人工智能关键技术的发展趋势

　　新冠疫情影响了商业活动的方方面面，但它并没有减少人工智能对我们生活的影响。事实上，自学算法和智能机器将在抗击疫情以及未来我们可能面临的其他疫情中发挥重要作用。人工智能仍然是未来改变人们生活、工作和娱乐方式的关键技术趋势。所以，我们要重新思考商业策略和优先事项并付诸行动。

　　更智能的大数据分析和洞察力

　　在这场持续的疫情期间，我们亲眼目睹了快速分析和解释病毒在世界各地传播数据的迫切需要。各国政府、全球卫生机构、学术研究中心和工业界已经联合到一起，共同开发收集、汇总和合作信息的新方法。我们已经习惯每天晚上在新闻上看到所在地区的最新感染或死亡率数据。

　　技术进步是使这次疫情迄今没有造成像1918年西班牙流感大爆发那样多人死亡的主要原因。从医疗技术和护理标准，再到通讯技术的进步，使疫情得以更快地发现并实施封锁。在接下来的一年里，人工智能将被列入更有效地应对疫情流行病的技术发展清单中。

　　仅科学和医学文献数量的增长就非常巨大，截至今年4月，科学界已有2.8万多篇与新冠病毒有关的论文发表。由自然语言处理（NLP）算法驱动的专用搜索引擎目前已经可以使用，任何人在调查这个庞大的数据集时都可以得到人工智能的帮助。我们还可以将机器学习解决问题的能力应用到更多大规模的、实时的全球数据集，人们将更容易地发现疫情，跟踪感染者之间的接触，实现更准确的诊断，并通过预测病毒在未来可能的进化方式，开发出更有效和持久的疫苗。

　　自动检测与预防

　　我们已经看到包括美国在内很多国家的司法管辖区域对于无人机的使用，测试了它们是否可以用来监控人们对于社交距离的遵守。更先进的应用也慢慢出现，比如能够检测人群中个体高温症状的无人机。这些系统使用计算机视觉技术分析无人机摄像头捕捉到的数据，并向当局或当地管理人员通报病毒传播的统计数据和概率。

　　另一个相关的增长领域将是面部识别技术的使用，同样由计算机视觉算法驱动。由于人脸识别侧重于个人的识别，而不是人群之间，因此它的争议性更大，警方已使用人脸识别来检测封锁和隔离逃避者，以及追踪人群中出现症状的个人的行动。

　　证据似乎表明，由于病毒带来的健康风险，公众对以前被认为过于严苛的监视手段已经变得更加宽容。在未来的18个月里，随着技术人员越来越熟练的掌握人工智能驱动的监控甚至执法，这种容忍度可能会得到进一步的检验。

　　业务复苏——预测行为的转变

　　人工智能工具和平台已经就位，可以帮助企业了解他们的客户如何适应新的现实。以前在商业和人际关系培养方面落后于数字渠道的组织，也已经认识到形势的紧迫性，并迅速掌握了行为分析和个性化等概念。随着中小企业寻求建立自己的竞争优势，在2021年，为组织提供自助访问技术的工具将变得越来越普遍。

　　遏制下次疫情爆发

　　大多数人工智能算法都是针对预测的，而人工智能辅助流行病学的更高目标将是建立能够准确预测未来疫情将在何时何地爆发的系统。这项研究已经进行了一段时间，事实上，关于当前疫情的一些最早预警是由人工智能产生的。

　　我们可以期待人工智能研究在未来18个月内取得进一步的突破，这将提高我们发现以及应对病毒爆发危险的能力。然而，要实现这一点，还需要各国政府和企业之间持续的全球性合作。这种情况如何发展，很可能会受到全球政治、立法者以及技术发展进程的影响。因此，获取医疗数据集和阻碍国际信息交流等问题也将是未来一年的热门话题。