美國《福布斯》雙周刊網(wǎng)站9月21日刊載題為《2021年人工智能的四大趨勢》的報道，作者系伯納德·馬爾，文章根據(jù)當(dāng)下形勢，預(yù)測了明年人工智能的四個趨勢。文章摘編如下：

在2020年全球疫情暴發(fā)和世界被徹底顛覆之前，人工智能，尤其是人工智能的分支——機器學(xué)習(xí)（ML）——已經(jīng)在廣泛擾亂幾乎所有行業(yè)。

新冠病毒疫情對我們行為方式的許多方面產(chǎn)生了影響，但它并沒有削弱人工智能對我們生活的影響。事實上，有一點已經(jīng)變得顯而易見，即自學(xué)算法和智能機器將在當(dāng)下抗擊這場疫情的戰(zhàn)斗中和我們在未來可能面對的其他事件中發(fā)揮重大作用。

當(dāng)談到挑選在不遠(yuǎn)的將來將改變我們生活、工作和玩耍方式的技術(shù)時，人工智能無疑仍是一個關(guān)鍵趨勢。為此，我們在下面概述了在我們重建生活以及重新思考商業(yè)戰(zhàn)略和優(yōu)先事項的這一年里，我們可以期待什么。

更智能的大數(shù)據(jù)分析

在當(dāng)下的這場疫情中，我們親眼目睹了迅速分析和解讀病毒在全世界傳播的相關(guān)數(shù)據(jù)的迫切需要。各國政府、全球衛(wèi)生機構(gòu)、學(xué)術(shù)研究中心和業(yè)界共同制定收集、匯總和利用信息的新方法。

技術(shù)進步是這場疫情（尚）未像1918年西班牙大流感那樣造成那么多人死亡的主要原因。多達(dá)5000萬人在那場疫情中喪生。從醫(yī)療技術(shù)和醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)的進步，到通訊技術(shù)的進步，它們使我們能夠更快發(fā)現(xiàn)疫情和實施封鎖。明年，人工智能將被列入使我們能夠更有效應(yīng)對疫情的技術(shù)發(fā)展清單。

僅科學(xué)和醫(yī)學(xué)文獻的數(shù)量就大幅增加，今年4月之前就發(fā)表了28000多篇與新冠病毒有關(guān)的論文。

目前還在進行開發(fā)人工智能解決方案的工作，以幫助處理癌癥等大量積壓的其他醫(yī)學(xué)問題，這些疾病的治療因資源被轉(zhuǎn)用于抗擊新冠病毒而受到影響。明年，我們很可能會看到人工智能在其他許多醫(yī)療領(lǐng)域被加速采用，而不僅是應(yīng)對病毒。

通過發(fā)展我們的能力來把機器學(xué)習(xí)解決問題技術(shù)應(yīng)用到這些龐大、實時的全球數(shù)據(jù)集，我們將更容易發(fā)現(xiàn)疫情，跟蹤密切接觸者，實現(xiàn)更準(zhǔn)確的診斷，并通過預(yù)測病毒未來可能演化的方式，開發(fā)更有效和持久的疫苗接種。

自動檢測和預(yù)防

我們已經(jīng)看到在包括美國在內(nèi)的幾個司法管轄區(qū)使用無人機來至少檢驗無人機是否有可能被用來監(jiān)視人們是否遵守了保持社交距離的準(zhǔn)則。更先進的應(yīng)用即將出現(xiàn)——比如能夠檢測出人群中有人出現(xiàn)發(fā)熱等新冠肺炎癥狀的無人機。這些系統(tǒng)利用計算機視覺技術(shù)分析無人機上的攝像頭獲取的數(shù)據(jù)，并向相關(guān)部門或當(dāng)?shù)毓芾砣藛T通報有關(guān)病毒傳播的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和概率。

另一個相關(guān)的發(fā)展領(lǐng)域?qū)⑹鞘褂妹娌孔R別技術(shù)，這種技術(shù)也由計算機視覺算法提供動力。面部識別比較有爭議的一點是，它把重點放在識別個體、而非人群中的模式，因此警方利用這項技術(shù)來發(fā)現(xiàn)逃避封鎖和隔離的人，并追蹤人群中出現(xiàn)癥狀的個體活動。

預(yù)測行為變化

我們的生活、工作和社交方式受到了新冠病毒蔓延的巨大影響。雖然在社會的許多方面都已經(jīng)出現(xiàn)了穩(wěn)定和強勁的數(shù)字化趨勢，但今年我們目睹了一場熱潮。亞馬遜公司2020年第二季度的銷售額比去年同期增長了40%，就連那些迄今為止一直避免在線零售的公司也被迫重新評估自己的選擇。

人工智能工具和平臺已經(jīng)在幫助企業(yè)了解客戶適應(yīng)新現(xiàn)實的方式。此前在商業(yè)和關(guān)系培養(yǎng)方面對數(shù)字渠道的采用滯后的機構(gòu)逐漸認(rèn)識到這種局面的緊迫性，并在迅速掌握行為分析和個性化等概念。在2021年，讓組織自助獲取這項技術(shù)的工具將越來越流行，因為中小型企業(yè)正在尋求建立自己的競爭優(yōu)勢。

把下一次疫情消滅在萌芽狀態(tài)

大多數(shù)人工智能算法都是針對預(yù)測的，人工智能輔助流行病學(xué)研究的必殺技將是建立能夠準(zhǔn)確預(yù)測未來疫情何時、何地暴發(fā)的系統(tǒng)。這項研究已經(jīng)進行了一段時間，事實上，一些關(guān)于當(dāng)前疫情的最早警報是由人工智能生成的。

我們可以預(yù)計，人工智能研究將在未來18個月取得進一步突破，從而提高我們發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對病毒暴發(fā)危險的能力。然而，要做到這一點，還需要各國政府和私營企業(yè)之間持續(xù)不斷的全球合作。
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