Gartner 2019年AI炒作周期的新功能

根据Gartner 2019年CIO议程调查，在2018年至2019年期间，部署人工智能(AI)的组织从4%增长到14%在亚马逊Alexa，Google助手等全球成功的推动下，会话式AI仍然是公司议程的重中之重

随着AI的日益普及，企业在AI方面取得了进步，并且他们也犯了更多的错误，从而加速了他们的学习曲线

这些以及其他许多新见解来自今年早些时候发布的2019年Gartner人工智能炒作周期，并在最近的Gartner博客文章《2019年Gartner人工智能炒作周期的热门趋势》中进行了总结。Gartner对“炒作周期”的定义包括技术生命周期的五个阶段，在此进行解释。Gartner最新的AI炒作周期反映出随着企业增加对AI的采用，AutoML，智能应用程序，AI平台即服务或AI云服务的日益普及。下图显示了2019年针对AI的Gartner炒作周期：

Gartner建议其客户考虑将语音识别纳入其短期AI技术路线图。Gartner观察到，与自然语言处理领域内的其他技术不同，语音到文本(和文本到语音)是一种独立的商品，可以将其模块插入各种自然语言工作流程中。该技术领域的领先供应商包括亚马逊，百度，Cedat 85，谷歌，IBM，智能语音，微软，NICE，Nuance和Speechmatics。

今年的炒作周期包括八种基于AI的新技术，反映了Gartner企业客户计划在支持新业务模型的同时跨DevOps和IT扩展AI。

人工智能的炒作周期中将包含的最新技术反映了企业如何试图揭开人工智能的神秘面纱，以提高采用率，同时推动新的商业模式。新技术包括以下内容：

AI云服务– AI云服务是托管服务，可让开发团队整合AI和机器学习的固有优势

AutoML–自动化机器学习(AutoML)是自动构建，部署和管理机器学习模型的过程的功能

增强智能–增强智能是人与人工智能(AI)以人为中心的伙伴关系模型，它们共同努力以提高认知能力，包括学习，决策和新体验

可解释的AI– AI研究人员将“可解释的AI”定义为使黑匣子AI算法的输出足够容易理解的方法的集合

Edge AI– Edge AI是指在自动驾驶汽车到流分析等应用中使用嵌入在IoT端点，网关和边缘设备中的AI技术

强化学习–强化学习具有游戏和自动化行业的主要潜力，并有可能在机器人技术，车辆路线，物流和其他工业控制场景中带来重大突破

量子计算–量子计算有潜力在系统优化，机器学习，密码学，药物发现和有机化学领域做出重大贡献。尽管量子计算在大多数企业的规划范围之外，但量子计算可能会对关键业务或运营产生战略影响

AI市场– Gartner将AI市场定义为一个易于访问的地方，其技术基础设施促进了可重复使用算法的发布，使用和计费。组织内部使用某些市场来支持数据科学家之间内部共享预构建算法

Gartner认为以下AI技术正在兴起，并且是AI Hype Cycle的创新触发阶段的一部分：AI市场，强化学习，决策智能，AI云服务，数据标签和注释服务，并且知识图现在正在显示早期的概念验证故事证明了潜在技术突破的迹象。处于“炒作”周期的“创新触发”阶段的技术通常缺乏可用的，可扩展的产品，但尚未证明其具有商业可行性。