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新冠疫情對(duì)人類(lèi)行為方式產(chǎn)生影響,將影響改變2021年AI的四個(gè)趨勢(shì)

如意 ? 來(lái)源:新華社 ? 作者:佚名 ? 2020-09-30 16:29 ? 次閱讀
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美國(guó)《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(shì)》的報(bào)道,作者系伯納德·馬爾,文章根據(jù)當(dāng)下形勢(shì),預(yù)測(cè)了明年人工智能的四個(gè)趨勢(shì)。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(jī)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(duì)我們行為方式的許多方面產(chǎn)生了影響,但它并沒(méi)有削弱人工智能對(duì)我們生活的影響。事實(shí)上,有一點(diǎn)已經(jīng)變得顯而易見(jiàn),即自學(xué)算法和智能機(jī)器將在當(dāng)下抗擊這場(chǎng)疫情的戰(zhàn)斗中和我們?cè)谖磥?lái)可能面對(duì)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(lái)將改變我們生活、工作和玩耍方式的技術(shù)時(shí),人工智能無(wú)疑仍是一個(gè)關(guān)鍵趨勢(shì)。為此,我們?cè)谙旅娓攀隽嗽谖覀冎亟ㄉ钜约爸匦滤伎忌虡I(yè)戰(zhàn)略和優(yōu)先事項(xiàng)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(chǎng)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(guó)政府、全球衛(wèi)生機(jī)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(jìn)步是這場(chǎng)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(wàn)人在那場(chǎng)疫情中喪生。從醫(yī)療技術(shù)和醫(yī)療標(biāo)準(zhǔn)的進(jìn)步,到通訊技術(shù)的進(jìn)步,它們使我們能夠更快發(fā)現(xiàn)疫情和實(shí)施封鎖。明年,人工智能將被列入使我們能夠更有效應(yīng)對(duì)疫情的技術(shù)發(fā)展清單。

僅科學(xué)和醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)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(jìn)行開(kāi)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(wèn)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(huì)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(duì)病毒。

通過(guò)發(fā)展我們的能力來(lái)把機(jī)器學(xué)習(xí)解決問(wèn)題技術(shù)應(yīng)用到這些龐大、實(shí)時(shí)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(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確的診斷,并通過(guò)預(yù)測(cè)病毒未來(lái)可能演化的方式,開(kāi)發(fā)更有效和持久的疫苗接種。

自動(dòng)檢測(cè)和預(yù)防

我們已經(jīng)看到在包括美國(guó)在內(nèi)的幾個(gè)司法管轄區(qū)使用無(wú)人機(jī)來(lái)至少檢驗(yàn)無(wú)人機(jī)是否有可能被用來(lái)監(jiān)視人們是否遵守了保持社交距離的準(zhǔn)則。更先進(jìn)的應(yīng)用即將出現(xiàn)——比如能夠檢測(cè)出人群中有人出現(xiàn)發(fā)熱等新冠肺炎癥狀的無(wú)人機(jī)。這些系統(tǒng)利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)分析無(wú)人機(jī)上的攝像頭獲取的數(shù)據(jù),并向相關(guān)部門(mén)或當(dāng)?shù)毓芾砣藛T通報(bào)有關(guān)病毒傳播的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和概率。

另一個(gè)相關(guān)的發(fā)展領(lǐng)域?qū)⑹鞘褂妹娌孔R(shí)別技術(shù),這種技術(shù)也由計(jì)算機(jī)視覺(jué)算法提供動(dòng)力。面部識(shí)別比較有爭(zhēng)議的一點(diǎn)是,它把重點(diǎn)放在識(shí)別個(gè)體、而非人群中的模式,因此警方利用這項(xiàng)技術(shù)來(lái)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(gè)體活動(dòng)。

預(yù)測(cè)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(huì)的許多方面都已經(jīng)出現(xiàn)了穩(wěn)定和強(qiáng)勁的數(shù)字化趨勢(shì),但今年我們目睹了一場(chǎng)熱潮。亞馬遜公司2020年第二季度的銷(xiāo)售額比去年同期增長(zhǎng)了40%,就連那些迄今為止一直避免在線(xiàn)零售的公司也被迫重新評(píng)估自己的選擇。

人工智能工具和平臺(tái)已經(jīng)在幫助企業(yè)了解客戶(hù)適應(yīng)新現(xiàn)實(shí)的方式。此前在商業(yè)和關(guān)系培養(yǎng)方面對(duì)數(shù)字渠道的采用滯后的機(jī)構(gòu)逐漸認(rèn)識(shí)到這種局面的緊迫性,并在迅速掌握行為分析和個(gè)性化等概念。在2021年,讓組織自助獲取這項(xiàng)技術(shù)的工具將越來(lái)越流行,因?yàn)橹行⌒推髽I(yè)正在尋求建立自己的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

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(duì)預(yù)測(cè)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(cè)未來(lái)疫情何時(shí)、何地暴發(fā)的系統(tǒng)。這項(xiàng)研究已經(jīng)進(jìn)行了一段時(shí)間,事實(shí)上,一些關(guān)于當(dāng)前疫情的最早警報(bào)是由人工智能生成的。

我們可以預(yù)計(jì),人工智能研究將在未來(lái)18個(gè)月取得進(jìn)一步突破,從而提高我們發(fā)現(xiàn)和應(yīng)對(duì)病毒暴發(fā)危險(xiǎn)的能力。然而,要做到這一點(diǎn),還需要各國(guó)政府和私營(yíng)企業(yè)之間持續(xù)不斷的全球合作。
責(zé)編AJX

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