2020年8个人工智能趋势

工智能堆栈的访问民主化，使人工智能能够在几乎任何设备上运行的小型工具，以及云计算访问允许从任何地方访问人工智能资源的人工智能工具。

集成来自多个来源的数据、复杂的业务和逻辑挑战，以及使数据更有用的竞争激励，所有这些都将人工智能和自动化技术从可选项提升到必需。人工智能过程具有独特的功能，能够处理越来越多样化的自动化任务，这些任务与传统的程序逻辑和编程所能处理的不同，例如图像识别、总结、标记、复杂的监控和响应。

实际上在2019年调查中，超过一半的受访者表示，人工智能(特别是深度学习)将成为其未来项目和产品的一部分，大多数公司已开始采用机器学习。

2.数据和人工智能之间的界限越来越模糊

为了保持竞争力，数据科学家至少需要掌握机器学习和深度学习。同时，当前的人工智能系统依赖于需要大量数据的模型，因此人工智能专家将需要高质量的数据以及安全有效的数据管道。随着这些学科的融合，数据专业人士将需要对人工智能有基本的了解，而人工智能专家将需要坚实的数据实践基础，并且可能需要对数据治理做出更正式的承诺。

3.正在开发新的和更简单的工具、基础设施和硬件

人们处于机器学习的高度经验时代。机器学习开发工具需要考虑数据、实验、模型搜索、模型部署和监视日益增长的重要性。同时，随着开源框架和库、云平台、专有软件工具和SaaS的不断发展的生态系统，管理人工智能开发的各个阶段变得越来越容易。

4.新的模式和方法正在出现

虽然深度学习继续推动许多有趣的研究，但大多数端到端解决方案是混合系统。2020年，人们将更多地了解其他组件和方法的重要作用，包括贝叶斯和其他基于模型的方法、树搜索、进化、知识图、仿真平台等。人们还期望看到强化学习的新用例出现。人们可能会开始看到机器学习方法的令人兴奋的发展，而不是基于神经网络。

5.新的发展促成新的应用

（编辑：济宁站长网）

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