企业是否在探索如何最好地在其业务中实施人工智能？需要考虑人工智能对商业应用至关重要的五种未来趋势。

如果公司正在考虑使用人工智能（Ai) 来提高其基本的 IT 和数据能力，那么如何才能将炒作与现实区分开来呢？

无论是探索人工智能（Ai) 对企业的承诺，还是思考何时才能看到真正的变革成果，以下五个行业趋势将有助于实现人工智能（Ai) 尚未开发的潜力：

1. 黑匣子和可解释的人工智能

对大多数人来说，深度学习系统本质上是很难理解的。用数百万个数据点作为输入，以相关数据作为输出，往往不可能用纯语言来解释其内部逻辑。

然而，如果自动化系统要帮助做出关键决策，比如使用哪些操作和流程，人们就无法理解这些决策是如何做出的，人们如何识别和解决错误？这种缺乏常识的做法限制了人工智能在现实世界中的应用。人们需要一个更清晰、更简单的人工智能系统，以便更好地与世界和人民联系。

人们需要一个更清晰、更简单的人工智能系统，以便更好地与世界和人民联系。

二、机器学习与机器教学

麦肯锡全球研究所（McKinsey Global Institute) 的数据显示，到 2030 年，体力技能、体力技能和基本认知技能的工作时间预计将分别减少 14% 和 15%。相反，人们将花更多时间使用更高的认知技能，比如回答 "为什么" 和决定该做什么。

这种新的工作方式将导致需要工具来支持它。Parc 科学家 MarkStefik 的力学研究描述了人类和机器可以相互学习的未来。在未来，人们可以将人工智能系统视为工作场所的重要组成部分。

3.vonNeiman 计算和神经形态学计算

在接下来的十年里，IT 的主要中断之一将是从传统的冯·诺依曼（Von Neumann) 计算架构向神经形态计算的转变。随着摩尔定律（Moore‘s Law) 的放缓，人们会遇到冯·尼曼（Von Neiman) 的瓶颈，那么从迄今为止最高效的计算机（大脑）中可以学到什么呢？

生物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（Von Neumann) 数字计算机将内存与计算分开。生物大脑高度并行，而数字计算机以串行方式执行计算。生物大脑密度大，只需要数字计算机所用能量的一小部分。这些瓶颈是现代数字计算机努力应对庞大人工智能程序的主要原因。

4. 数字和量子计算机

尺寸限制使得传统的数字计算机无法满足人工智能计算的需求。量子计算机使用量子位和并行处理大量数据，同时查看所有解决方案。IBM 和 GoogleAI 量子等传统公司以及 Bleximo 等初创企业正试图将通用处理器与量子密码处理器（即量子加速器）结合起来，为特定的商业和工程领域构建系统。早期的潜在工业应用包括化学（用于材料）、制药（用于药物设计）和金融（用于优化）。

5. 电子及脑 - 电脑接口设备

目前人工智能的应用主要集中在电子设备上，但人们最终会看到电子系统和生物系统之间更紧密的融合。

目前的人工智能应用主要在电子设备上运行，但人们最终会看到电子系统和生物系统之间更紧密的融合。例如，Elon Musk 的最新合资企业之一 Neuralink 宣布，计划在 2020 年年底前开始对其可植入的脑 - 计算机接口（BMI) 设备进行临床试验。通过将人工智能应用与人类的生物系统结合起来，边界人机一体化已经开始。科学家们还将大脑 - 计算机接口（BMI) 与人工智能结合起来，利用大脑信号控制外部设备，并利用人工智能系统再现大脑皮层功能的各个方面。

大多数科学家和技术专家一致认为，人们只是在挖掘人工智能的潜力。首席信息官和组织越来越需要追踪这一变革性技术的最新发展。