噢，你去的地方：2020年最重要的AI预测
随着企业进一步了解AI可以为他们做什么，基于AI的技术在2019年达到了新的应用水平。随着AI系统的不断成熟以及公司扩展用途和应用程序以满足高度专业化的需求，2020年将变得更加令人兴奋。在来年，组织将被授权在实现更高效率的同时更加明智地分配资源。
这是我对2020年AI的最高预测：
人工智能比替代品更多地被用作助手
跨行业的担忧是，随着AI的不断改进，其最终的应用将接替人类的工作并取代工人。当然，人工智能正在以新颖有趣的方式被利用，但是基于人工智能的技术不是用机器代替人工，而是将成为人类的助手。
人工智能和机器学习可以在几秒钟内分析成千上万个数据点，以提供人类永远无法获得的见解。这些见解将用于使人的决策更加容易，并减轻工人最繁琐，耗时的任务，从而使他们能够专注于无法很好地适应算法的高阶问题。希望在来年战略性地应用基于AI的技术，以帮助员工在各自的岗位上变得更有效率和价值。
转移学习变得越来越普遍
机器学习算法会在其他算法的基础上进行改进，从而使转移学习在2020年将成为一种更广泛使用的技术。迄今为止，转移学习已主要用于图像处理，但我们将看到转移学习已应用于文本挖掘等领域继续改善。
迁移学习的好处是，更广泛的行业将能够利用AI基于小数据创建高度特定的应用程序。由于需要的数据量较少，因此组织可以创建最先进的解决方案，这些解决方案可以更快，更准确，更适合其特定需求。
黑匣子的云继续升起
长期以来，人工智能一直缺乏透明度。随着机器开发更多的自学习功能，开发人员可能不完全知道为什么机器学习系统会得出某些结论。当进程被隐藏时，行为会给想知道他们是否应该信任此类系统生成的数据的用户提供暂停。为了解决这个问题，更多可解释的模型正走在前列。
2020年，人工智能将实现数据可解释性，可追溯性和确定性之间的差异。在什么情况下也需要澄清。随着计算元素使复杂的预测更容易理解，可以创建有助于解释这些预测的解决方案。通过消除黑匣子的奥秘，组织可以优化或扩展查询以提供更多有价值的信息。
人工智能即服务的需求将上升
传统上，机器学习模型对于数据科学家和工程师而言并不容易直接部署。随着AI像服务一样交付，这种情况将在来年有所改变。AI模型将在云中以更便宜，更轻松的方式执行。
这是在多个方面的重大发展。通过迁移到云中的无服务器部署，机器学习模型不会消耗与服务器上相同数量的计算资源。这导致效率水平大不相同。这本身将使AI即服务更受欢迎。将AI迁移到云端也对交付模型产生积极影响。可以创建并共享一个API，而不用采用非常繁琐的解决方案。
这些只是关于AI在不久的将来可以发展的一些想法。人工智能和机器学习的发展日新月异，公司急切渴望为新解决方案拉动动力。但是AI背后的当前势头将继续推动创新，随着组织从机器学习系统中受益，组织将不断发展。

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