Gartner veröffentlicht Reifekurve für künstliche Intelligenz im Jahr 2022

Kürzlich veröffentlichte Gartner den neuesten Bericht „2022 Artificial Intelligence Technology Hype Cycle“, in dem es heißt, dass die frühzeitige Einführung von KI-Technologien wie zusammengesetzter künstlicher Intelligenz (KI) und Entscheidungsintelligenz Unternehmen und Organisationen offensichtliche Wettbewerbsvorteile bringen wird. , um Probleme zu mildern, die durch die Fragilität von KI-Modellen verursacht werden, und um dabei zu helfen, geschäftliche Hintergrundinformationen zu erfassen und die Wertschöpfung zu fördern.

Die Technologie ist in die ausgereifte Produktionsphase eingetreten und ihre tatsächlichen Vorteile wurden nachgewiesen und anerkannt. Da immer mehr Unternehmen glauben, dass die Risiken auf ein akzeptables Maß gesunken sind, beginnt die Einführung der KI-Technologie in eine Phase schnellen Wachstums einzutreten.

KI war schon immer ein heißes Thema, das von Unternehmen, Regierungen und der Gesellschaft diskutiert wird. Für Unternehmensorganisationen ist es schwierig zu unterscheiden, welche KI-Technologien einen echten Geschäftswert haben. Führungskräfte im Bereich Daten und Analyse (D&A) müssen eine zukunftsorientierte KI-Strategie entwickeln und aktuelle Technologien nutzen, die erhebliche Auswirkungen haben können.

Synthetische Daten

Eines der Hauptprobleme bei der Entwicklung von KI besteht heute darin, dass die Beschaffung und Kennzeichnung realer Daten zum effektiven Training von KI-Modellen eine schwere Belastung für Unternehmen darstellen wird Organisationen. Belastung. Dies ist zeitaufwändig und teuer, aber dieses Problem kann durch synthetische Daten behoben werden. Darüber hinaus spielen synthetische Daten auch eine wichtige Rolle bei der Entfernung personenbezogener Daten (PII).

kausale künstliche Intelligenz

Der ultimative Wert künstlicher Intelligenz besteht darin, das Niveau menschlichen Handelns zu verbessern. Methoden des maschinellen Lernens (ML) treffen Vorhersagen auf der Grundlage statistischer Beziehungen (Korrelationen), unabhängig davon, ob diese Beziehungen einen Kausalzusammenhang darstellen oder nicht. Kausale KI kann eine entscheidende Rolle spielen, wenn eine formalisiertere Bestimmung darüber erforderlich ist, welche besten Maßnahmen zu einem bestimmten Ergebnis beitragen. Diese Methode kann die Autonomie, Erklärbarkeit, Robustheit und Effizienz der Technologie der künstlichen Intelligenz verbessern.

Entscheidungsintelligenz

Entscheidungsintelligenz ist eine praktische Technologie zur Verbesserung der Entscheidungsfindung durch genaues Verständnis des Entscheidungsprozesses und die Möglichkeit, die darauf basierenden Ergebnisse zu bewerten, zu verwalten und zu verbessern Rückmeldung. Da derzeit zunehmend künstliche Intelligenz bei der Entscheidungsfindung eingesetzt wird, werden automatische Entscheidungsfindung und erweiterte Intelligenz heiß diskutiert. Dieser Trend führt dazu, dass Entscheidungsintelligenz in eine Phase überhöhter Erwartungen gerät. Die jüngsten Krisen haben die Fragilität von Geschäftsprozessen deutlich gemacht, und Methoden und Technologien der Entscheidungsintelligenz werden eine wichtige Rolle spielen, wenn Unternehmen ihre Geschäftsprozesse neu strukturieren und die Widerstandsfähigkeit, Anpassungsfähigkeit und Flexibilität erhöhen. Der Markt für Entscheidungsintelligenz, der auf einer Vielzahl von Softwaretechnologien basiert, entwickelt sich schnell und hat begonnen, Lösungen für Entscheidungsträger bereitzustellen.

Zusammengesetzte künstliche Intelligenz

Die Prämisse der zusammengesetzten künstlichen Intelligenz ist, dass keine Methode der künstlichen Intelligenz alle Probleme lösen kann. Derzeit kombiniert die zusammengesetzte künstliche Intelligenz Methoden aus der „konnektionistischen“ Schule (wie maschinelles Lernen) mit Methoden aus der „Symbolismus“-Schule (wie regelbasiertes Denken, Diagrammanalyse, agentenbasierte Modellierungs- und Optimierungstechniken usw.). Ziel ist es, den Daten- und Energiebedarf beim Lernen künstlicher Intelligenzlösungen zu reduzieren, damit Abstraktionsmechanismen eine größere Rolle spielen können. Zusammengesetzte künstliche Intelligenz ist der zentrale Faktor, der den Aufstieg des Marktes für Entscheidungsintelligenz vorantreibt.

Generative Künstliche Intelligenz

Die aktuelle Erforschung generativer künstlicher Intelligenzmethoden nimmt Fahrt auf und wird zunehmend in den Bereichen Biowissenschaften, medizinische Versorgung, Fertigung, Materialwissenschaft, Medien usw. eingesetzt. Unterhaltungs-, Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Verteidigungs- und Energieindustrie, um ihren Wert unter Beweis zu stellen. Generative KI hat zu kreativer Arbeit in den Bereichen Marketing, Design, Architektur und Inhalt geführt. Durch die Technologie generierte synthetische Daten können die Genauigkeit und Geschwindigkeit der KI-Bereitstellung verbessern. Der Einsatz generativer künstlicher Intelligenz wird immer häufiger und die Arten von Produkten auf dem Markt werden immer vielfältiger. Diese Technologie wird in letzter Zeit aktiv im Metaverse-Bereich eingesetzt.

Basismodell

Das Basismodell verfügt über eine große Anzahl vorab trainierter Datensätze und kann auf eine Vielzahl von Anwendungsfällen angewendet werden, was einen großen Fortschritt darstellt die Entwicklung des Bereichs der künstlichen Intelligenz. Das Basismodell bietet fortschrittlichere Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache und ist effizienter als frühere Modelle. Das Basismodell ist zur Architektur der Wahl in der Verarbeitung natürlicher Sprache geworden, die auch Anwendungsfälle in den Bereichen Computer Vision, Audioverarbeitung, Softwareentwicklung, Biochemie, Finanzen und Recht unterstützt.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonGartner veröffentlicht Reifekurve für künstliche Intelligenz im Jahr 2022. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!