類專家很好地共融,我們稱之為科學與藝術的結合。科技總是比人類做事更快速,但在一些領域中,科技永遠無法取代人類。例如,談判需要計算機無法複製的感受、信心和實戰經驗。我們仍需不斷努力,爭取在2020年找到科學和藝術之間的完美平衡。”

Qlik全球市場情報主管&高級總監Dan Sommer

“現在比以往任何時候都更容易在數據庫內進行索引和分析,我們的工具可以保證這些數據處於正確的位置。數據這層神秘面紗已經被揭開:2019年Hadoop經銷商的整合和迅速消亡就是這種轉變的一個信號。下一個重點領域範圍很廣,或者稱之為“廣泛的數據”。數據格式變得更加多樣化和碎片化,因此適合不同數據類型的數據庫的數量增加了一倍多。”

Udemy學習副總裁 Shelley Osborne

“機器學習和神經網絡是席捲全球的人工智能創新背後的力量。在過去的三年裡,Udemy平台完成了向人工智能和數據科學課程服務平台的轉變,因為企業主體都試圖解決他們在這個領域知識匱乏的問題。隨著對數據科學家和人工智能專家需求的增加,類似Udemy這種平台會繼續增長。”

Splunk傑出工程師 Eric Sammer

“自然語言處理(NLP)結合人工智將會不斷做出人類無法做出的決策,比如通過分析股票數據決定是否進行投資,解析大量的非結構化的社會媒體普遍認知來分析一個品牌或特定的目標產品。但是,這一切都離不開訓練。很多這樣的算法都是針對人類現有的實踐進行訓練的,而這些實踐本身就存在偏見和問題。我們很難在一開始就把它從NLP算法中消除。”

Zoom Video Communications 首席產品官 Oded Gal

“通過Echo和Siri等服務,物聯網(IoT)已經普及到家庭用戶中。2020年,物聯網將被廣泛應用於工作場所中,屆時將出現價格低廉、即插即用的技術,提高用戶體驗和會議效率。人工智能在這一過程中至關重要。”

Adobe Analytics產品管理總監 John Bates

“到2020年,人工智能將在推動數據雙向對話方面發揮更大的作用。人工智能做著繁重的工作,進一步深入研究數據,剖析見解(剖析那些被團隊忽視的見解)。隨著時間的推移,人工智能可以了解終端用戶最需要什麼,並相應地滿足搜索需求。它延續了人與機器之間的和諧,將人類創造力和環境因素與機器能量和規模融合在一起。AI可以填補資源缺口,作為一個'隨時待命'的助手,AI能解放勞動力,讓他們從事更具創造性和更高價值的工作。”

Looker 首席產品官 Nick Caldwell

2020年,越來越多技術通過了圖靈測試,而深度造假視頻和對話聊天機器人的有力結合,讓這些類人的人工智能‘野蠻生長’。這些人工智能進入了客戶服務、購物和醫療領域,它們在社交媒體、黑帽安全和政治競選方面採取了‘更黑暗’的態度。最後,我們甚至分不清哪些是人們做出的虛假行為,哪些是虛假的人類。 ”

Adobe Sensei 工程副總裁 Scott Prevost

“人工智能正在推動軟件領域的範式轉變,廣義來講,是推動各企業如何提供數字體驗的範式轉變。2020年及未來,公司會為客戶設計出特定任務的自動化工具,優化用戶體驗,為傳統軟件添加'智能'功能,使用AI不再成為一個問題,而是一種解決方式。”

Adobe 內容&商業高級總監 Loni Stark

“人工智能最大的潛力不是'人工',而是'增強'智能。我們要思考的是如何設計和製造出可落地的機器智能,從而幫助我們做出最優的決策和行動。當我們讓人工智能和各個群體都能相互協作,友好共處時,團隊的績效就會提高。探索增強智能潛力的漫長之旅我們才剛剛啟程。”

Teradata工業智能顧問 Cheryl Wiebe

“我們如今所稱的人工智能將在2020年進一步細分成幾個領域。這些細分領域包括:機器人流程自動化;自動特徵工程與篩選;物理感知的自動化和細化——感知人工智能;和資源分配人工智能——優化技術去感知和回應實時需求”

InfluxData CEO Evan Kaplan

物聯網的大規模擴張和軟件植入的迅猛發展將使人們在2020年更加關注時間序列數據。智能汽車和聯網機器開始產生大量公司需要去收集和分析的、帶有時間戳的數據,而新的軟件監控和測量指標產生了大量需要類似處理的事件日誌。這些趨勢很大程度上得益於數據的大爆炸,從這些資源中得來的數據總有一個對分析至關重要的時間核心要素。許多企業都要意識到他們需要一個特定的時間序列來收集其所有潛在商業價值。

DarwinAI CEO Sheldon Fernandez

“隨著可解釋性技術定義新標準的發展,可解釋的人工智能以及將在2020年及以後一直持續下去針對商業領袖和非技術受眾的可解釋的新技術也緊隨其後有序發展著。例如,在房地產領域,隨著人工智能的應用,AI需要提供一個令人信服的解釋來說明為什麼貸款申請會被人工智能驅動平台拒絕。儘管技術工具和標准在不斷進步和完善,但對於某些特定領域來說,外行人一時間還是難於理解。這就像上世紀90年代普通大眾對'網絡'的理解一樣,隨著人工智能應用範圍和技術的普及,人們對它的認識、理解和信任也將逐漸增強。

Aidoc 聯合創始人 & CEO Elad Walach

“2020年將是人工智能深度進軍醫療行業的一年。2019年已經呈現出了這種早期趨勢,隨著社區對人工智能醫療認可度的提高,越來越多醫療中心開始意識到人工智能的紅利。但與我們所想像的不同,人工智能醫療企業整體數量將不增反降,這是因為市場是優勝劣汰的。”

原文鏈接:

https://www.forbes.com/sites/gilpress/2019/12/09/120-ai-predictions-for-2020/#26e1860f50cf