研究表明，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序、工具、技術(shù)、平臺和標(biāo)準(zhǔn)方面的重大變化即將到來。

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人工智能(AI)如今已經(jīng)成為科技產(chǎn)業(yè)中不可或缺的組成部分。它對應(yīng)用程序、開發(fā)工具、計算平臺、數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)、中間件、管理和監(jiān)控工具都產(chǎn)生了重大影響。研究人員甚至采用人工智能技術(shù)對其自身進(jìn)行改進(jìn)。

在2020年，人工智能的核心用途、工具、技術(shù)、平臺和標(biāo)準(zhǔn)會發(fā)生什么變化?以下是人們將在2020年看到的一些發(fā)展趨勢。

1.GPU將繼續(xù)主導(dǎo)人工智能加速發(fā)展

人工智能硬件已成為高科技行業(yè)的主要競爭領(lǐng)域。即使競爭對手的硬件人工智能芯片組技術(shù)(例如CPU，F(xiàn)PGA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元)在邊緣計算市場中搶占市場份額，GPU也仍將在激烈競爭中生存和發(fā)展，這是由于它們在從云計算到邊緣應(yīng)用(例如自動駕駛汽車)以及工業(yè)供應(yīng)鏈中發(fā)揮關(guān)鍵作用。

Nvidia公司在市場領(lǐng)先的基于GPU的產(chǎn)品應(yīng)用率似乎有望在2020年及以后進(jìn)一步增長。在未來10年中，各種非GPU技術(shù)(包括CPU、ASIC、FPGA和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元)也為各種邊緣計算應(yīng)用提高在性能、成本、能效方面的優(yōu)勢。隨著時間的推移，Nvidia公司將面臨更多競爭對手的競爭。

2.行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的人工智能基準(zhǔn)將成為競爭激烈的領(lǐng)域

隨著人工智能市場日趨成熟，以及計算平臺在處理這些工作負(fù)載時面臨更快、更具可擴(kuò)展性和更低成本的競爭，行業(yè)基準(zhǔn)測試的重要性將日益提高。在過去的一年里，MLPerf基準(zhǔn)測試具有更大的競爭意義，因為從Nvidia到谷歌公司，每個廠商都在夸耀自己在這些方面上的優(yōu)異表現(xiàn)。到2020年，人工智能基準(zhǔn)測試將成為這一細(xì)分市場中進(jìn)入市場的至關(guān)重要的戰(zhàn)略，隨著時間的推移，這一細(xì)分市場將會變得更加商品化。在未來10年中，MLPerf基準(zhǔn)測試結(jié)果將會納入解決方案提供商的定位策略，其中高性能人工智能驅(qū)動的功能至關(guān)重要。

3.人工智能建?？蚣軐⒃诟偁幹兄饾u融合

人工智能建模框架是數(shù)據(jù)科學(xué)家構(gòu)建和訓(xùn)練統(tǒng)計驅(qū)動的計算圖形的核心環(huán)境，在2020年，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家可能會在大多數(shù)項目中混合使用TensorFlow和Pythorch，這兩個框架將在大多數(shù)商業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家工作臺上使用。

經(jīng)過多年的發(fā)展，這些框架之間的差異將會逐漸縮小，因為數(shù)據(jù)科學(xué)家和其他用戶更看重功能均等而不是更大的功能差異。出于同樣的原因，更多的人工智能工具供應(yīng)商將提供與框架無關(guān)的建模平臺，這可能為面臨消亡危險的舊框架提供新的生命力。加速開放式人工智能建模平臺的普及是業(yè)界對多個抽象層(例如Keras和ONNX)的采用，這將使在一個框架的前端構(gòu)建的模型能夠在任何其他受支持的框架的后端中執(zhí)行。

在10年之后，使用哪種前端建模工具來構(gòu)建和訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型將變得無關(guān)緊要。無論企業(yè)在哪里構(gòu)建人工智能，端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)管道都將自動格式化、編譯、容器化，并以其他方式為其提供從云端到邊緣的優(yōu)秀實踐。

4.基于SaaS的人工智能將減少企業(yè)對數(shù)據(jù)科學(xué)家的需求

在過去的幾年中，AWS、微軟、谷歌、IBM等公司的機(jī)器學(xué)習(xí)即服務(wù)產(chǎn)品逐漸成熟。隨著這一趨勢的加劇，更多的用戶將依賴這些云計算提供商的服務(wù)滿足人工智能需求，而無需其內(nèi)部數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊進(jìn)行處理。到2020年底，SaaS提供商將成為自然語言處理、預(yù)測分析和其他人工智能應(yīng)用以及平臺服務(wù)和Devops工具的主要提供商。那些擁有內(nèi)部人工智能計劃的企業(yè)將在更大程度上實現(xiàn)數(shù)據(jù)科學(xué)家工作的自動化，從而減少雇傭新的機(jī)器學(xué)習(xí)建模師、數(shù)據(jù)工程師和輔助職位的需求。在未來的10年，大多數(shù)數(shù)據(jù)科學(xué)家將會在SaaS和其他云計算提供商那里獲得職位。

5.企業(yè)采用人工智能將轉(zhuǎn)向現(xiàn)實世界的實驗

每個數(shù)字業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型計劃都取決于采用最適合的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這需要進(jìn)行現(xiàn)實世界的實驗，其中基于人工智能的流程會測試替代的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并自動推廣可達(dá)到預(yù)期結(jié)果的模型。到2020年底，大多數(shù)企業(yè)將在每個面向客戶和后端業(yè)務(wù)流程中進(jìn)行現(xiàn)實世界的實驗。隨著企業(yè)采用云計算提供商提供的人工智能工具，AWS公司最近推出的功能(模型迭代工作室、多模型實驗跟蹤工具和模型監(jiān)視排行榜)將成為每個基于人工智能的全天候業(yè)務(wù)應(yīng)用環(huán)境中的標(biāo)準(zhǔn)功能。在未來的10年中，基于人工智能的自動化和Devops功能將催生出普遍采用的基于人工智能的業(yè)務(wù)流程優(yōu)化的優(yōu)秀實踐。

6.人工智能將使人工智能開發(fā)人員的核心建模功能實現(xiàn)自動化

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)代人工智能的核心。在2020年，一種稱為神經(jīng)架構(gòu)搜索的人工智能驅(qū)動方法將進(jìn)入企業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家的工作平臺，以自動實現(xiàn)針對其預(yù)期構(gòu)建和優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實踐。隨著神經(jīng)架構(gòu)搜索得到采用和改進(jìn)，它將通過指導(dǎo)數(shù)據(jù)科學(xué)家的決策來提高他們的生產(chǎn)力，這些算法基于已建立的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如線性回歸和隨機(jī)森林算法)，以及基于更新的、更先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。隨著多年的發(fā)展，這種方法和相關(guān)技術(shù)將通過端到端的管道自動化實現(xiàn)持續(xù)的人工智能開發(fā)。

7.人工智能驅(qū)動的對話式用戶界面將消除大多數(shù)應(yīng)用程序的操作需求

基于人工智能的自然語言理解已經(jīng)變得非常精確。人們使用的手機(jī)和其他設(shè)備已經(jīng)迅速實現(xiàn)了語音操作。隨著會話用戶界面的普及，用戶將通過語音輸入生成更多文本。到2020年底，通過嵌入到各種設(shè)備中的人工智能驅(qū)動的語音助手、更多的用戶文本、推特文章和其他口頭輸入將被呈現(xiàn)出來。在未來的10年中，語音助理和會話用戶界面將成為全球經(jīng)濟(jì)各個領(lǐng)域產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)功能，電腦鍵盤、手機(jī)鍵盤，甚至觸摸式界面的使用量都會減少。

8.首席法律官將要求端到端人工智能的透明性

人工智能正成為企業(yè)應(yīng)用中一個更突出的風(fēng)險因素。隨著企業(yè)由于社會偏見、侵犯隱私，以及人工智能驅(qū)動應(yīng)用程序的其他不利影響可能面臨訴訟，首席法律官將要求提供完整的審計線索，以揭示企業(yè)應(yīng)用程序中使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立、培訓(xùn)、管理的過程。

到2020年底，大多數(shù)企業(yè)的首席法律官將要求他們的數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊自動記錄機(jī)器學(xué)習(xí)管道中的每個步驟，同時還要生成每種語言如何驅(qū)動自動推理的簡單語言解釋。隨著未來的發(fā)展，缺乏內(nèi)在透明度將成為阻礙人工智能項目融資的主要因素。

可以預(yù)計，在所有產(chǎn)品中(尤其是那些使用個人身份信息的產(chǎn)品)對基于人工智能的功能的監(jiān)管需求將在未來幾年內(nèi)增長。除了越來越強(qiáng)調(diào)人工智能開發(fā)的透明度之外，現(xiàn)在還無法斷言這些未來的任務(wù)將對基礎(chǔ)平臺、工具和技術(shù)的發(fā)展產(chǎn)生什么影響，這些監(jiān)管舉措將會在未來幾年內(nèi)加強(qiáng)。