我们从Data Natives 2019(欧洲最酷的Data Science聚会)中为您挑选了一些AI趋势。

我们即将进入2020年,这是一个新的十年,预计人工智能将在我们生活的几乎所有方面占主导地位-我们的生活方式,我们的沟通方式,我们的睡眠方式,我们在工作中的工作等等。 您可能会说它已经做到了-这是事实。 但是我认为,在未来十年中,这种优势将不断扩大,人类将变得更加意识到科技会影响他们的生活,以及AI正在与他们生活在一起这一事实。 麦肯锡估计,人工智能技术有望在19个行业的9个业务部门中每年创造3.5T至$ 5.8T的价值。 该研究认为,所有分析技术都可以使这种增值额达到每年$ 9.5T至$ 15.4T总体影响的40%。 即使我们没有意识到,某种或某些因素也使我们成为了技术行业这一巨浪的一部分。 因此,我们今年在Data Natives 2019上提出的问题是我们的年度会议是有意识或无意识的`` 什么使我们成为技术?''

Data Natives的创始人兼首席策展人兼Dataconomy Media董事总经理Elena Poughia定义了迈向未来的这一举措,

“我们的使命是使数据科学变得可访问,开放,透明和包容。”

很难一目了然地捕捉到今年Data Natives的兴奋和演讲,因为它包括7天的25多个卫星事件,8.5小时的研讨会,8小时的鼓舞人心的主题演讲,10小时的五个阶段的小组讨论以及长达48小时的黑客马拉松,超过3500名数据爱好者和182多位演讲者。 因此,我决定从Data Natives 2019进行一些主要的讨论和对话,这些讨论和对话定义了今年和未来十年AI的关键趋势。

人类智慧将如何拯救AI?

在数据科学家的世界中,如今称AI愚蠢为时尚。 无法适应变化,无法意识到自身及其行为,无法简单地执行由人手创建的算法; 特别是不适合重现人脑的功能。 根据ChercheurAssociéen Psychologie et Neurosciences的范妮·努斯鲍姆(Fanny Nusbaum)博士的说法,在这些指控中存在一种自尊心 ,势利的形式。

“侮辱机器显然不是问题。 更严重的是,这是对某些人的侮辱。 要理解,我们必须问自己:什么是智力?”

范妮·努斯鲍姆(Fanny Nusbaum)解释说,智力确实是一种适应能力,但是适应可以采取多种形式。 基于这种意识,可以适应新情况并了解世界,因此有了全球情报。 在这种全球思维中表现出最佳适应能力的个体中,可以找到伟大的思想家,哲学家或有远见的人,称为“哲学认识论”。

但是也有一种特殊的智能,可以通过执行任务来适应,并且其最热心的代表“ Ultracognitives”可以是高级运动员,画家,音乐家。 这种特定的智能奇怪地看起来像人工智能。 诚然,一条泳道也许几乎没有适应变化的能力,但是任务通常是熟练掌握的。 因此,有些专家不愿收集关于什么是智能的可疑科学知识,也许成为成为AI受惊的人群的英雄,而最好是寻求人类和人工智能之间的融合,而融合肯定可以携手创造奇迹。

人工智能在工业革命中的作用

经合组织高级政策分析师阿利斯泰尔·诺兰(Alistair Nolan)谈到了制造业的人工智能。 他强调指出,人工智能现已应用于从工业设计到研究的所有生产阶段。 但是,制造商对AI的采用率很低。 在经合组织经济体几十年来劳动生产率增长率下降的情况下,这尤其令人担忧。 除其他限制外,人工智能技能到处都是稀缺,增加技能供应应成为公共部门的主要目标。

“所有国家都有一系列旨在加速技术传播的机构,例如德国的Fraunhofer,该机构经营着应用技术中心,以帮助测试和原型化技术。 此类机构必须满足希望采用AI的公司的特定需求,这一点很重要。 例如,将企业与不知道如何使用的数据联系起来的数据政策与可以从数据中创造价值的专业知识也很重要。 可以通过政府可以帮助促成的自愿数据共享协议来促进这一工作。 通常应避免使用限制跨境数据流的策略。 政府必须确保正确的数字基础架构,例如基于光纤的宽带。”他说。

人工智能,它的偏见和主流用途

AI革命是强大的,不可阻挡的,并影响到我们生活的方方面面。 它由数据推动,并由AI从业人员提供支持。 强大的力量带来了巨大的责任,即通过AI带来信任,可持续性和影响力。

人工智能需要具有可解释性 ,能够检测和纠正偏差,防止恶意攻击并具有可追溯性:数据来自何处,如何使用? 人工智能存在偏见的根本原因通常是将偏向人类的决策注入到历史数据中-我们需要建立多元化的人类团队来构建和管理无偏见的数据。

领先的AI平台提供了信任和安全性,低代码的构建和部署以及联合创建的功能,还降低了使用AutoAI之类的工具的进入门槛 。 设计思维,可视化和数据新闻是成功的AI团队的基础。 IBM Data Science Elite执行决策科学家兼程序总监Susara van den Heever博士表示,她的团队使用这些技术帮助James Fisher制定了海上风电场的数据战略,并使利益相关者相信AI的价值。

“人工智能将对建立可持续发展的世界产生巨大影响。 IBM 团队 与西门子共同创建了一个项目,解决了运输行业的排放问题。 如果每位AI从业者都将自己的一些智力集中在AI for Good上,那么我们很快就会看到巨大的影响。”她说。

数据和AI在医疗保健中的使用

在讨论AI如何改变医疗保健之前,重要的是讨论医疗保健行业中数据的相关性。 HIPPO AI基金会创始人兼数字医疗专家Bart De Witte正确地说,

“数据不是商品,因为数据是人,数据反映了人类的生活。 医疗保健中的数据货币化不仅将允许监视资本主义进入我们生活的更深层。 如果未来的数字医学建立在数据货币化的基础上,那将等同于对自我的剥夺。 “

他提到这可能是不平等的新社会秩序的开始,这是与人类自由和自治不相容的社会秩序。 这种方法迫使最弱的人自愿参加并非基于共识的人体实验。 从长远来看,这可能会导致个人或团体与公司之间,甚至公民与政府之间的权力均势高度不平等。

有人可能会对医疗保健中的数据使用有所保留,但我们不能否认AI对这一行业的贡献。 Better的业务发展和传播经理Tjasa Zajc在演讲中强调了“人工智能增强了病患与健康之间的平等”。 她指出,研究人员正在使用AI软件进行试验,该软件越来越能够通过观察您的打字方式来判断您是否患有帕金森氏病,精神分裂症,抑郁症或其他类型的精神障碍。 人工智能支持的语音技术正在检测我们的情绪并帮助治疗心理疾病,而机器视觉技术正在识别人眼看不见的东西。 人工胰腺-一种自动测量葡萄糖水平和调节胰岛素输送的闭环系统,正在使糖尿病变得越来越容易管理。

“虽然许多问题困扰着医疗保健,但与此同时,许多技术创新正在改善医生和患者的状况。 我们迫切需要这一点,因为对医疗保健的需求在增加,而医疗保健人员的短缺也在增加,”她说。

欧洲AI的未来

麦肯锡(McKinsey)表示,欧洲在交付人工智能并赶上美国等最容易接受AI的国家以及中国等新兴国家的潜力很大。 如果欧洲平均根据其现有资产和相对于世界的数字化位置来发展和传播人工智能,那么到2030年,它可能会增加约2.7万亿欧元,或20%的总经济产出。如果欧洲要赶上美国,在AI前沿领域,此期间可为集体GDP总计增加3.6万亿欧元。

为什么有些公司吸收AI技术而其他大多数公司却没有? 突出的因素包括他们现有的数字工具和功能,以及他们的员工是否具有与AI和机器交互的正确技能。 只有23%的欧洲公司表示,人工智能的传播既不依赖于以前的数字技术,也不依赖于使用这些数字技术进行操作所需的能力。 64%的人报告说AI的采用必须与数字功能相关,而58%的人则与数字工具相关。 麦肯锡报告称,欧洲公司采用AI的两个最大障碍与合适的员工队伍有关。

欧盟委员会指出,人工智能是数字经济的重要战略领域,因为它是机器人技术,认知系统和大数据分析的跨领域应用。 为了支持这一点,委员会的Horizon 2020资金包括相当数量的AI资金,专门分配了7亿欧元的欧盟资金。 这个“欧洲AI的未来”小组是会议上最受欢迎的小组之一,会议由Intersystems的销售工程师Eduard Lebedyuk,经合组织经济合作与发展组织的Alistair Nolan和The的首席执行官Nasir Zubairi组成。 LHoFT –卢森堡金融科技公司,Taryn Andersen总裁,Impulse4women联合创始人,EIC中小企业创新资助工具的陪审团成员,Fanny Nusbaum Fondatrice等人。 Datanatives的创始人兼首席执行官。

人工智能与道德。 为什么大惊小怪?

在影响到经济各个领域的AI的所有这些创新之中,不能也不应忘记的方面是“ AI的道德”。 柏林工业大学人工智能教授托比·沃尔什(Toby Walsh)博士在演讲中强调,有必要在人工智能世界的道德与错误方面指出不良行为。 他的演讲中最令人着迷的陈述是他说“公平”本身的定义值得怀疑。 除非有100%准确的预测或相同的组,否则“公平”的定义有21种,并且大多数定义互不相容。 在人工智能中,最大化利润将再次为您提供完全不同的解决方案,以及不太可能被视为公平的解决方案。 因此,尽管人工智能为我们做好了工作,但重要的是要质疑什么是“公平的”以及我们如何在每个步骤中对其进行定义。

(Data Natives 2019的演讲者表达的观点是他们自己的观点,本文的内容受到他们的演讲启发)

在此处阅读有关Data Natives 2019的完整事件报告。

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