根據(jù)Gartner 2019年CIO議程調(diào)查，在2018年至2019年期間，部署人工智能(AI)的組織從4%增長到14%在亞馬遜Alexa，Google助手等全球成功的推動下，會話式AI仍然是公司議程的重中之重

隨著AI的日益普及，企業(yè)在AI方面取得了進步，并且他們也犯了更多的錯誤，從而加速了他們的學習曲線

這些以及其他許多新見解來自今年早些時候發(fā)布的2019年Gartner人工智能炒作周期，并在最近的Gartner博客文章《2019年Gartner人工智能炒作周期的熱門趨勢》中進行了總結(jié)。Gartner對“炒作周期”的定義包括技術生命周期的五個階段，在此進行解釋。Gartner最新的AI炒作周期反映出隨著企業(yè)增加對AI的采用，AutoML，智能應用程序，AI平臺即服務或AI云服務的日益普及。下圖顯示了2019年針對AI的Gartner炒作周期：

Gartner建議其客戶考慮將語音識別納入其短期AI技術路線圖。Gartner觀察到，與自然語言處理領域內(nèi)的其他技術不同，語音到文本(和文本到語音)是一種獨立的商品，可以將其模塊插入各種自然語言工作流程中。該技術領域的領先供應商包括亞馬遜，百度，Cedat 85，谷歌，IBM，智能語音，微軟，NICE，Nuance和Speechmatics。

今年的炒作周期包括八種基于AI的新技術，反映了Gartner企業(yè)客戶計劃在支持新業(yè)務模型的同時跨DevOps和IT擴展AI。

人工智能的炒作周期中將包含的最新技術反映了企業(yè)如何試圖揭開人工智能的神秘面紗，以提高采用率，同時推動新的商業(yè)模式。新技術包括以下內(nèi)容：

AI云服務– AI云服務是托管服務，可讓開發(fā)團隊整合AI和機器學習的固有優(yōu)勢

AutoML–自動化機器學習(AutoML)是自動構建，部署和管理機器學習模型的過程的功能

增強智能–增強智能是人與人工智能(AI)以人為中心的伙伴關系模型，它們共同努力以提高認知能力，包括學習，決策和新體驗

可解釋的AI– AI研究人員將“可解釋的AI”定義為使黑匣子AI算法的輸出足夠容易理解的方法的集合

Edge AI– Edge AI是指在自動駕駛汽車到流分析等應用中使用嵌入在IoT端點，網(wǎng)關和邊緣設備中的AI技術

強化學習–強化學習具有游戲和自動化行業(yè)的主要潛力，并有可能在機器人技術，車輛路線，物流和其他工業(yè)控制場景中帶來重大突破

量子計算–量子計算有潛力在系統(tǒng)優(yōu)化，機器學習，密碼學，藥物發(fā)現(xiàn)和有機化學領域做出重大貢獻。盡管量子計算在大多數(shù)企業(yè)的規(guī)劃范圍之外，但量子計算可能會對關鍵業(yè)務或運營產(chǎn)生戰(zhàn)略影響

AI市場– Gartner將AI市場定義為一個易于訪問的地方，其技術基礎設施促進了可重復使用算法的發(fā)布，使用和計費。組織內(nèi)部使用某些市場來支持數(shù)據(jù)科學家之間內(nèi)部共享預構建算法

Gartner認為以下AI技術正在興起，并且是AI Hype Cycle的創(chuàng)新觸發(fā)階段的一部分：AI市場，強化學習，決策智能，AI云服務，數(shù)據(jù)標簽和注釋服務，并且知識圖現(xiàn)在正在顯示早期的概念驗證故事證明了潛在技術突破的跡象。處于“炒作”周期的“創(chuàng)新觸發(fā)”階段的技術通常缺乏可用的，可擴展的產(chǎn)品，但尚未證明其具有商業(yè)可行性。