2020年AI的六个相关趋势
在关键的ai趋势中，从人工智能（ai）中推动业务价值，在边缘进行建模，更加关注数据隐私和治理以及日益加剧的人才战争
ai：每个人都参与其中，但只有少数人做得很好。 《 2019麻省理工学院smr-bcg人工智能全球执行研究报告》指出，当今十分之九的企业投资于ai，但到目前为止，有70％的企业影响很小。
2020年将是ai领域活跃的一年。 随着到2018-19年的试验阶段开始趋于成熟，采用将以严肃的方式开始，企业领导者将开始评估所进行投资的价值。 以下是高级管理人员和企业领导者在2020年所期待的相关趋势：
1.企业将获得真正可操作的ai并衡量影响
在2020年，最高管理层将开始评估其ai赌注的价值，并向企业证明投资回报率。 forrester的ai预言表明：我们相信2020年将是公司开始专注于ai价值，跳出实验模式并以现实为基础以加速采用的一年。
为此，企业应该做的第一件事就是了解衡量结果的方法。 数据科学家习惯于根据召回率/准确性，auc和类似的科学指标来评估其成功，这与企业衡量计划有效性的方式不同。 为了弥合差距，数据科学家必须事先与企业坐下来，并与企业建立共同的框架，以了解和衡量其工作对企业的影响。
例如，在世界顶级电信公司之一的airtel，我们知道，针对漫游者（在国际旅行中使用本地电话的人）的运动，以下是数据科学与业务（营销在 情况）和财务指标。
> figure 1: data science metrics ties to marketing outcome and revenue
设置完这些翻译表后，所有相关企业和组织都可以轻松专注于同一目标并衡量影响。
2.人工智能将为信任和公平而设计
随着ai渗透到用户生活的更多领域，这些系统必须可靠，公平且负责。 考虑一个ai系统的情况，该系统基于备用信用数据（蓝领或演出经济的工资单，小额贷款的使用和还款，社会状况）来计算未开户客户的信用度。 非传统的贷方和用户都必须相信该系统，该产品才能长期有效。
从我们在零售，电子商务，银行，娱乐（仅举几例）中使用的日常产品，或者与越来越智能的系统或设备的互动，几乎所有生活领域都将开始与ai融合。 ai的从业者将必须确保公众可以确定该技术是透明，安全的，并且其结论不会受到偏见或受到操纵。 到2020年，可衡量可信度和公平性的技术将开始融入ai生命周期，以帮助我们构建，测试，运行，监控和认证ai应用程序以获得信任，而不仅仅是性能。
3.人工智能将进一步走向边缘
我的 2019年ai预测预测将从纯云策略转变为云边缘混合策略，以实现更有效的机器学习（ml）。 虽然2019年开始了诸如联合学习之类的技术的发展，但2020年将看到这一趋势的重大加速。 如今，就传输和计算而言，在云中分析高保真，高分辨率，原始机器数据的能力非常昂贵，因此，这种实时性并不经常发生，从而导致从数据中获得的最低业务价值 被收集。
> figure 2. machine learning will rapidly move from cloud-only to cloud-edge hybrid strategies to be
以数字电视（ott）娱乐和b2c互联网应用为例。 能够根据他们跳过或收听的最后一首歌曲向音乐发烧友提供实时推荐，这将非常有价值。 但是，今天，许多组织已经为他们的工作选择了较小规模的样本数据或时间延迟的数据，这提供了半优化的结果。
诸如联合学习之类的技术的成熟使得现在可以在远程基础设施上甚至在具有ai处理器的领先智能手机上实时地实时发布简化版的ml模型。
4.人与机器将进行初次接触
人与由ai驱动的机器已经开始协同工作，以您家里的alexa或siri或今天早上的google助手为例，这使我警觉到了凌晨到机场的意外交通，使我能够赶上飞机并 在今天的航班上写这篇文章。
我们看到机器兴起的最早的地方之一是联络中心。 那里的流程更加标准化和规范化，服务成本仍然相对较高，并且消费者对越来越多的数字渠道对即时服务的期望甚至挑战了管理最好的联络中心管理。 ai可以取代重复的任务（帐户余额，地址更改，添加新服务），而不是直接替换代理。 最重要的是，ai处理复杂查询的能力迅速增强，已经成为代理的补充，使他们能够跨渠道提供更多的上下文和明智的响应。
> image by gerd altmann from pixabay
与任何新技术的实施一样，联络中心中的ai会带来自身的挑战-似乎过于自动化的客户旅程可能最终会导致疏远或沮丧的客户，尤其是婴儿潮一代，他们通常是收入最高的客户，并且 期待个性化服务。
5.人工智能专业人士将无处不在
ai冬季于2019年正式结束，当时ai的先驱者yoshua bengio，geoffrey hinton和yann lecun（有时被称为 ai的教父）因其开发ai的工作而获得100万美元的图灵奖，以表彰。 深度学习的子领域。
ai和ml一直是热门话题，新闻主要受到facebook，google，netflix等科技公司的推动。许多非技术传统企业创建了 ai策略，开始专注于解决现实世界。 改变其业务指标的问题。 在过去几年中致力于数字化以使其数据管道井然有序并确定了ai可以带来收益的机会领域之后，传统企业正在推进ai的用例和应用。
linkedin表示，为了跟上需求的突然增长，过去四年来，ai从业人员的聘用每年增长74％，其中顶级从业人员吸引了像邪教般的追随者和职业足球运动员类型的薪酬。
6.最后，人工智能的阴暗面
ai并不是技术和文明的万灵药，有时您日报上的专栏可能会让您相信。 如果处理不当，人工智能可能会以当今无法想象的方式造成伤害。 我们已经看到了虐待的初期。 现在可以使用ai生成的3d打印面罩来欺骗面部识别系统。 如今，由ai生成的自动伪造内容正在造成严重破坏，下一代的伪造内容被认为过于危险，以至于其创建者无法向公众发布。 过度使用个性化而不考虑隐私会损害或冒犯客户，员工和整个社会。
Facebook和Messenger Stories的日活跃用户已合计突破3亿大关
射频前端芯片GC1103在WiFi无线通信模块的应用
计算机视觉在教育机构中的作用
iPhone11成一季度最受欢迎机型 预计销售1950万部
哈默纳科Harmonic精密行星齿轮箱减速机工作原理
2020年AI的六个相关趋势
rk3228a芯片参数
一加6T拆机解析：“全速旗舰”表里如一
空调制热的相关问题
土壤分析评估综合检测设备帮助农民减少成本
PCB设计中的高速信号传输优化技巧
意大利本田采用结合有源和无源RFID技术追踪摩托车部件组装
一体成型电感厂家这样找肯定错不了
十八般武艺各显身手，独家技术下特色各异的角度传感器
三季度国内5G手机出货量达4970万台，5G手机的份额还会进一步提高
华为P10和华为mate9都得靠边站，华为荣耀v9和华为荣耀8有何魅力？
艾迈斯欧司朗在 UVC LED领域技术成果和产品布局如何
你知道无人机如何经营吗
这部手机可谓雷军最大的赌注，不是小米6而是小米5c
活动回顾 | 硬件设计与信号仿真项目技巧技术交流活动
ai：每个人都参与其中，但只有少数人做得很好。 《 2019麻省理工学院smr-bcg人工智能全球执行研究报告》指出，当今十分之九的企业投资于ai，但到目前为止，有70％的企业影响很小。
2020年将是ai领域活跃的一年。 随着到2018-19年的试验阶段开始趋于成熟，采用将以严肃的方式开始，企业领导者将开始评估所进行投资的价值。 以下是高级管理人员和企业领导者在2020年所期待的相关趋势：
1.企业将获得真正可操作的ai并衡量影响
在2020年，最高管理层将开始评估其ai赌注的价值，并向企业证明投资回报率。 forrester的ai预言表明：我们相信2020年将是公司开始专注于ai价值，跳出实验模式并以现实为基础以加速采用的一年。
为此，企业应该做的第一件事就是了解衡量结果的方法。 数据科学家习惯于根据召回率/准确性，auc和类似的科学指标来评估其成功，这与企业衡量计划有效性的方式不同。 为了弥合差距，数据科学家必须事先与企业坐下来，并与企业建立共同的框架，以了解和衡量其工作对企业的影响。
例如，在世界顶级电信公司之一的airtel，我们知道，针对漫游者（在国际旅行中使用本地电话的人）的运动，以下是数据科学与业务（营销在 情况）和财务指标。
> figure 1: data science metrics ties to marketing outcome and revenue
设置完这些翻译表后，所有相关企业和组织都可以轻松专注于同一目标并衡量影响。
2.人工智能将为信任和公平而设计
随着ai渗透到用户生活的更多领域，这些系统必须可靠，公平且负责。 考虑一个ai系统的情况，该系统基于备用信用数据（蓝领或演出经济的工资单，小额贷款的使用和还款，社会状况）来计算未开户客户的信用度。 非传统的贷方和用户都必须相信该系统，该产品才能长期有效。
从我们在零售，电子商务，银行，娱乐（仅举几例）中使用的日常产品，或者与越来越智能的系统或设备的互动，几乎所有生活领域都将开始与ai融合。 ai的从业者将必须确保公众可以确定该技术是透明，安全的，并且其结论不会受到偏见或受到操纵。 到2020年，可衡量可信度和公平性的技术将开始融入ai生命周期，以帮助我们构建，测试，运行，监控和认证ai应用程序以获得信任，而不仅仅是性能。
3.人工智能将进一步走向边缘
我的 2019年ai预测预测将从纯云策略转变为云边缘混合策略，以实现更有效的机器学习（ml）。 虽然2019年开始了诸如联合学习之类的技术的发展，但2020年将看到这一趋势的重大加速。 如今，就传输和计算而言，在云中分析高保真，高分辨率，原始机器数据的能力非常昂贵，因此，这种实时性并不经常发生，从而导致从数据中获得的最低业务价值 被收集。
> figure 2. machine learning will rapidly move from cloud-only to cloud-edge hybrid strategies to be
以数字电视（ott）娱乐和b2c互联网应用为例。 能够根据他们跳过或收听的最后一首歌曲向音乐发烧友提供实时推荐，这将非常有价值。 但是，今天，许多组织已经为他们的工作选择了较小规模的样本数据或时间延迟的数据，这提供了半优化的结果。
诸如联合学习之类的技术的成熟使得现在可以在远程基础设施上甚至在具有ai处理器的领先智能手机上实时地实时发布简化版的ml模型。
4.人与机器将进行初次接触
人与由ai驱动的机器已经开始协同工作，以您家里的alexa或siri或今天早上的google助手为例，这使我警觉到了凌晨到机场的意外交通，使我能够赶上飞机并 在今天的航班上写这篇文章。
我们看到机器兴起的最早的地方之一是联络中心。 那里的流程更加标准化和规范化，服务成本仍然相对较高，并且消费者对越来越多的数字渠道对即时服务的期望甚至挑战了管理最好的联络中心管理。 ai可以取代重复的任务（帐户余额，地址更改，添加新服务），而不是直接替换代理。 最重要的是，ai处理复杂查询的能力迅速增强，已经成为代理的补充，使他们能够跨渠道提供更多的上下文和明智的响应。
> image by gerd altmann from pixabay
与任何新技术的实施一样，联络中心中的ai会带来自身的挑战-似乎过于自动化的客户旅程可能最终会导致疏远或沮丧的客户，尤其是婴儿潮一代，他们通常是收入最高的客户，并且 期待个性化服务。
5.人工智能专业人士将无处不在
ai冬季于2019年正式结束，当时ai的先驱者yoshua bengio，geoffrey hinton和yann lecun（有时被称为 ai的教父）因其开发ai的工作而获得100万美元的图灵奖，以表彰。 深度学习的子领域。
ai和ml一直是热门话题，新闻主要受到facebook，google，netflix等科技公司的推动。许多非技术传统企业创建了 ai策略，开始专注于解决现实世界。 改变其业务指标的问题。 在过去几年中致力于数字化以使其数据管道井然有序并确定了ai可以带来收益的机会领域之后，传统企业正在推进ai的用例和应用。
linkedin表示，为了跟上需求的突然增长，过去四年来，ai从业人员的聘用每年增长74％，其中顶级从业人员吸引了像邪教般的追随者和职业足球运动员类型的薪酬。
6.最后，人工智能的阴暗面
ai并不是技术和文明的万灵药，有时您日报上的专栏可能会让您相信。 如果处理不当，人工智能可能会以当今无法想象的方式造成伤害。 我们已经看到了虐待的初期。 现在可以使用ai生成的3d打印面罩来欺骗面部识别系统。 如今，由ai生成的自动伪造内容正在造成严重破坏，下一代的伪造内容被认为过于危险，以至于其创建者无法向公众发布。 过度使用个性化而不考虑隐私会损害或冒犯客户，员工和整个社会。
Facebook和Messenger Stories的日活跃用户已合计突破3亿大关
射频前端芯片GC1103在WiFi无线通信模块的应用
计算机视觉在教育机构中的作用
iPhone11成一季度最受欢迎机型 预计销售1950万部
哈默纳科Harmonic精密行星齿轮箱减速机工作原理
2020年AI的六个相关趋势
rk3228a芯片参数
一加6T拆机解析：“全速旗舰”表里如一
空调制热的相关问题
土壤分析评估综合检测设备帮助农民减少成本
PCB设计中的高速信号传输优化技巧
意大利本田采用结合有源和无源RFID技术追踪摩托车部件组装
一体成型电感厂家这样找肯定错不了
十八般武艺各显身手，独家技术下特色各异的角度传感器
三季度国内5G手机出货量达4970万台，5G手机的份额还会进一步提高
华为P10和华为mate9都得靠边站，华为荣耀v9和华为荣耀8有何魅力？
艾迈斯欧司朗在 UVC LED领域技术成果和产品布局如何
你知道无人机如何经营吗
这部手机可谓雷军最大的赌注，不是小米6而是小米5c
活动回顾 | 硬件设计与信号仿真项目技巧技术交流活动