但隨著2020 年的到來，我們發(fā)現(xiàn)了人工智能呈現(xiàn)了上升趨勢(shì)，企業(yè)不僅對(duì)人工智能的興趣越來越濃厚，而且對(duì)人工智能采用率也越來越高。 2019 年秋末，IBM委托第三方進(jìn)行了一項(xiàng)全球調(diào)查《從“攔路虎”到大規(guī)模應(yīng)用：全球企業(yè)向人工智能沖刺》，邀請(qǐng)了4, 500 多名技術(shù)決策者進(jìn)行了投票。調(diào)查結(jié)果再次印證了這種增長(zhǎng)趨勢(shì)。通過此次調(diào)查，我們?cè)u(píng)估了美國(guó)、歐洲和中國(guó)當(dāng)前和未來對(duì)人工智能部署的情況，以便更好地了解人工智能發(fā)展現(xiàn)狀和當(dāng)前面臨的挑戰(zhàn)。正如同人們所料，大變局即將啟幕。

人工智能采用率不斷提高

《從“攔路虎”到大規(guī)模應(yīng)用》的調(diào)查結(jié)果表明，盡管前路依然漫長(zhǎng)，但是，數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)與管理、技能培訓(xùn)和人工智能可解釋性方面的進(jìn)步正在以超乎預(yù)料的速度推動(dòng)人工智能采用率不斷攀升。

例如，來自大型企業(yè)（員工人數(shù)超過 1,000 的企業(yè)）的受訪者中，45% 表示他們所在的企業(yè)已采用人工智能；而來自中小型企業(yè)（員工人數(shù)不足 1,000的企業(yè)）的受訪者中，29% 表示他們所在的企業(yè)已采用人工智能。這些數(shù)字遠(yuǎn)高于迄今為止某些行業(yè)觀察家預(yù)測(cè)的數(shù)字。有關(guān)上述調(diào)查中的一些比較有說服力的數(shù)據(jù)點(diǎn)，點(diǎn)擊鏈接查看綜述摘要，其中包括：

數(shù)字概覽

技能。企業(yè)在采用人工智能的過程中遇到的主要障礙是企業(yè)難以從人工智能中獲益。37% 的受訪者認(rèn)為，員工掌握的人工智能專業(yè)技能或知識(shí)有限，極大阻礙了企業(yè)成功應(yīng)用人工智能，而數(shù)據(jù)復(fù)雜性和分散數(shù)據(jù)越來越多（31%的受訪者）以及缺乏可用于開發(fā)人工智能模型的工具（26%的受訪者）是緊隨其后的兩大障礙。 信任。信任是部署人工智能的基石。在來自世界各地的受訪者之中，78% 的受訪者表示，企業(yè)需要相信人工智能輸出信息的公平性、安全性和可靠性，這一點(diǎn)非常重要，甚至可以說至關(guān)重要。此外，83%的受訪者認(rèn)為，人工智能決策方法的可解釋性也非常重要。 數(shù)據(jù)。因?yàn)槿斯ぶ悄艿某蓴∪Q于數(shù)據(jù)，所以目前，部署人工智能技術(shù)的企業(yè)更有可能采用混合云（采用率：38%）或混合多云（采用率：17%）。而且，數(shù)據(jù)無處不在，分布于各種云端。

人工智能之旅貫穿整個(gè)商業(yè)世界

根據(jù)我們進(jìn)行的調(diào)查及研究結(jié)果，我們希望看到企業(yè)不僅能采用人工智能，還可以通過構(gòu)建或開發(fā)自己的人工智能，或?qū)F(xiàn)有人工智能應(yīng)用程序投入使用，從而在整個(gè)企業(yè)范圍內(nèi)擴(kuò)展人工智能。例如，調(diào)查結(jié)果顯示，正在部署人工智能的受訪者中，40% 表示他們正在開發(fā)概念驗(yàn)證，主要應(yīng)用于基于人工智能的項(xiàng)目或人工智能輔助的項(xiàng)目，而 40% 的受訪者表示他們正在使用預(yù)先構(gòu)建好的人工智能應(yīng)用，例如，聊天機(jī)器人和虛擬客服。

我每天都能看到客戶在興致勃勃地部署人工智能。接下來，我會(huì)給大家舉幾個(gè)最近發(fā)生的例子。法律軟件開發(fā)商 LegalMation 利用 IBM Watson 和 IBM 自然語言處理技術(shù)來幫助律師自動(dòng)化地完成一些最日常的訴訟相關(guān)任務(wù)，例如，將尋找書面文件所需的時(shí)間從幾個(gè)小時(shí)縮短到幾分鐘。

全球數(shù)字代理商 Wunderman Thompson 利用 Watson Studio 和 Watson Machine Learning 以其混合多云環(huán)境中存儲(chǔ)的 TB 級(jí)（Terabytes）數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)訪問、分析并運(yùn)行各種模型。此外，Wunderman 還與 Watson Machine Learning 合作，利用 IBM AutoAI 實(shí)現(xiàn)了模型自動(dòng)化，讓模型能夠在公司的所有數(shù)據(jù)集之間分析數(shù)以萬計(jì)的特性。

我查看了咨詢公司 Morning Consult報(bào)告中的一些觀點(diǎn)，然后思考我與客戶之間的互動(dòng)過程，我意識(shí)到，企業(yè)在應(yīng)用人工智能的過程中遇到的各種障礙始終是首要問題。這就是我們努力降低企業(yè)應(yīng)用人工智能的門檻、提高人工智能易用性的原因。

因此，我們?cè)?2018 年組建了—數(shù)據(jù)科學(xué)精英團(tuán)隊(duì)，團(tuán)隊(duì)由來自世界各地且擁有豐富經(jīng)驗(yàn)的技術(shù)專家組成，致力于幫助企業(yè)解決與人工智能有關(guān)的實(shí)際問題。這促使我們引入了Watson OpenScale這樣的創(chuàng)新技術(shù)，來幫助企業(yè)減少人工智能模型中的偏見， 我們還引入了能夠利用人工智能構(gòu)建人工智能模型的 Watson AutoAI，并且構(gòu)建了首個(gè)基于容器的數(shù)據(jù)分析平臺(tái) Cloud Pak for Data，讓人們可以在任何云上運(yùn)行 Watson。此外，我們還通過與The Open Group 和 The Linux Foundation 等多家開放標(biāo)準(zhǔn)機(jī)構(gòu)合作，將技能培訓(xùn)和支持力度提升到了一個(gè)全新水平。

對(duì)于人工智能領(lǐng)域來說，2019 年是碩果累累的一年，而 2020 年也必將為參與人工智能發(fā)展的所有人帶來令人興奮的新承諾和新成果。

作者：IBM Data and AI 總經(jīng)理 Rob Thomas