人工智能不僅成功吸引了全世界的關(guān)注,而且還激發(fā)了人們的想象力。然而 2019 年,人工智能在商業(yè)領(lǐng)域中的普及率卻遠(yuǎn)不及人們對(duì)它感興趣的程度。盡管大多數(shù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都相信人工智能會(huì)幫助企業(yè)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),但是直到最近,一些行業(yè)觀察家依然在報(bào)告中認(rèn)為,企業(yè)的人工智能采用率不足20%。
但隨著2020 年的到來(lái),我們發(fā)現(xiàn)了人工智能呈現(xiàn)了上升趨勢(shì),企業(yè)不僅對(duì)人工智能的興趣越來(lái)越濃厚,而且對(duì)人工智能采用率也越來(lái)越高。 2019 年秋末,IBM委托第三方進(jìn)行了一項(xiàng)全球調(diào)查《從“攔路虎”到大規(guī)模應(yīng)用:全球企業(yè)向人工智能沖刺》,邀請(qǐng)了4, 500 多名技術(shù)決策者進(jìn)行了投票。調(diào)查結(jié)果再次印證了這種增長(zhǎng)趨勢(shì)。通過(guò)此次調(diào)查,我們?cè)u(píng)估了美國(guó)、歐洲和中國(guó)當(dāng)前和未來(lái)對(duì)人工智能部署的情況,以便更好地了解人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。正如同人們所料,大變局即將啟幕。
人工智能采用率不斷提高
《從“攔路虎”到大規(guī)模應(yīng)用》的調(diào)查結(jié)果表明,盡管前路依然漫長(zhǎng),但是,數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與管理、技能培訓(xùn)和人工智能可解釋性方面的進(jìn)步正在以超乎預(yù)料的速度推動(dòng)人工智能采用率不斷攀升。
例如,來(lái)自大型企業(yè)(員工人數(shù)超過(guò) 1,000 的企業(yè))的受訪者中,45% 表示他們所在的企業(yè)已采用人工智能;而來(lái)自中小型企業(yè)(員工人數(shù)不足 1,000的企業(yè))的受訪者中,29% 表示他們所在的企業(yè)已采用人工智能。這些數(shù)字遠(yuǎn)高于迄今為止某些行業(yè)觀察家預(yù)測(cè)的數(shù)字。有關(guān)上述調(diào)查中的一些比較有說(shuō)服力的數(shù)據(jù)點(diǎn),點(diǎn)擊鏈接查看綜述摘要,其中包括:
數(shù)字概覽
技能。企業(yè)在采用人工智能的過(guò)程中遇到的主要障礙是企業(yè)難以從人工智能中獲益。37% 的受訪者認(rèn)為,員工掌握的人工智能專(zhuān)業(yè)技能或知識(shí)有限,極大阻礙了企業(yè)成功應(yīng)用人工智能,而數(shù)據(jù)復(fù)雜性和分散數(shù)據(jù)越來(lái)越多(31%的受訪者)以及缺乏可用于開(kāi)發(fā)人工智能模型的工具(26%的受訪者)是緊隨其后的兩大障礙。
信任。信任是部署人工智能的基石。在來(lái)自世界各地的受訪者之中,78% 的受訪者表示,企業(yè)需要相信人工智能輸出信息的公平性、安全性和可靠性,這一點(diǎn)非常重要,甚至可以說(shuō)至關(guān)重要。此外,83%的受訪者認(rèn)為,人工智能決策方法的可解釋性也非常重要。 數(shù)據(jù)。因?yàn)槿斯ぶ悄艿某蓴∪Q于數(shù)據(jù),所以目前,部署人工智能技術(shù)的企業(yè)更有可能采用混合云(采用率:38%)或混合多云(采用率:17%)。而且,數(shù)據(jù)無(wú)處不在,分布于各種云端。
人工智能之旅貫穿整個(gè)商業(yè)世界
根據(jù)我們進(jìn)行的調(diào)查及研究結(jié)果,我們希望看到企業(yè)不僅能采用人工智能,還可以通過(guò)構(gòu)建或開(kāi)發(fā)自己的人工智能,或?qū)F(xiàn)有人工智能應(yīng)用程序投入使用,從而在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)擴(kuò)展人工智能。例如,調(diào)查結(jié)果顯示,正在部署人工智能的受訪者中,40% 表示他們正在開(kāi)發(fā)概念驗(yàn)證,主要應(yīng)用于基于人工智能的項(xiàng)目或人工智能輔助的項(xiàng)目,而 40% 的受訪者表示他們正在使用預(yù)先構(gòu)建好的人工智能應(yīng)用,例如,聊天機(jī)器人和虛擬客服。
我每天都能看到客戶(hù)在興致勃勃地部署人工智能。接下來(lái),我會(huì)給大家舉幾個(gè)最近發(fā)生的例子。法律軟件開(kāi)發(fā)商 LegalMation 利用 IBM Watson 和 IBM 自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)幫助律師自動(dòng)化地完成一些最日常的訴訟相關(guān)任務(wù),例如,將尋找書(shū)面文件所需的時(shí)間從幾個(gè)小時(shí)縮短到幾分鐘。
全球數(shù)字代理商 Wunderman Thompson 利用 Watson Studio 和 Watson Machine Learning 以其混合多云環(huán)境中存儲(chǔ)的 TB 級(jí)(Terabytes)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)訪問(wèn)、分析并運(yùn)行各種模型。此外,Wunderman 還與 Watson Machine Learning 合作,利用 IBM AutoAI 實(shí)現(xiàn)了模型自動(dòng)化,讓模型能夠在公司的所有數(shù)據(jù)集之間分析數(shù)以萬(wàn)計(jì)的特性。
我查看了咨詢(xún)公司 Morning Consult報(bào)告中的一些觀點(diǎn),然后思考我與客戶(hù)之間的互動(dòng)過(guò)程,我意識(shí)到,企業(yè)在應(yīng)用人工智能的過(guò)程中遇到的各種障礙始終是首要問(wèn)題。這就是我們努力降低企業(yè)應(yīng)用人工智能的門(mén)檻、提高人工智能易用性的原因。
因此,我們?cè)?2018 年組建了—數(shù)據(jù)科學(xué)精英團(tuán)隊(duì),團(tuán)隊(duì)由來(lái)自世界各地且擁有豐富經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)專(zhuān)家組成,致力于幫助企業(yè)解決與人工智能有關(guān)的實(shí)際問(wèn)題。這促使我們引入了Watson OpenScale這樣的創(chuàng)新技術(shù),來(lái)幫助企業(yè)減少人工智能模型中的偏見(jiàn), 我們還引入了能夠利用人工智能構(gòu)建人工智能模型的 Watson AutoAI,并且構(gòu)建了首個(gè)基于容器的數(shù)據(jù)分析平臺(tái) Cloud Pak for Data,讓人們可以在任何云上運(yùn)行 Watson。此外,我們還通過(guò)與The Open Group 和 The Linux Foundation 等多家開(kāi)放標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)合作,將技能培訓(xùn)和支持力度提升到了一個(gè)全新水平。
對(duì)于人工智能領(lǐng)域來(lái)說(shuō),2019 年是碩果累累的一年,而 2020 年也必將為參與人工智能發(fā)展的所有人帶來(lái)令人興奮的新承諾和新成果。
作者:IBM Data and AI 總經(jīng)理 Rob Thomas
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