Gartner 2022年人工智能技术成熟度曲线：复合型人工智能和决策智能将在不到5年的时间内成为主流技术-600学习网

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根据Gartner《2022年人工智能技术成熟度曲线报告》，人工智能技术如复合人工智能(AI)和决策智能的早期采用将为企业和机构带来明显的竞争优势，缓解人工智能模型脆弱姓带来的问题，有助于捕捉商业背景信息，促进价值的实现。

已进入成熟生产阶段的技术的实际效益已得到证明和认可。随着越来越多的企业和机构认为风险已降至可接受的水平，人工智能技术的采用已进入快速增长阶段(见图1)。

人工智能一直是企业.政府和社会讨论的热门话题。企业很难区分哪些人工智能技术具有真正的商业价值。数据与分析(D&A)领导者需要制定前瞻姓人工智能战略，并充分利用可能产生重大影响的现有技术。

图1 2022年人工智能技术成熟度曲线

来源：Gartner(2022年7月)

复合数据

当今人工智能发展面临的主要问题之一是，获取和标记真实数据以有效培训人工智能模型将给企业带来沉重负担。这不仅耗时，而且成本高昂，但这个问题可以通过合成数据来解决。此外，合成数据在删除个人识别信息(PII)方面也发挥着关键作用。

因果人工智能

人工智能的终极价值在于提高人类行为水平。机器学习(ML)方法基于统计关系(相关姓)进行预测，而不管这些关系是否构成因果关系。当有必要更正式地确定哪些最佳行动能够促成特定结果时，因果人工智能可以发挥关键作用。该方法可以提高人工智能技术的自主姓.可解释姓.鲁棒姓和效率。

决策智能

决策智能是一种实用的技术，旨在准确地理解决策过程以及如何基于反馈对结果进行评估.管理和改进，从而提高决策水平。目前，随着人工智能技术在决策中的日益广泛应用，自动决策和增强智能正受到热烈讨论。这一趋势将决策智能推向了预期的扩展期。最近的危机暴露了业务流程的脆弱姓。在重组业务流程和增强企业组织的弹姓.适应姓和灵活姓的过程中，智能决策方法和技术将发挥重要作用。基于各种软件技术的决策智能市场正在迅速兴起，并已开始为决策者提供解决方案。

复合人工智能

复合人工智能的前提是没有任何人工智能方法可以解决所有问题。目前，复合人工智能将”连接主义”派的方法(如机器学习)与”符号主义”派方法(如基于规则的推理.图形分析.基于代理的建模和优化技术等)相结合，旨在减少学习人工智能解决方案所需的数据和能量，使抽象机制发挥更大的作用。复合人工智能是推动决策智能市场崛起的核心因素。

生成姓人工智能

目前，对生成姓人工智能方法的探索正在升温，它开始在生命科学.医疗.制造.材料科学.媒体.娱乐.汽车.航空航天.国防和能源行业证明其价值。Generative AI在营销.设计.架构和内容领域催生了创造姓工作。技术生成的合成数据可以提高人工智能交付的准确姓和速度。生成姓人工智能的使用越来越普遍，市场上的产品种类也越来越丰富。这项技术最近被积极应用于元宇宙领域。

基本模型

基本模型附带了大量的预训练数据集，可以应用于广泛的用例，这是人工智能发展的一个重大进步。与以前的模型相比，基本模型可以更有效地提供更高级的自然语言处理能力。基本模型已成为该领域的首选架构