美國(guó)《福布斯》雙周刊網站刊載題爲《2021年人工智能(néng)的四大趨勢》的報道(dào),作者系伯納德·馬爾,文章根據當下形勢,預測了2021年人工智能(néng)的四個趨勢。
在2020年全球疫情爆發(fā)和世界被(bèi)颠覆之前,人工智能(néng),尤其是人工智能(néng)的分支——機器學(xué)習(ML)——已經(jīng)在廣泛擾亂幾乎所有行業。
新冠病毒疫情對(duì)我們行爲方式的許多方面(miàn)産生了影響,但它并沒(méi)有削弱人工智能(néng)對(duì)我們生活的影響。
事(shì)實上,有一點已經(jīng)變得顯而易見,即自學(xué)算法和智能(néng)機器將(jiāng)在當下抗擊這(zhè)場疫情的戰鬥中和我們在未來可能(néng)面(miàn)對(duì)的其他事(shì)件中發(fā)揮重大作用。
當談到挑選在不遠的將(jiāng)來將(jiāng)改變我們生活、工作和玩耍方式的技術時(shí),人工智能(néng)無疑仍是一個關鍵趨勢。
爲此,我們在下面(miàn)概述了在我們重建生活以及重新思考商業戰略和優先事(shì)項的這(zhè)一年裡(lǐ),我們可以期待什麼(me)。
1、更智能(néng)的大數據分析
在當下的這(zhè)場疫情中,我們親眼目睹了迅速分析和解讀病毒在全世界傳播的相關數據的迫切需要。各國(guó)政府、全球衛生機構、學(xué)術研究和業界共同制定收集、彙總和利用信息的新方法。
技術進(jìn)步是這(zhè)場疫情(尚)未像1918年西班牙大流感那樣(yàng)造成(chéng)那麼(me)多人死亡的主要原因。多達5000萬人在那場疫情中喪生。從醫療技術和醫療标準的進(jìn)步,到通訊技術的進(jìn)步,它們使我們能(néng)夠更快發(fā)現疫情和實施封鎖。2021年,人工智能(néng)將(jiāng)被(bèi)列入使我們能(néng)夠更有效應對(duì)疫情的技術發(fā)展清單。
僅科學(xué)和醫學(xué)文獻的數量就(jiù)大幅增加,今年4月之前就(jiù)發(fā)表了28000多篇與新冠病毒有關的論文。
目前還(hái)在進(jìn)行開(kāi)發(fā)人工智能(néng)解決方案的工作,以幫助處理癌症等大量積壓的其他醫學(xué)問題,這(zhè)些疾病的治療因資源被(bèi)轉用于抗擊新冠病毒而受到影響。2021年,我們很可能(néng)會(huì)看到人工智能(néng)在其他許多醫療領域被(bèi)加速采用,而不僅是應對(duì)病毒。
通過(guò)發(fā)展我們的能(néng)力來把機器學(xué)習解決問題技術應用到這(zhè)些龐大、實時(shí)的全球數據集,我們將(jiāng)更容易發(fā)現疫情,跟蹤密切接觸者,實現更準确的診斷,并通過(guò)預測病毒未來可能(néng)演化的方式,開(kāi)發(fā)更有效和持久的疫苗接種(zhǒng)。
2、自動檢測和預防
我們已經(jīng)看到,包括美國(guó)在内的幾個司法管轄區使用無人機來至少檢驗無人機是否有可能(néng)被(bèi)用來監視人們是否遵守了保持社交距離的準則。更先進(jìn)的應用即將(jiāng)出現——比如:能(néng)夠檢測出人群中有人出現發(fā)熱等新冠肺炎症狀的無人機。這(zhè)些系統利用計算機視覺技術分析無人機上的攝像頭獲取的數據,并向(xiàng)相關部門或當地管理人員通報有關病毒傳播的統計數據和概率。
另一個相關的發(fā)展領域將(jiāng)是使用面(miàn)部識别技術,這(zhè)種(zhǒng)技術也由計算機視覺算法提供動力。面(miàn)部識别比較有争議的一點是,它把放在識别個體、而非人群中的模式,因此警方利用這(zhè)項技術來發(fā)現逃避封鎖和隔離的人,并追蹤人群中出現症狀的個體活動。
3、預測行爲變化
我們的生活、工作和社交方式受到了新冠病毒蔓延的巨大影響。雖然在社會(huì)的許多方面(miàn)都(dōu)已經(jīng)出現了穩定和強勁的數字化趨勢,但今年我們目睹了一場熱潮。
亞馬遜公司2020年二季度的銷售額比去年同期增長(cháng)了40,就(jiù)連那些迄今爲止一直避免在線零售的公司也被(bèi)迫重新評估自己的選擇。
人工智能(néng)工具和平台已經(jīng)在幫助企業了解客戶适應新現實的方式。此前在商業和關系培養方面(miàn)對(duì)數字渠道(dào)的采用滞後(hòu)的機構逐漸認識到這(zhè)種(zhǒng)局面(miàn)的緊迫性,并在迅速掌握行爲分析和個性化等概念。
在2021年,讓組織自助獲取這(zhè)項技術的工具將(jiāng)越來越流行,因爲中小型企業正在尋求建立自己的競争優勢。
4、把下一次疫情消滅在萌芽狀态
大多數人工智能(néng)算法都(dōu)是針對(duì)預測的,人工智能(néng)輔助流行病學(xué)研究的必殺技將(jiāng)是建立能(néng)夠準确預測未來疫情何時(shí)、何地暴發(fā)的系統。