IBM对2020年人工智能发展趋势展望：从实验跨越到应用

人工智能不仅成功吸引了全世界的关注，而且还激发了人们的想象力。然而 2019 年，人工智能在商业领域中的普及率却远不及人们对它感兴趣的程度。尽管大多数企业领导者都相信人工智能会帮助企业获得竞争优势，但是直到最近，一些行业观察家依然在报告中认为，企业的人工智能采用率不足20%。

但随着2020 年的到来，我们发现了人工智能呈现了上升趋势，企业不仅对人工智能的兴趣越来越浓厚，而且对人工智能采用率也越来越高。 2019 年秋末，IBM委托第三方进行了一项全球调查《从“拦路虎”到大规模应用：全球企业向人工智能冲刺》，邀请了4, 500 多名技术决策者进行了投票。调查结果再次印证了这种增长趋势。通过此次调查，我们评估了美国、欧洲和中国当前和未来对人工智能部署的情况，以便更好地了解人工智能发展现状和当前面临的挑战。正如同人们所料，大变局即将启幕。

人工智能采用率不断提高

《从“拦路虎”到大规模应用》的调查结果表明，尽管前路依然漫长，但是，数据发现与管理、技能培训和人工智能可解释性方面的进步正在以超乎预料的速度推动人工智能采用率不断攀升。

例如，来自大型企业（员工人数超过 1,000 的企业）的受访者中，45% 表示他们所在的企业已采用人工智能；而来自中小型企业（员工人数不足 1,000的企业）的受访者中，29% 表示他们所在的企业已采用人工智能。这些数字远高于迄今为止某些行业观察家预测的数字。有关上述调查中的一些比较有说服力的数据点，点击链接查看综述摘要，其中包括：

数字概览

技能。企业在采用人工智能的过程中遇到的主要障碍是企业难以从人工智能中获益。37% 的受访者认为，员工掌握的人工智能专业技能或知识有限，极大阻碍了企业成功应用人工智能，而数据复杂性和分散数据越来越多（31%的受访者）以及缺乏可用于开发人工智能模型的工具（26%的受访者）是紧随其后的两大障碍。 信任。信任是部署人工智能的基石。在来自世界各地的受访者之中，78% 的受访者表示，企业需要相信人工智能输出信息的公平性、安全性和可靠性，这一点非常重要，甚至可以说至关重要。此外，83%的受访者认为，人工智能决策方法的可解释性也非常重要。 数据。因为人工智能的成败取决于数据，所以目前，部署人工智能技术的企业更有可能采用混合云（采用率：38%）或混合多云（采用率：17%）。而且，数据无处不在，分布于各种云端。

人工智能之旅贯穿整个商业世界

根据我们进行的调查及研究结果，我们希望看到企业不仅能采用人工智能，还可以通过构建或开发自己的人工智能，或将现有人工智能应用程序投入使用，从而在整个企业范围内扩展人工智能。例如，调查结果显示，正在部署人工智能的受访者中，40% 表示他们正在开发概念验证，主要应用于基于人工智能的项目或人工智能辅助的项目，而 40% 的受访者表示他们正在使用预先构建好的人工智能应用，例如，聊天机器人和虚拟客服。

我每天都能看到客户在兴致勃勃地部署人工智能。接下来，我会给大家举几个最近发生的例子。法律软件开发商 LegalMation 利用 IBM Watson 和 IBM 自然语言处理技术来帮助律师自动化地完成一些最日常的诉讼相关任务，例如，将寻找书面文件所需的时间从几个小时缩短到几分钟。

全球数字代理商 Wunderman Thompson 利用 Watson Studio 和 Watson Machine Learning 以其混合多云环境中存储的 TB 级（Terabytes）数据为基础访问、分析并运行各种模型。此外，Wunderman 还与 Watson Machine Learning 合作，利用 IBM AutoAI 实现了模型自动化，让模型能够在公司的所有数据集之间分析数以万计的特性。

我查看了咨询公司 Morning Consult报告中的一些观点，然后思考我与客户之间的互动过程，我意识到，企业在应用人工智能的过程中遇到的各种障碍始终是首要问题。这就是我们努力降低企业应用人工智能的门槛、提高人工智能易用性的原因。

因此，我们在 2018 年组建了—数据科学精英团队，团队由来自世界各地且拥有丰富经验的技术专家组成，致力于帮助企业解决与人工智能有关的实际问题。这促使我们引入了Watson OpenScale这样的创新技术，来帮助企业减少人工智能模型中的偏见， 我们还引入了能够利用人工智能构建人工智能模型的 Watson AutoAI，并且构建了首个基于容器的数据分析平台 Cloud Pak for Data，让人们可以在任何云上运行 Watson。此外，我们还通过与The Open Group 和 The Linux Foundation 等多家开放标准机构合作，将技能培训和支持力度提升到了一个全新水平。

对于人工智能领域来说，2019 年是硕果累累的一年，而 2020 年也必将为参与人工智能发展的所有人带来令人兴奋的新承诺和新成果。