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以下是IT行業(yè)領(lǐng)域中一些思想領(lǐng)袖對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展的期望：

Dataiku公司首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人Florian Douetteau：

包容性工程將開始進(jìn)入主流，以支持多樣性。為了確保在人工智能計(jì)劃中融入多樣性，組織還必須投入大量時(shí)間和資源來(lái)實(shí)施包容性工程。這其中包括盡可能收集和使用不同的數(shù)據(jù)集。這將有助于組織創(chuàng)造一種讓更多人進(jìn)入該領(lǐng)域的體驗(yàn)——從教育到招聘實(shí)踐等各方面。

英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁兼工業(yè)解決方案部總經(jīng)理Christine Boles：

2020年發(fā)生的疫情極大地加速了組織通過(guò)解決方案來(lái)完成其工業(yè)4.0轉(zhuǎn)型的需求，這些解決方案使他們?cè)跇I(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)中擁有更大的靈活性、可視性和效率。2021年將會(huì)出現(xiàn)越來(lái)越多的解決方案，這些解決方案可以滿足各種需求，其中包括機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器視覺和高級(jí)分析等。隨著經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇，將會(huì)繼續(xù)看到對(duì)具有更多IT功能的運(yùn)營(yíng)技術(shù)和基礎(chǔ)設(shè)施的投資，允許廣泛的參與者部署這些解決方案。并且到2021年，工業(yè)4.0的采用率將會(huì)顯著提高。

Intuit公司首席技術(shù)官M(fèi)arianna Tessel：

人工智能優(yōu)先應(yīng)用程序改變了客戶服務(wù)：隨著人工智能技術(shù)不斷成熟，并在人們工作和生活的各個(gè)方面變得無(wú)處不在。人工智能將成為Intuit公司的應(yīng)用程序開發(fā)和使用方式不可或缺的一部分，并將徹底改變應(yīng)用程序的設(shè)計(jì)方式。

• 道德人工智能領(lǐng)域：道德人工智能與團(tuán)隊(duì)建設(shè)一樣重要。隨著組織的業(yè)務(wù)越來(lái)越多地在由消費(fèi)者關(guān)注下運(yùn)營(yíng)，人們將繼續(xù)關(guān)注道德人工智能的使用。
• 人工智能推動(dòng)中小企業(yè)復(fù)蘇：研究表明，50%的小企業(yè)在五年內(nèi)倒閉。而且大多數(shù)由于現(xiàn)金流問題而導(dǎo)致失敗。由于發(fā)生疫情，中小型企業(yè)現(xiàn)在擁有的資源比以往任何時(shí)候都要少，并且正在應(yīng)對(duì)大量的不確定性，他們不知道是否可以保留更多的庫(kù)存，是否可以更好地管理其現(xiàn)金流量或是否可以雇用更多的工作人員。

英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁兼零售、銀行、酒店、教育業(yè)務(wù)總經(jīng)理Joe Jensen：

在2021年，很多組織將優(yōu)先考慮轉(zhuǎn)向“教育即服務(wù)”，希望通過(guò)教育政策和投資能夠推動(dòng)這一概念的發(fā)展。至關(guān)重要的是將資金和撥款轉(zhuǎn)移到教育領(lǐng)域以推進(jìn)這種服務(wù)模式，以確保所有學(xué)生都能獲得負(fù)擔(dān)得起的高質(zhì)量教育。長(zhǎng)期而言，“教育即服務(wù)”將成為全球教育的標(biāo)準(zhǔn)。

網(wǎng)絡(luò)攻擊者將人工智能技術(shù)作為新的欺詐手段：過(guò)去的十年中，他們?cè)诎稻W(wǎng)上構(gòu)建了一個(gè)完整網(wǎng)絡(luò)犯罪生態(tài)系統(tǒng)。網(wǎng)絡(luò)犯罪分子越來(lái)越多地使用新興技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)大規(guī)模自動(dòng)化攻擊。暗網(wǎng)如今已經(jīng)成為網(wǎng)絡(luò)攻擊者的虛擬利器，他們可以在暗網(wǎng)上共享攻擊技巧以掃描漏洞并進(jìn)行欺詐。隨著他們比以往任何時(shí)候都更多地利用人工智能和機(jī)器人技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)犯罪的演變和復(fù)雜性將在2021年持續(xù)發(fā)展。

Jumio公司首席執(zhí)行官Robert Prigge：

就像行業(yè)組織采用人工智能來(lái)防御網(wǎng)絡(luò)攻擊并阻止欺詐一樣，欺詐者也正在使用人工智能技術(shù)進(jìn)行大規(guī)模攻擊。在2021年，人們將見證更多的人工智能的競(jìng)爭(zhēng)。人們期望在幾個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域達(dá)到前所未有的水平：

• 機(jī)器學(xué)習(xí)：網(wǎng)絡(luò)攻擊者將使用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)技術(shù)查明漏洞來(lái)加速對(duì)網(wǎng)絡(luò)和系統(tǒng)的攻擊。隨著越來(lái)越多的組織在疫情的推進(jìn)下加快進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，網(wǎng)絡(luò)攻擊者將會(huì)迅速利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)發(fā)現(xiàn)和利用安全漏洞。
• 對(duì)人工智能系統(tǒng)的攻擊：人工智能系統(tǒng)也可能被黑客攻擊。而對(duì)人工智能系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊不同于傳統(tǒng)的攻擊，它利用了底層人工智能算法中無(wú)法修復(fù)的固有局限性，其最終目標(biāo)是操縱人工智能系統(tǒng)來(lái)改變其行為——這可能會(huì)產(chǎn)生廣泛而有害的影響，因?yàn)槿斯ぶ悄墁F(xiàn)在是所有行業(yè)關(guān)鍵系統(tǒng)的核心組件。如果改變了數(shù)據(jù)的分類方式和存儲(chǔ)位置。預(yù)計(jì)2021年會(huì)有更多針對(duì)人工智能系統(tǒng)的攻擊。
• 人工智能魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊：2021年，網(wǎng)絡(luò)攻擊者將使用人工智能技術(shù)來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊的準(zhǔn)確性。針對(duì)特定受眾以人工智能為基礎(chǔ)的魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚電子郵件活動(dòng)將會(huì)更加猖獗。從社交媒體發(fā)掘信息并針對(duì)特定受眾進(jìn)行攻擊定制，可以使受眾點(diǎn)擊率提高多達(dá)40倍，而所有這些都能夠通過(guò)人工智能技術(shù)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化。在2021年，網(wǎng)絡(luò)犯罪分子將繼續(xù)模仿人類行為的網(wǎng)絡(luò)釣魚攻擊，復(fù)制特定的語(yǔ)言或語(yǔ)調(diào)，以提高網(wǎng)絡(luò)攻擊的成功率。
• Deepfake視頻：Deepfake視頻技術(shù)使用人工智能結(jié)合現(xiàn)有圖像技術(shù)來(lái)代替某人的頭像，并復(fù)制面部特征和聲音。到2020年，越來(lái)越多的Deepfake技術(shù)被用于欺詐。隨著越來(lái)越多的組織在2021年采用生物識(shí)別驗(yàn)證解決方案，深度欺詐將成為網(wǎng)絡(luò)欺詐者獲得消費(fèi)者賬戶的一項(xiàng)令人垂涎的技術(shù)。與其相反，對(duì)于利用數(shù)字身份驗(yàn)證解決方案的組織而言，能夠識(shí)別深層造假的技術(shù)將同樣重要。組織必須確保他們實(shí)施的安全解決方案能夠阻止這些不斷增長(zhǎng)的網(wǎng)絡(luò)攻擊，這些網(wǎng)絡(luò)攻擊行為將在2021年被欺詐者充分利用。

英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁兼零售、銀行、酒店及教育事業(yè)部總經(jīng)理Joe Jensen：

在未來(lái)一年，人們將會(huì)看到零售業(yè)的“倉(cāng)庫(kù)化”——零售商將重點(diǎn)轉(zhuǎn)向在微觀實(shí)現(xiàn)地點(diǎn)履行訂單，無(wú)論是雜貨還是消費(fèi)品。這將幫助小型零售商節(jié)約運(yùn)營(yíng)成本，尤其是降低租金和客流量。

從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，零售商將繼續(xù)對(duì)無(wú)縫便捷的解決方案做出回應(yīng)，以經(jīng)濟(jì)高效地為送貨客戶提供服務(wù)。為了在不斷變化的零售空間中成為“贏家”，零售商必須以創(chuàng)造性的方式改變生產(chǎn)方式，以滿足客戶的期望。

Lexalytics公司首席執(zhí)行官Jeff Catlin和首席科學(xué)家Paul Barba：

數(shù)據(jù)注釋將在2021年成為下一個(gè)“副業(yè)”。這將成為一種獲得額外收入的方式，但在定價(jià)上已經(jīng)出現(xiàn)了一種相互競(jìng)爭(zhēng)的現(xiàn)象。然而，隨著人工智能在需要專業(yè)知識(shí)的行業(yè)(如醫(yī)療保健或法律)取得成功，對(duì)專業(yè)知識(shí)的需求將推動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展，以便將更有利可圖的注釋合同與專業(yè)人員相匹配。

機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)領(lǐng)域?qū)⑦M(jìn)行更多整合。在過(guò)去幾年中，隨著人工智能成為一種IT技術(shù)，涌現(xiàn)了很多人工智能基礎(chǔ)設(shè)施公司，并開始推廣人工智能平臺(tái)，以簡(jiǎn)化為希望利用人工智能的公司構(gòu)建模型的任務(wù)。

人工智能平臺(tái)將得到整合，人工智能服務(wù)將彌補(bǔ)這方面的不足。越來(lái)越多的組織接受機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的第三方專業(yè)知識(shí)，這推動(dòng)了機(jī)器學(xué)習(xí)咨詢服務(wù)的增長(zhǎng)。這一趨勢(shì)將在2021年繼續(xù)并加速發(fā)展。

英特爾公司有線和核心網(wǎng)絡(luò)副總裁兼總經(jīng)理Alex Quach：

核心網(wǎng)絡(luò)的虛擬化將達(dá)到一個(gè)臨界點(diǎn)，2024年核心網(wǎng)絡(luò)工作負(fù)載將從50%增長(zhǎng)到80%以上，預(yù)計(jì)大多數(shù)領(lǐng)先的5G運(yùn)營(yíng)商將在2021年開始5G SA核心部署。

dotData公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Ryohei Fujimaki：

• 人工智能自動(dòng)化將加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃：第一波數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮專注于產(chǎn)品和服務(wù)的數(shù)字化，第二波數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮將專注于使用人工智能優(yōu)化和提高組織的工作效率，生成更深入的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)見解并自動(dòng)執(zhí)行智能業(yè)務(wù)決策。人工智能推動(dòng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮將從金融服務(wù)、保險(xiǎn)和制造業(yè)的早期采用者擴(kuò)展到其他行業(yè)，并且人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將嵌入到整個(gè)企業(yè)的多個(gè)業(yè)務(wù)功能中，從而不僅提高效率并且創(chuàng)造新的產(chǎn)品和服務(wù)。現(xiàn)在出現(xiàn)這種情況的主要原因之一是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化平臺(tái)的可用性，這使組織無(wú)需投資數(shù)據(jù)科學(xué)團(tuán)隊(duì)即可快速輕松地實(shí)施人工智能。這些AutoML2.0平臺(tái)可自動(dòng)執(zhí)行人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工作流程，以加快人工智能部署過(guò)程，并加快組織的數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃。

• 更多從事人工智能的商業(yè)智能團(tuán)隊(duì)：疫情導(dǎo)致很多組織在2020年減緩了人工智能投資。盡管人工智能技術(shù)仍然是關(guān)鍵技術(shù)領(lǐng)域之一，但組織仍需要一種有效的方法來(lái)擴(kuò)展其人工智能實(shí)踐，并加快采用人工智能的投資回報(bào)。隨著組織面臨優(yōu)化工作流程的壓力，越來(lái)越多的組織將開始要求商業(yè)智能(BI)團(tuán)隊(duì)開發(fā)和管理人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型。這種驅(qū)動(dòng)新型的基于商業(yè)智能(BI)的“人工智能開發(fā)人員”的能力將受到兩個(gè)關(guān)鍵因素的驅(qū)動(dòng)：首先，與雇用的數(shù)據(jù)科學(xué)家相比，使用AutoML2.0平臺(tái)等工具使商業(yè)智能(BI)團(tuán)隊(duì)更具可持續(xù)性和可擴(kuò)展性。其次，由于商業(yè)智能(BI)團(tuán)隊(duì)比數(shù)據(jù)科學(xué)家更接近業(yè)務(wù)用例，因此從需求到工作模型的生命周期將得到加速。新的AutoML2.0平臺(tái)可幫助人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)流程實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化，從而使組織能夠構(gòu)建更快、更有用的模型。

• 無(wú)代碼人工智能的演變：從拖放式可視化編程工具到真正的無(wú)代碼全周期人工智能自動(dòng)化。隨著對(duì)其他​​人工智能應(yīng)用程序需求的增長(zhǎng)，組織將需要投資有助于其加速和民主化數(shù)據(jù)的技術(shù)科學(xué)過(guò)程。這產(chǎn)生了一些所謂的無(wú)代碼人工智能。這些無(wú)代碼平臺(tái)中有許多是工作流程驅(qū)動(dòng)的可視化拖放工具(又稱可視化編程)，并聲稱可以幫助非技術(shù)人員簡(jiǎn)化人工智能的開發(fā)。帶來(lái)的問題是，盡管簡(jiǎn)單的工作流程易于構(gòu)建和概念化，但大多數(shù)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)模型都需要大規(guī)模、非常復(fù)雜的工作流程，這些工作流程很快變得笨拙，并給組織帶來(lái)了全新的挑戰(zhàn)。實(shí)際上，數(shù)據(jù)科學(xué)家必須執(zhí)行的絕大部分工作通常與機(jī)器學(xué)習(xí)模型的選擇和優(yōu)化之前的任務(wù)相關(guān)，例如特征工程-數(shù)據(jù)科學(xué)的核心。這意味著組織將需要尋找更復(fù)雜的AutoML2.0平臺(tái)，以實(shí)現(xiàn)真正的無(wú)代碼端到端自動(dòng)化，從自動(dòng)創(chuàng)建和評(píng)估數(shù)千個(gè)功能(基于人工智能的功能工程)到機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能模型，以及之間的所有步驟。

在2021年，人們將看到AutoML2.02.0平臺(tái)的興起，它將無(wú)代碼提升到一個(gè)新的水平，并最終開始實(shí)現(xiàn)“一鍵式無(wú)代碼開發(fā)”的承諾。

• 實(shí)時(shí)智能的興起：2021年實(shí)時(shí)智能將越來(lái)越成為一個(gè)因素。隨著從物理到數(shù)字化的不可避免的轉(zhuǎn)變，越來(lái)越多的組織開始看到訪問實(shí)時(shí)信息的好處。實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的能力將得到廣泛的關(guān)注。除了預(yù)測(cè)之外，從實(shí)時(shí)和流式數(shù)據(jù)源中理解和發(fā)現(xiàn)隱藏的和可操作見解的能力將成為實(shí)時(shí)智能決策的關(guān)鍵。易于使用的AutoML2.0平臺(tái)與實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和洞察相結(jié)合，將使組織能夠獲得實(shí)時(shí)情報(bào)并采取持續(xù)行動(dòng)。

• 人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將超越預(yù)測(cè)：雖然預(yù)測(cè)是最有價(jià)值的結(jié)果之一，但人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)必須產(chǎn)生超出預(yù)測(cè)可操作的見解，組織可以使用這些見解。AutoML2.0平臺(tái)可自動(dòng)進(jìn)行假設(shè)生成(又稱特征工程)，并探索成千上萬(wàn)甚至上百萬(wàn)個(gè)假設(shè)模式，而這是傳統(tǒng)方法無(wú)法實(shí)現(xiàn)的。隨著組織認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)功能不僅適用于預(yù)測(cè)分析，還可以使用提供數(shù)據(jù)特征的自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和工程設(shè)計(jì)的Auto機(jī)器學(xué)習(xí) 2.0平臺(tái)，以提供更多的清晰度、透明度和洞察力。通過(guò)允許組織發(fā)現(xiàn)未知的趨勢(shì)和數(shù)據(jù)模式的重要信息，從而為其業(yè)務(wù)增加價(jià)值。

• 通過(guò)敏捷人工智能將人工智能更快地集成到業(yè)務(wù)中：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)只在將它們集成到業(yè)務(wù)中時(shí)才能產(chǎn)生業(yè)務(wù)價(jià)值。但是，許多組織致力于通過(guò)人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)貨幣化，并且許多人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目無(wú)法走出數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)驗(yàn)室。MLOps是簡(jiǎn)化人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)生產(chǎn)的重要趨勢(shì)之一。雖然MLOps是開發(fā)和部署人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)的重要方面，但它并不是成功的企業(yè)人工智能的最終目標(biāo)。2021年將顯示出人們對(duì)平臺(tái)的興趣與使用的增加，這些平臺(tái)還可以自動(dòng)化企業(yè)人工智能工作流的前半部分——數(shù)據(jù)工程和功能工程。通過(guò)能夠?qū)崿F(xiàn)生命周期的100%自動(dòng)化，組織將能夠開始擺脫耗時(shí)的瀑布式方法來(lái)進(jìn)行人工智能開發(fā)，并開始采用依賴于執(zhí)行速度和快速反饋的更加敏捷的流程。

英特爾公司無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)部門副總裁兼總經(jīng)理Cristina Rodriguez：

隨著網(wǎng)絡(luò)的高速轉(zhuǎn)型，2021年將大規(guī)模地在vRAN架構(gòu)上部署Massive MIMO(即在試用階段之后在數(shù)千個(gè)站點(diǎn)部署)。

Agora Inc.首席運(yùn)營(yíng)官兼CRO Reggie Yativ：

人工智能、AR、VR等技術(shù)將迎來(lái)下一代熱門應(yīng)用和平臺(tái)，以及更多的技術(shù)作品將創(chuàng)建用例，其功能遠(yuǎn)比任何人都能想象或預(yù)期的強(qiáng)大和可擴(kuò)展。

英特爾公司智慧城市與智慧交通總經(jīng)理Sameer Sharma：

2021年將是智慧和彈性城市、基礎(chǔ)設(shè)施和交通運(yùn)輸?shù)耐黄浦辍Ｔ诙唐趦?nèi)，將看到采用智慧城市技術(shù)的中型城市急劇增加，這將導(dǎo)致在通常的技術(shù)中心之外的技術(shù)民主化。從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，隨著消費(fèi)者開始看到生活質(zhì)量的好處，更多的農(nóng)村地區(qū)將采用智慧城市基礎(chǔ)設(shè)施。

人們還將看到技術(shù)投資的增長(zhǎng)，從邊緣(人工智能)到(5G)網(wǎng)絡(luò)再到云計(jì)算。隨著城市繼續(xù)從疫情中復(fù)蘇，技術(shù)將成為確保進(jìn)步和采用新的商業(yè)模式，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的主要?jiǎng)恿Α?/p>

Centrify公司網(wǎng)絡(luò)安全主管Torsten George：

人工智能將有助于優(yōu)化治理模型：在身份治理和管理(IGA)中，建立廣泛的職責(zé)、分配給組等通常會(huì)導(dǎo)致為身份分配特定的權(quán)限。人工智能可以用來(lái)查看這些特權(quán)是否被使用，以及它們是如何被使用的。然后可以幫助提出建議，根據(jù)使用情況調(diào)整這些分配，到2021年，可能會(huì)導(dǎo)致更準(zhǔn)確的訪問建模，以確定誰(shuí)應(yīng)該訪問哪些資產(chǎn)以及為什么要訪問這些資產(chǎn)。

人工智能可以幫助阻止病毒變異，這里所指的是計(jì)算機(jī)病毒。幾十年來(lái)，防病毒軟件解決方案一直都是基于簽名的，從而可以識(shí)別病毒的唯一簽名并將其放入其代碼中，希望病毒不會(huì)在軟件更新之間改變。人工智能技術(shù)可以用來(lái)解決這個(gè)問題。可以開發(fā)建立特定模式的復(fù)雜算法，因此它們不再受簽名限制。與傳統(tǒng)安全工具相比，在變異時(shí)捕獲這些病毒的機(jī)會(huì)要高得多，隨著威脅參與者加大努力在持續(xù)的不確定時(shí)期造成破壞，這種手段在2021年將變得越來(lái)越重要。

英特爾公司物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部副總裁兼健康、生命科學(xué)和新興技術(shù)總經(jīng)理Stacey Shulman：

目前阻礙醫(yī)療保健行業(yè)發(fā)展的一個(gè)因素是規(guī)范醫(yī)療記錄和跨組織的數(shù)據(jù)共享。為了解決疾病和健康問題而在醫(yī)療行業(yè)進(jìn)行合作可能是至關(guān)重要的，特別是在涉及公共衛(wèi)生危機(jī)和跟蹤人口健康時(shí)，正如人們?cè)?020年發(fā)生的疫情中看到的那樣。