企业是（shì）否正在探索如何在业务中最佳实施（shī）人工智能？需要考（kǎo）虑人工智能对于业务应用程序至关重要的（de）5个未来趋势。

如果企业正在考虑使用（yòng）人工智能（AI）来完（wán）善其基（jī）础IT和数据功能，那（nà）么如何将炒作与现实区分开？

无论是在探索人（rén）工智能（AI）对企业的承诺，还是想知道何时才能看到（dào）真正的变革性（xìng）成果，以下是将有助（zhù）于实（shí）现人工智能（AI）未开发潜力（lì）的五个（gè）行业趋势：

1.黑盒与可解释（shì）人工智能

对于大多（duō）数人来说，深度学习系统（tǒng）本质上是（shì）难以理解的。使用数百（bǎi）万个数（shù）据点作为输入，并将相关数据（jù）作为输出（chū），通常无（wú）法使用纯语言解释其（qí）内部逻（luó）辑（jí）。

但是，如果自（zì）动化系（xì）统（tǒng）要协助做出关键决策，例如要（yào）使用哪些操作（zuò）和流（liú）程，而人们（men）却无（wú）法理解这些决策（cè）是（shì）如（rú）何制（zhì）定的，人们如何识别和解决错（cuò）误（wù）？这种缺（quē）乏常识的现象限制了（le）人工智能在现实世（shì）界中的应用。人们需要一个更清晰、更简单的人（rén）工智（zhì）能系统，以更好地（dì）与世界和（hé）人们（men）建（jiàn）立（lì）联（lián）系。

人（rén）们需（xū）要一个更清晰、更简（jiǎn）单（dān）的人工智能（néng）系统，以更好地与世界和人们建立联系。

2.机器（qì）学习与（yǔ）机器教（jiāo）学

根据（jù）麦肯锡全球（qiú）研究所的数据，到2030年，预计在（zài）物理和人工技能以及基本（běn）认知技能上花费的工作（zuò）时（shí）间将（jiāng）分别减少（shǎo）14％和15％。相反，人们将花费更多的时间使用更高的认（rèn）知技（jì）能，例如回答“为什么（me）”和决定要（yào）做什么。

这种新的（de）工作方式将（jiāng）导（dǎo）致对支持（chí）它（tā）的工具的（de）需求。PARC科学家Mark Stefik对机械学的研究描述了一个（gè）人类与机器可以相（xiàng）互学（xué）习的未来。在将来，人们（men）可（kě）以将（jiāng）人工智能（néng）系统想象为工作场所的（de）重要组（zǔ）成部分。

3.冯•诺（nuò）依曼计算与神经形态计（jì）算

在接下来的十年中，IT的主要中（zhōng）断之（zhī）一将是从传（chuán）统的冯（féng）•诺依曼计计算架构到神经形态计算的过渡。随着摩尔（ěr）定律的放慢，人们遇到了冯•诺依曼瓶颈，那么可以从迄今为止（zhǐ）最高（gāo）效（xiào）的计算机（大脑）中学到什么？

生物（wù）大脑在同一电路中具有记忆和计算功能，而传统的冯•诺依曼数（shù）字计算（suàn）机将记忆（yì）与（yǔ）计算分开。生物大（dà）脑高度并行化，而数字计算机（jī）以串行方式执（zhí）行计算（suàn）。生物大脑（nǎo）很（hěn）密集（jí），只需（xū）要（yào）数字（zì）计算（suàn）机所用能量的一小部分。这些瓶颈是现（xiàn）代数字计算机努力处理庞大的人工智（zhì）能程序的主要原（yuán）因。

4.数字与量子计（jì）算机

大小限制使常（cháng）规数字（zì）计（jì）算机无法满足人工智（zhì）能计算的需求。量子计（jì）算（suàn）机使用量子位和并行性来处理大量数（shù）据并同时查看所有解决方案。像IBM和Google AI Quantum这样（yàng）的传统公司（sī）以及像Bleximo这样的初创公（gōng）司正在努（nǔ）力（lì）将通用（yòng）处理器和NISQ应用程序专用的量子协处（chù）理器（称为量子加速器）结合起（qǐ）来，以构建针对特定业务（wù）和（hé）工（gōng）程领域的系统。早期的潜在行业（yè）应用（yòng）包（bāo）括化学（用于材料）、制药（yào）（用于药（yào）物设计）和金融（róng）（用于优化）。

5.电子与脑机接口设备（bèi）

当前的（de）人工智能应用（yòng）程（chéng）序主要（yào）在电子设备上运行，但（dàn）人们最终会看到电子和生物系统之间更加紧密的（de）集成。

当前的人工智（zhì）能应（yīng）用程序主要在电（diàn）子设备上运（yùn）行，但（dàn）人（rén）们最终会看（kàn）到电子和（hé）生物系统（tǒng）之间更加紧密的集成。例如，埃（āi）隆•马斯（sī）克（kè）的最（zuì）新（xīn）合资企业之一（yī）Neuralink公司（sī）宣布计划（huá）在（zài）2020年底之前开始将其可植入式脑机接口（BMI）设备与（yǔ）人类进（jìn）行临床试验。通过（guò）将人工（gōng）智能应用程序与（yǔ）人们的生物系统相结合，边界人机之间已经开（kāi）始融合。科学（xué）家还将脑（nǎo）机（jī）接（jiē）口（BMI）和人工智（zhì）能相结合，以使用大脑信（xìn）号控制外部设备，并用人工智能系统（tǒng）重现大脑皮（pí）层功能的各个方面。

大多数（shù）科学家和技术专家都（dōu）认为（wéi），人们（men）只是（shì）在挖掘人工智能（néng）潜力的表面（miàn）。首席信息官和组织越来越需要跟踪（zōng）这（zhè）种变革性技术的最新发（fā）展。