在2021年，這些趨勢將帶來更多創(chuàng)新，并打開新的機(jī)遇之門，在改變我們的生活中扮演重要角色。

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)是市場上的熱門技術(shù)。從電子商務(wù)到先進(jìn)的量子計(jì)算系統(tǒng)，再到醫(yī)療診斷系統(tǒng)再到消費(fèi)電子產(chǎn)品，尤其是時(shí)下流行智能助手，各行各業(yè)都在將人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用到行業(yè)的創(chuàng)新中。根據(jù)IDC的數(shù)據(jù)，2020年人工智能在全球范圍內(nèi)產(chǎn)生的收入約為1560億美元 ，比2019年增長了12.3%。在已經(jīng)到來的2021年AI和ML趨勢又將如何演進(jìn)？

1. AI和ML在超自動(dòng)化中的作用日益重要

超級自動(dòng)化是Gartner確定的新興技術(shù)趨勢，F(xiàn)orrester將其稱為“數(shù)字過程自動(dòng)化”，IDC將其稱為“智能過程自動(dòng)化”。它結(jié)合了正確的技術(shù)，可在整個(gè)企業(yè)中實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，簡化，發(fā)現(xiàn)，設(shè)計(jì)，測量和管理工作流及處理。

大流行加速了這種先進(jìn)概念的采用，其中AI和ML是關(guān)鍵組成部分及其主要推動(dòng)力。盡管它還包括機(jī)器人自動(dòng)化工具等其他技術(shù)，但成功的計(jì)劃不能依賴靜態(tài)打包的軟件。自動(dòng)化的業(yè)務(wù)流程應(yīng)適應(yīng)不斷變化的情況并主動(dòng)應(yīng)對意外情況。

AI，ML模型和深度學(xué)習(xí)就在這里發(fā)揮作用。通過采用這些算法和模型以及自動(dòng)化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，可以使其不時(shí)進(jìn)行改進(jìn)并響應(yīng)不斷變化的流程和業(yè)務(wù)需求。

2. AI和物聯(lián)網(wǎng)之間的重疊

人工智能和物聯(lián)網(wǎng)之間的差距越來越模糊。兩種技術(shù)都有其各自的特質(zhì)，將它們?nèi)诤显谝黄?，為新機(jī)遇打開了大門。據(jù)Gartner稱，到2022年將有80%的企業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目將以某種形式包含AI。

那么，這兩種先進(jìn)技術(shù)如何很好地協(xié)同工作？如果IoT是數(shù)字神經(jīng)系統(tǒng)，那么AI就是做出明智決策的大腦。AI可以從使IoT系統(tǒng)里面更智能的數(shù)據(jù)中，快速收集見解。

3. 網(wǎng)絡(luò)安全應(yīng)用中更多地使用AI

機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能已經(jīng)在家庭安全和企業(yè)系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)安全系統(tǒng)中占據(jù)了重要位置。網(wǎng)絡(luò)安全的開發(fā)者一直在努力更新技術(shù)，來應(yīng)對不斷發(fā)展的DDoS攻擊，惡意軟件，勒索軟件等威脅。二者的結(jié)合可以幫助識別威脅，包括較早的威脅變體。

基于AI的網(wǎng)絡(luò)安全工具還可以從企業(yè)的通信網(wǎng)絡(luò)，交易系統(tǒng)，數(shù)字活動(dòng)和網(wǎng)站，以及外部公共資源收集數(shù)據(jù)，并使用AI算法識別模式并識別威脅活動(dòng)，例如找出可疑的IP地址和可能的數(shù)據(jù)泄露。

根據(jù)研究公司IHS Markit的說法，當(dāng)今在家庭安全系統(tǒng)中AI的使用主要限于與用戶的攝像機(jī)集成的系統(tǒng)，以及與語音助手集成的入侵者警報(bào)系統(tǒng)。

4. 增強(qiáng)智能的興起

增強(qiáng)智能的興起應(yīng)該是一個(gè)令人興奮的趨勢。它能夠提高員工的效率和績效，它將技術(shù)和人員的最佳能力結(jié)合在一起。Gartner預(yù)測，到2023年大型企業(yè)中約40%的基礎(chǔ)架構(gòu)和運(yùn)營團(tuán)隊(duì)將采用AI增強(qiáng)自動(dòng)化來提高生產(chǎn)力。

5. 對話式人工智能

自動(dòng)化消息傳遞和基于語音的的技術(shù)稱為會(huì)話式AI。如今，AI開發(fā)人員正在應(yīng)用程序和網(wǎng)站中部署這項(xiàng)技術(shù)。通過確認(rèn)語音和文本，理解客戶的意圖，解密各種語言并像人類一樣做出響應(yīng)來完成任務(wù)。 比如，Amazon Echo和Google Homes是當(dāng)今對話式AI的最好例子。

但是，對話式AI仍存在許多需要改進(jìn)的地方。語音識別和自動(dòng)文本識別是需要對NLP（自然語言處理）進(jìn)行出色控制的兩個(gè)挑戰(zhàn)，開發(fā)人員可以通過各種方式克服這些挑戰(zhàn)。

如今，企業(yè)正在使用對話式AI聊天機(jī)器人來提供更好的客戶體驗(yàn)。
責(zé)編AJX