人工智慧不僅成功吸引了全世界的關注，而且還激發了人們的想像力。然而2019年，人工智慧在商業領域中的普及率卻遠不及人們對它感興趣的程度。儘管大多數企業領導者都相信人工智慧會幫助企業獲得競爭優勢，但是直到最近，一些行業觀察家依然在報告中認為，企業的人工智慧採用率不足20%。
但隨著2020年的到來，我們發現了人工智慧呈現了上升趨勢，企業不僅對人工智慧的興趣越來越濃厚，而且對人工智慧採用率也越來越高。2019年秋末，IBM委託第三方進行了一項全球調查《從「攔路虎」到大規模應用：全球企業向人工智慧衝刺》，邀請了4,500多名技術決策者進行了投票。調查結果再次印證了這種增長趨勢。通過此次調查，我們評估了美國、歐洲和中國當前和未來對人工智慧部署的情況，以便更好地了解人工智慧發展現狀和當前面臨的挑戰。正如同人們所料，大變局即將啟幕。人工智慧採用率不斷提高
《從「攔路虎」到大規模應用》的調查結果表明，儘管前路依然漫長，但是，數據發現與管理、技能培訓和人工智慧可解釋性方面的進步正在以超乎預料的速度推動人工智慧採用率不斷攀升。
例如，來自大型企業(員工人數超過1,000的企業)的受訪者中，45%表示他們所在的企業已採用人工智慧；而來自中小型企業(員工人數不足1,000的企業)的受訪者中，29%表示他們所在的企業已採用人工智慧。這些數字遠高於迄今為止某些行業觀察家預測的數字。有關上述調查中的一些比較有說服力的數據點，點擊連結查看綜述摘要，其中包括：
數字概覽
. 技能。企業在採用人工智慧的過程中遇到的主要障礙是企業難以從人工智慧中獲益。37%的受訪者認為，員工掌握的人工智慧專業技能或知識有限，極大阻礙了企業成功應用人工智慧，而數據複雜性和分散數據越來越多(31%的受訪者)以及缺乏可用於開發人工智慧模型的工具(26%的受訪者)是緊隨其後的兩大障礙。
. 信任。信任是部署人工智慧的基石。在來自世界各地的受訪者之中，78%的受訪者表示，企業需要相信人工智慧輸出信息的公平性、安全性和可靠性，這一點非常重要，甚至可以說至關重要。此外，83%的受訪者認為，人工智慧決策方法的可解釋性也非常重要。
. 數據。因為人工智慧的成敗取決於數據，所以目前，部署人工智慧技術的企業更有可能採用混合雲(採用率：38%)或混合多雲(採用率：17%)。而且，數據無處不在，分布於各種雲端。人工智慧之旅貫穿整個商業世界
根據我們進行的調查及研究結果，我們希望看到企業不僅能採用人工智慧，還可以通過構建或開發自己的人工智慧，或將現有人工智慧應用程式投入使用，從而在整個企業範圍內擴展人工智慧。例如，調查結果顯示，正在部署人工智慧的受訪者中，40%表示他們正在開發概念驗證，主要應用於基於人工智慧的項目或人工智慧輔助的項目，而40%的受訪者表示他們正在使用預先構建好的人工智慧應用，例如，聊天機器人和虛擬客服。
我每天都能看到客戶在興致勃勃地部署人工智慧。接下來，我會給大家舉幾個最近發生的例子。法律軟體開發商LegalMation利用IBM Watson和IBM自然語言處理技術來幫助律師自動化地完成一些最日常的訴訟相關任務，例如，將尋找書面文件所需的時間從幾個小時縮短到幾分鐘。
全球數字代理商Wunderman Thompson利用Watson Studio和Watson Machine Learning以其混合多雲環境中存儲的TB級(Terabytes)數據為基礎訪問、分析並運行各種模型。此外，Wunderman還與Watson Machine Learning合作，利用IBM AutoAI實現了模型自動化，讓模型能夠在公司的所有數據集之間分析數以萬計的特性。
我查看了諮詢公司Morning Consult報告中的一些觀點，然後思考我與客戶之間的互動過程，我意識到，企業在應用人工智慧的過程中遇到的各種障礙始終是首要問題。這就是我們努力降低企業應用人工智慧的門檻、提高人工智慧易用性的原因。
因此，我們在2018年組建了—數據科學精英團隊，團隊由來自世界各地且擁有豐富經驗的技術專家組成，致力於幫助企業解決與人工智慧有關的實際問題。這促使我們引入了Watson OpenScale這樣的創新技術，來幫助企業減少人工智慧模型中的偏見，我們還引入了能夠利用人工智慧構建人工智慧模型的Watson AutoAI，並且構建了首個基於容器的數據分析平台Cloud Pak for Data，讓人們可以在任何雲上運行Watson。此外，我們還通過與The Open Group和The Linux Foundation等多家開放標準機構合作，將技能培訓和支持力度提升到了一個全新水平。
對於人工智慧領域來說，2019年是碩果纍纍的一年，而2020年也必將為參與人工智慧發展的所有人帶來令人興奮的新承諾和新成果。
作者：IBM Data and AI總經理Rob Thomas
原文連結：https://www.ibm.com/blogs/think/2020/01/ai-in-2020-from-experimentation-to-adoption/
來源: donews
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