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人工智能（AI）和机器学习（ML）是如今几乎每个人都听到的流行语。 但是，即使是不熟悉它们的人也几乎每天都会遇到这些新技术。 研究表明，我们目前使用的设备中有77％内置了AI。 从一系列“智能”设备到Netflix的推荐，再到诸如Amazon的Alexa和Google Home之类的产品，人工智能是如今已成为我们日常生活中许多现代技术舒适感的力量。

随着对这些技术的需求和兴趣激增，该领域出现了许多新趋势。 如果您是技术专业人员或以某种能力参与过技术工作，那么很高兴看到人工智能和机器学习领域的下一步发展。 因此，让我们探讨一下机器学习和AI趋势。

• 越来越多地使用AI和机器学习

根据Gartner的2019年CIO议程调查，在2018年至2019年之间，采用AI的组织比例从4％跃升至14％。鉴于AI / ML在业务分析，风险评估，研发以及由此带来的成本节省，AI实施方面提供的好处 到2020年将继续上升。

但是，许多采用AI和机器学习的组织并不完全了解这些技术。 实际上，《福布斯》指出，有40％的欧洲公司声称自己是“人工智能创业公司”，并未使用该技术。

虽然人工智能和ML的好处越来越明显，但企业将需要加强并雇用具有适当技能的人员来实施这些技术。有些人已经开始了。毕马威最近对全球500强企业的调查显示，大多数受访者预计，未来三年内，他们对AI相关人才的投资将增加50-100%。 

• 人工智能的透明度趋势

尽管无处不在，但AI仍然遭受信任问题的困扰。随着企业计划增加对AI系统的使用，他们将希望更加自信地这样做。毕竟，没有人愿意信任他们不了解的系统决策。

因此，将在2020年以透明且明确定义的方式部署AI方面有更大的推动力。尽管公司将努力了解AI模型和算法的工作方式，但AI / ML软件提供商将需要使复杂的ML解决方案更具可解释性给用户。随着透明度成为AI空间中的关键话题，编程和算法开发领域的专业人员的角色将变得更加关键。

• 越来越重视数据安全和法规

数据是新货币。换句话说，它是组织需要保护的最有价值的资源。将AI和ML混为一谈，只会增加它们处理的数据量以及与之相关的风险。 例如，当今的组织备份和存档大量敏感的个人数据，预计到2020年，这将成为70％的组织的最大隐私风险。

GDPR等法规以及最近于2020年生效的《加利福尼亚消费者隐私法》（California Consumer Privacy Act）等法规使侵犯隐私的行为变得非常昂贵。仅在2019年，信息专员办公室（ICO）就违反GDPR的规定对英国航空公司和万豪国际处以了超过3亿美元的罚款。

随着满足这些法规的压力越来越大，企业将需要手头的数据科学家和分析师保持合规性。

• 人工智能和物联网之间的重叠

 人工智能和物联网之间的界限越来越模糊。虽然这两种技术具有独立的品质，可以一起使用，但它们却开辟了更好，更独特的机会。实际上，人工智能和物联网的融合是拥有Alexa和Siri等智能语音助手的原因。

那么，为什么这两种技术可以很好地协同工作？ 您可以将IoT视为数字神经系统，将AI视为做出决定的大脑。AI能够从数据中快速收集见解的能力使IoT系统更加智能。Gartner预测，到2022年，超过80％的企业物联网项目将以某种形式集成AI，而如今这一比例仅为10％。

这种趋势使软件开发人员和嵌入式工程师有更多理由在其简历中添加AI / ML功能。

• 增强智能正在兴起

对于那些仍可能担心AI蚕食其工作的人们，增强智能的兴起应该是一个令人耳目一新的趋势。它汇集了人类和技术的最佳能力，使组织能够提高员工的效率和绩效。

Gartner预测，到2023年，大型企业中40％的基础架构和运营团队将使用AI增强自动化，从而提高生产力。当然，他们的员工应该精通数据科学和分析，或者有机会升级最新的AI和ML技术以获得最佳结果。

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