最近舆论一片由Jason聪指出,“要学会套用埃里克拜因霍克的经济新思维,有物理技术即在发展科学的步伐,社会技术在这处人类可以改变,要慢得多的速度进化“。他进一步认为,物理技术,能够通过数据的科学人工智能如果社会考虑像技术的不信任是无法克服的(AI)最终将受到阻碍。

标题到2020年,聪认为,这将动态塑造我们如何看待和在新的十年实现AI。以下是他的2020个预言中:

  • 数据科学和AI角色将继续朝着专业化的发展趋势。他写道,“对于多才多艺的表演者全部价值,他们不具有比较优势,当谈到建设和缩放大数据科学团队。”In the years ahead, there will be a greater need for data scientists to focus on either engineering-heavy work (i.e., data/ML/AI engineer roles) or science-heavy functions (i.e., data scientists, business analytics professionals or analytics consultants).
  • 高管了解数据科学和人工智能将变得更加重要。企业领导者确实越来越意识到,技术也逾发理智,或缺乏他们的组织可以是一个瓶颈,以更广泛地采用AI其-的。因此,聪认为,越来越多的企业将制定培训计划,并投资于其他渠道,以加速其AI成熟。
  • 道德将成为它自己的纪律。像剑桥的analytica丑闻和亚马逊的偏见AI招聘工具事件带来AI伦理的谈话进入公众的意识。聪认为我们将看到数据科学和人工智能道德成为一种独特的学科,并指出,“技术通常由几年赶不上监管的范式,而调节则迎头赶上。这将导致短期的阵痛数据科学和人工智能小组学习中的新限制的工作,但最终会导致长期收益是可信的球员和坏演员分开。”
  • 从获得的AI和数据科学可操作的见解将仍然需要工作。聪写道,“创建从数据的科学价值和AI不仅难,但需要讨论并达成共识超越了数据科学家和机器学习工程师的一致好评。”虽然新的十年将带来新的工具和人工智能技术(希望)更大的信任,工作,协作的显著量,并达成共识仍然是必要的,以便为组织这些解决方案,并养活他的数据中获得价值。

欲了解更多关于什么我们可以在未来几年人工智能期待,看看这个最近创新后的APEX。