文︱ Louis Columbus

来源︱Forbes

编译 | 朵啦

• 在中国（健康码）和印度（Aarogya Setu）的早期采用企业的推动下，健康护照的潜力领先于报告中的所有技术，并在两年或更短时间内产生变革影响。

• 由于大量的媒体报道与客户咨询，社会距离技术首次进入到技术成熟度曲线，并达到超出预期的高峰。

  
  

• 在今年的报告中，Gartner 继续扩大对人工智能潜力预测的覆盖。今年增加了多个类别，包括复合型人工智能、可生成型人工智能、负责型人工智能、人工智能开发增强、嵌入式人工智能和人工智能增强设计。

2020 年 Gartner 技术成熟曲线图中的新兴技术的人工智能特定详细信息

健康护照是一种移动应用程序，用于显示一个人的相对感染风险水平，以及他们是否能够进入楼层、超市、餐馆、各种公共场所和交通工具中。中国和印度的前期用户正在证明，健康护照和筛查方法的结合有效阻止了新冠肺炎的传播，同时也让人们可以自由地出行公共空间和搭载交通工具。中国的健康码被广泛用作筛查工具，以最大限度地降低新冠肺炎传播的风险。

它为用户提供基于其指定健康状况颜色的二维码：红色被确认感染新冠肺炎；黄色应被隔离，绿色则表示自由通行。健康护照模式被普及，因此在没有绿色健康护照的情况下很难出行。健康护照的早期施行企业包括支付宝、Bizagi、圆通快递、Folio、Vottun 和微信。

• Gartner预测，形成型AI是一种能够感知不断变化的环境条件，并对其做出动态反应的新型技术。形成型人工智能的主要使用案例之一是为 UI/UX设计师提供实时交互反馈，以提高软件和智能产品的可用性。Gartner还预测，形成型人工智能将被用于简化数学和机器学习模型的构建和调整。在技术成熟度曲线中，形成型人工智能的核心技术包括：人工智能增强设计、人工智能增强开发、本体论和图表、小数据、复合人工智能、自适应机器学习(ML)、自我监督学习、生成式人工智能和生成对抗网络。

• 在今年的报告中，增强式AI设计是今年一个新话题，它有可能改变数字化、智能、互联产品的设计、生产和销售方式。Gartner将人工智能增强设计定义为使用人工智能、机器学习和自然语言处理技术，通过机器学习、用户流、屏幕设计、内容和数字产品的表示层代码自动生成和进化。通过CX产品和网站构建平台的决策支持和个性化，人工智能增强设计已经改变了客户体验，包括B12，他们已经在一分钟内为你的业务类型添加了人工智能来组装内容和最佳实践。Gartner预计人工智能将在数字产品设计平台市场发挥作用。Gartner还预测Adobe Xd、Figma和InVision将在这一新兴技术领域占据高地。

• 复合式AI是今年技术成熟度曲线中的新概念，指的是通过聚合不同的人工智能技术来提高学习精度和效率。Gartner认为，对于那些无法访问大型历史数据集，或内部没有AI能专家来完成复杂分析的组织来说，复合人工智能将是一项行之有效的技术。其次，Gartner认为复合人工智能将有助于扩大人工智能应用的范围和质量。该领域的先驱者包括ACTICO、Beyond Limits、BlackSwan Technologies、Cognite、指数AI、FICO、IBM、Indico、Petuum和Reactive Core。

• 嵌入式AI是技术成熟度曲线中引人瞩目的新技术之一，因为它有可能提高从当前和下一代传感器获得的精度、洞察力和智能。Gartner 定义嵌入式 AI 为嵌入式系统中使用 AI/ML 技术来分析本地捕获的数据。缩短分析传感器数据的时间，同时改进获得的洞察力，可以转变基于传感器的智能和使用物联网和智能传感器捕获的数据。从消费类电子产品到生产机械和长寿命资产，嵌入式 AI 可以提供改善客户体验、提高生产效率以及了解有关维护、维修和大修（MRO）周期所需的见解。这一领域的早期领导者包括Arm、Cartesiam、恩智浦半导体、单一、瑞萨电子和意法半导体。

• 生成式AI也是今年第一次新进入技术成熟度曲线，是技术最常用高度伪造视频和数字内容。生成式AI 是各种ML（机器学习）方法，它从数据中学习工件的表示形式，并用它来生成全新的、完全原创的、逼真的工件，这些工件可保留一个相似的训练数据，但不重复它。生成AI可以生成原创内容(图像、视频、音乐、演讲、文本甚至组合)，改进或修改现有内容，并创建新的数据元素。生成AI是用于高度伪造数字内容的技术，有时被不法者试图用于对区域和政治稳定造成危险破坏。人工智能和美国国防部高级研究计划局(DARPA)的合作伙伴正致力于探测深度造假，以打击欺诈、虚假信息和煽动社会动荡的势力。

• 负责式AI是今年 技术成熟度曲线的另一个新类别，它被定义为一系列旨在通过删减舆论来帮助企业做出更道德、平衡的商业决策的技术。负责AI的目标是简化组织如何实施负责任的做法，以确保积极的AI开发和使用。响应AI最贴近的使用案例之一是在全球范围内识别和阻止高度伪造生产。Gartner用涉及改善商业和社会价值、降低风险、增加信任和透明度以及减少AI偏差的用例定义了这一类别。今年在报告中新增的基于AI新增的功能中，这是一个引领所有其他产品开发人工智能的潜力技术。Gartner 认为，负责AI 还需要提高组织的可解释性、问责性、安全性、私密性和合规性。

• AI 增强开发今年首次启动，其宗旨是加快应用程序和 DevOps 团队的循环时间，更快、更一致地创建高质量软件。Gartner将人工智能增强开发(AIAD)定义为使用人工智能技术，如机器学习(ML)、自然语言处理(NLP)和类似的技术来加速应用程序和DevOps周期。该领域早期的领航者包括Codota、Deep Code、谷歌、Kite、Mendix、微软、OutSystems和Parasoft。

• Self-supervised（自我监督学习）是今年 技术成熟度曲线的新秀，它定位为帮助组织采用受监督机器学习技术的一种支持性技术。虽然在 Craftworks、Facebook、Google 和 Microsoft 的初始研发中，自我监督学习是一项新兴技术，旨在克服监督学习的最大缺点之一，即需要访问通常大量标记的数据。Gartner 预测，自我监督学习的潜在影响和好处非常大，因为它将把机器学习的适用性扩展到没有大型数据集的组织中。