人工智能（AI）和機器學習（ML）是如今幾乎每個人都聽到的流行語。 但是，即使是不熟悉它們的人也幾乎每天都會遇到這些新技術。 研究表明，我們目前使用的設備中有77％內置了AI。 從一系列“智能”設備到Netflix的推薦，再到諸如Amazon的Alexa和Google Home之類的產品，人工智能是如今已成為我們日常生活中許多現代技術舒適感的力量。

隨著對這些技術的需求和興趣激增，該領域出現了許多新趨勢。 如果您是技術專業人員或以某種能力參與過技術工作，那么很高興看到人工智能和機器學習領域的下一步發展。 因此，讓我們探討一下機器學習和AI趨勢。

• 越來越多地使用AI和機器學習

根據Gartner的2019年CIO議程調查，在2018年至2019年之間，采用AI的組織比例從4％躍升至14％。鑒于AI / ML在業務分析，風險評估，研發以及由此帶來的成本節省，AI實施方面提供的好處 到2020年將繼續上升。

但是，許多采用AI和機器學習的組織并不完全了解這些技術。 實際上，《福布斯》指出，有40％的歐洲公司聲稱自己是“人工智能創業公司”，并未使用該技術。

雖然人工智能和ML的好處越來越明顯，但企業將需要加強并雇用具有適當技能的人員來實施這些技術。有些人已經開始了。畢馬威最近對全球500強企業的調查顯示，大多數受訪者預計，未來三年內，他們對AI相關人才的投資將增加50-100%。 

• 人工智能的透明度趨勢

盡管無處不在，但AI仍然遭受信任問題的困擾。隨著企業計劃增加對AI系統的使用，他們將希望更加自信地這樣做。畢竟，沒有人愿意信任他們不了解的系統決策。

因此，將在2020年以透明且明確定義的方式部署AI方面有更大的推動力。盡管公司將努力了解AI模型和算法的工作方式，但AI / ML軟件提供商將需要使復雜的ML解決方案更具可解釋性給用戶。隨著透明度成為AI空間中的關鍵話題，編程和算法開發領域的專業人員的角色將變得更加關鍵。

• 越來越重視數據安全和法規

數據是新貨幣。換句話說，它是組織需要保護的最有價值的資源。將AI和ML混為一談，只會增加它們處理的數據量以及與之相關的風險。 例如，當今的組織備份和存檔大量敏感的個人數據，預計到2020年，這將成為70％的組織的最大隱私風險。

GDPR等法規以及最近于2020年生效的《加利福尼亞消費者隱私法》（California Consumer Privacy Act）等法規使侵犯隱私的行為變得非常昂貴。僅在2019年，信息專員辦公室（ICO）就違反GDPR的規定對英國航空公司和萬豪國際處以了超過3億美元的罰款。

隨著滿足這些法規的壓力越來越大，企業將需要手頭的數據科學家和分析師保持合規性。

• 人工智能和物聯網之間的重疊

人工智能和物聯網之間的界限越來越模糊。雖然這兩種技術具有獨立的品質，可以一起使用，但它們卻開辟了更好，更獨特的機會。實際上，人工智能和物聯網的融合是擁有Alexa和Siri等智能語音助手的原因。

那么，為什么這兩種技術可以很好地協同工作？ 您可以將IoT視為數字神經系統，將AI視為做出決定的大腦。AI能夠從數據中快速收集見解的能力使IoT系統更加智能。Gartner預測，到2022年，超過80％的企業物聯網項目將以某種形式集成AI，而如今這一比例僅為10％。

這種趨勢使軟件開發人員和嵌入式工程師有更多理由在其簡歷中添加AI / ML功能。

• 增強智能正在興起

對于那些仍可能擔心AI蠶食其工作的人們，增強智能的興起應該是一個令人耳目一新的趨勢。它匯集了人類和技術的最佳能力，使組織能夠提高員工的效率和績效。

Gartner預測，到2023年，大型企業中40％的基礎架構和運營團隊將使用AI增強自動化，從而提高生產力。當然，他們的員工應該精通數據科學和分析，或者有機會升級最新的AI和ML技術以獲得最佳結果。

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