人工智能技术在未来十年内将会迎来哪些发展机遇

机器人学家和科幻小说家艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)在他的小说《机器人》(1950年)中预测，到2030年，机器人和人工智能将被禁止进入地球。相反，我们看到了人工智能的巨大进步，而且这种趋势可能会在未来十年内持续下去。

英国对AI的投资最近达到了2019年的历史新高，从2018年全年的10.2亿美元增加到2019年前六个月的10.6亿美元。此外，欧盟委员会新任主席Ursula von der Leyen最近发出了呼吁一项关于使用AI的GDPR样式法规已经到位，这预示着该技术在不同行业的企业中的大规模采用。

AI有多个方面，它们的用途和功能各不相同，智能自动化尤其是引起人们广泛关注的一个领域。智能自动化(IA)将人工智能与自然语言处理，数字化劳动力管理和机器学习与自动化相结合。

该技术的这一分支目前预计到2024年将从2019年的80亿美元增长到144亿美元。IA利用分形科学的潜力将是AI的重要分支，可以帮助公司解决非结构化数据挑战。从本质上讲，它将使公司不仅能够处理结构化数据，而且还能够处理非结构化数据，并且鉴于到2025年此类数据将占所有业务数据的80%，更多的公司将寻求将IA与分形科学一起用于其业务流程。诸如集成自动化平台(IAP)之类的深度自动化工具之类的AI技术将很快成为业务处理工具。

AntWorks预测，在未来十年中，很难找到一个没有利用AI来智能地自动化业务流程的行业。在所有行业中都有无数的AI用例，这是我们对2020年及以后的预测。

一、自动化的劳动力和服务

各行各业的公司在大多数情况下都对客户提供便利的需求永无止境。毫无疑问，聊天机器人在某些领域的采用正在增加。显然，消费者并没有反对这一想法，只要有积极的经验并解决了他们的问题，他们中有40%的人就不会担心机器人还是人为他们提供帮助。但是，使客户服务角色自动化可能会使工作面临风险，或者可能需要更改人工技能。公司需要将技能提升/技能提升计划整合到他们的数字化转型战略中，以真正实现人力和数字化员工聚集在一起所带来的价值。

二、人工智能促进监视

对于世界上大多数政府而言，公众的安全与保障已被提上重要议事日程。这就是为什么在未来十年内，我们可能会看到采用计算机视觉技术作为监视的一种形式的增加。但是，理事机构面临的主要挑战是该技术的道德实施。在2019年，中央情报局技术开发副总监Dawn Meyerricks确认该组织正在进行137个AI项目，包括能够在实时视频记录中识别和标记物体或个人的计算机视觉解决方案。然后将这些发现标记给监视团队以进行进一步分析。

根据Meyerricks的说法，CIA也正在研究一种AI解决方案，该解决方案可以通过趋势和数据分析的转变来预测任何重大的未来事件，从而使他们能够进行相应的准备。虽然后一种AI技术用例与公众的维护是肯定一致的，但将其用于更多险恶活动并非没有可能。这种担忧自然地增强了组织解决安全性问题的必要性，以及负责任地使用安全性方面本来有效且有希望的新AI功能的问题。

三、人工智能与道德：辩论仍在继续

在整个2020年代，有关在不同行业中使用AI的伦理学将成为热门话题。人工智能有潜力解决世界上最大的挑战，并提高我们个人和职业生活的质量。然而，存在AI落入错误之手的真正风险。从用于政治固定到公司间谍活动，犯罪者有无数危险的方式将技术用于别有用心的方式。要求对AI进行规范和标准化的呼吁已经出现，并将继续浮出水面。这意味着增加投资并希望在所有行业扩展AI法规将有可能确保对那些不遵守法规的人员造成更大的后果。

良好地使用AI的成功取决于信任，而信任只能随着时间的流逝而在最大程度上遵守道德原则和实践而建立。在我们迈向下一个十年的努力中，我们要真正看到AI和自动化风靡全球的唯一方法就是对它进行巧妙的监管。首先要激励技术的进一步发展和创新，这意味着要规范应用程序而不是技术本身。

各国政府需要提供一个框架，以确保防止恶意使用AI。这意味着我们希望主要组织以负责任和合乎道德的方式交付任何形式的尖端AI技术，从而承担更大的责任和责任。

四、医疗保健中的AI呈指数增长

药物的发现和试验是一项昂贵的工作。实际上，每个新药开发计划的运行费用约为26亿美元。鉴于疾病抵抗力的增强和超级细菌的崛起，对于许多大型制药公司而言，将新药推向市场已成为一场与时间的竞赛。人工智能可以加快药物试验过程。

药物分子组成的复杂性意味着，由于某种组合的数量众多，因此很难找到有关特定药物新组合的数据。因此，需要大量工作来研究有关基因，分子结构和其他生物学信息的研究数据。对于人类而言，处理如此大量的数据可能非常困难且耗时，这就是为什么需要智能自动化平台来使用多租户机器人和深度学习算法以更快的速度处理和分析此数据目录的原因。这不仅将加快药品的上市时间，还将为制药公司节省数十亿美元的收入

前线是医疗行业智能自动化的另一个用例。当前，一半的医生时间花费在电子健康记录(EHR)和文书工作上。使用AI处理患者数据不仅可以使医生每天看到更多患者，而且AI可以提供的数据见解将提供更快，更有效的患者诊断。

人工智能技术具有巨大的潜力，预计在未来十年内将在所有行业中创造出广阔的机遇。其预期的增长意味着组织将需要继续修补其数字化转型战略，以适应有效使用AI的需求。最重要的是，随着市场变得越来越饱和，人工智能和机器学习将很快决定许多公司的命运。