Gartner报告 | 数之联解读2023年AI技术成熟度曲线
作者:数之联 发布时间:2023-11-28 159次浏览
简介:全球权威的技术研究和分析公司Gartner发布了2023人工智能技术成熟度曲线报告(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2023),人工智能领域到底哪些技术处于风口?哪些越来越强大了,或者有强大的潜力?我们邀请算法中心对2023曲线做了一个解读。

2023年,Gartner发布人工智能(AI)成熟度曲线,总共有29项AI相关技术上榜,曲线对相关技术进行了分析和趋势判断。Gartner总监分析师Afraz Jaffri表示:“人工智能技术成熟度曲线中有许多创新值得特别关注,这些创新将在两到五年内成为主流采用,其中包括生成式人工智能和决策智能。早期采用这些创新技术将带来明显竞争优势,并缓解在业务流程中使用人工智能模型带来的相关问题。”



Part.1


本次报告中,Gartner 对生成式AI做出了极高的评价,认为它是近十年来产生影响最广泛的一种技术。曲线上密密麻麻的技术让人眼花缭乱,从图中可以看出大部分集中在技术萌芽期及期望膨胀期。


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生成式AI(Generative AI)和基础模型(Foundation Models)处于膨胀的巅峰期,很明显这一年围绕这俩个技术的关键词从没有停止过。

已经过了巅峰,正在进入幻灭低谷AI相关创新包括合成数据(Synthetic Data)、边缘AI(EdgeAI)、ModelOps和知识图谱(Knowledge Graphs)。

智能应用程序(Autonomous Vehicles)、云AI服务(Cloud AI Services)、数据标记和注释(Data Labeling and Annotation)以及计算机视觉(Computuer Vision)正在走向生产力的高原,生成式AI的进步也加速了这一切的发生。


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总而言之,Gartner 以「生成式 AI」为基准,将 AI 技术进行了分类:
(1) 生成式AI将推动的创新。


(2) 推动生成式AI进步的创新。

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Part.2


数之联算法工程师将Gartner曲线上的AI技术分为学术研究、工程技术、市场应用等三类,对其互相依赖、支持、促进的关系进行了解析,挖掘出了AI技术发展的两个趋势。


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一方面,以语言、视觉领域的大模型为代表的基础模型正在成为AI技术的核心。它支撑了AI内容生成、计算机视觉、知识图谱等下游技术或应用,并逐步侵入上一代深度学习模型(如深度卷积神经网络、长短时记忆网络等)的保留地。

同时,大模型带动了数据采集与(自动)标注、大规模模型训练所需的云计算服务等工程技术或业务的需求和技术发展。云计算厂商的大模型训练服务应运而生,为有需求训练行业专用大模型的机构提供可负担的算力。同时,基础模型也为通用人工智能等学术前沿研究打下了坚实基础。

另一方面,因果AI(Causal AI)、神经符号(Symbolic AI)、负责任的AI(Responsible AI)等领域的研究有希望孕育另一种颠覆性的人工智能趋势——抑或是为大模型做出重要的补充和改进。概括来说,它们正在尝试将古老的符号主义人工智能与时兴的联结主义人工智能相结合。如果成功,无论是与深度学习大模型分庭抗礼或是合二为一,都会给市场应用和工程技术带来大洗牌。

例如,传统的数据采集标注可能会被“知识录入”所替代;人类可能将完全认可AI的智能,而将AI的安全性、可解释性、公平性提升为首要议题;用户与AI的主要交互方式将从“输入-识别”(如图像识别)、“提示-生成”(如ChatGPT)等变成“教导-替代”(将知识传授给AI,然后直接替代人类劳动),从而完全改变AI产品的面貌。



Part.3

我们再来看一下Gartner 对每一项AI技术对应的效益评估 (Benefit Rating) 和主流采用所需时间 (Years to Mainstream Adoption)。该优先级矩阵纵轴为效益评估,横轴为主流采用所需时间。越靠近左上区域意味着越高的投资优先级。
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从上图可以看出,和其他技术成熟度曲线相比,AI技术的曲线在效益评估上都是Transformational和High,这侧面印证AI技术对提高我们的生产力上带来的影响将会是巨大的、甚至是革命性的。
我们可以看出,在两年内能达到生产成熟期的只有计算机视觉(Computer Vision)、数据标记和注释(Data Labeling and Annotation)、边缘人工智能(Edge AI) 3项,其中「计算机视觉」评级为变革性
在2-5年内,最值得关注的是生成式AI和决策智能,早期采用这些新技术会带来竞争性优势;在5-10年内,负责任的AI和大模型应该会在小规模项目上产生立竿见影的影响。
而绝大部份AI技术在未来两到十年内才能成熟,这也说明了绝大部份AI技术离生产成熟还有挺长的一段路要走。
未来几年,AI将成为推动各行各业发展的关键技术。随着技术的不断进步和应用场景的扩大,它将提供更多的机会和可能性。在这个变革的时代,我们积极关注、探索AI技术的最新应用,实现更高效、智能化的未来。