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

新冠病毒疫情對我們行為方式的許多方面產生了影響，但它并沒有削弱人工智能對我們生活的影響。

事實上，有一點已經變得顯而易見，即自學算法和智能機器將在當下抗擊這場疫情的戰斗中和我們在未來可能面對的其他事件中發揮重大作用。

當談到挑選在不遠的將來將改變我們生活、工作和玩耍方式的技術時，人工智能無疑仍是一個關鍵趨勢。

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戰略和優先事項的這一年里，我們可以期待什么。

01 .更智能的大數據分析

在當下的這場疫情中，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數據的迫切需要。各國政府、全球衛生機構、學術研究中心和業界共同制定收集、匯總和利用信息的新方法。

技術進步是這場疫情(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5000萬人在那場疫情中喪生。從醫療技術和醫療標準的進步，到通訊技術的進步，它們使我們能夠更快發現疫情和實施封鎖。明年，人工智能將被列入使我們能夠更有效應對疫情的技術發展清單。

僅科學和醫學文獻的數量就大幅增加，今年4月之前就發表了28000多篇與新冠病毒有關的論文。

目前還在進行開發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學問題，這些疾病的治療因資源被轉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療領域被加速采用，而不僅是應對病毒。

通過發展我們的能力來把機器學習解決問題技術應用到這些龐大、實時的全球數據集，我們將更容易發現疫情，跟蹤密切接觸者，實現更準確的診斷，并通過預測病毒未來可能演化的方式，開發更有效和持久的疫苗接種。

02 .自動檢測和預防

我們已經看到在包括美國在內的幾個司法管轄區使用無人機來至少檢驗無人機是否有可能被用來監視人們是否遵守了保持社交距離的準則。更先進的應用即將出現——比如能夠檢測出人群中有人出現發熱等新冠肺炎癥狀的無人機。這些系統利用計算機視覺技術分析無人機上的攝像頭獲取的數據，并向相關部門或當地管理人員通報有關病毒傳播的統計數據和概率。

另一個相關的發展領域將是使用面部識別技術，這種技術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來發現逃避封鎖和隔離的人，并追蹤人群中出現癥狀的個體活動。

03 .預測行為變化

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出現了穩定和強勁的數字化趨勢，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在幫助企業了解客戶適應新現實的方式。此前在商業和關系培養方面對數字渠道的采用滯后的機構逐漸認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的工具將越來越流行，因為中小型企業正在尋求建立自己的競爭優勢。

04 .把下一次疫情消滅在萌芽狀態

大多數人工智能算法都是針對預測的，人工智能輔助流行病學研究的必殺技將是建立能夠準確預測未來疫情何時、何地暴發的系統。

這項研究已經進行了一段時間，事實上，一些關于當前疫情的最早警報是由人工智能生成的。

我們可以預計，人工智能研究將在未來18個月取得進一步突破，從而提高我們發現和應對病毒暴發危險的能力。然而，要做到這一點，還需要各國政府和私營企業之間持續不斷的全球合作。