9月24日动静，Gartner公布 2021年人工智能技术成熟度曲线（Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2021），个中的四个趋向正在推进近期人工智能立异。这四个趋向分别是：负责任的人工智能、小而宽数据计谋、人工智能平台的操纵化，和数据、模子和测算资源的有用使用。
Gartner初级首席研讨分析师Shubhangi Vashisth默示：“人工智能的立异速度飞快，技能成熟度曲线中 一半以上的技能将在两到五年内成为主流技能 。边沿人工智能、计算机视觉、决议智能和机械进修等立异皆将在将来几年对市场发生革命性的危害。”
人工智能市场仍处于逐渐发展阶段，位于技能萌芽期的人工智能立异占有着很大的比例（见图一）。这表明终端用户正在追求超越当前人工智能工具功效局限的特定技能功效这一市场趋势。
图一、人工智能技术成熟度曲线
来历：Gartner（2021年9月）
Gartner以为以下四项趋向正在推进人工智能立异：
负责任的人工智能（Responsible AI）
Gartner研讨副总裁Svetlana Sicular透露表现：“进步人工智能技术的可信度、透明性、平正性和可审核性对各种好处相干者的重要性仍正在日趋增添。负责任的人工智能有助于：实现平正（即使数据中存正在成见还没有破例）、取得信赖（只管透明度和可解释性办法正正在渐渐进步）和正在确保羁系合规的与此同时，起劲克制人工智能的几率性质。”
Gartner预测到2023年，一切人工智能开辟和培训人员都必须具有负责任的人工智能方面的专业知识。
小而宽数据（Small and Wide Data）
数据是乐成人工智能方案的根蒂根基。小而宽数据计谋可以实现更强盛的阐发和人工智能、削减企业机构对大数据的依靠，并供应更雄厚、更完全的情境感知。
依据Gartner的展望，到2025年，70%的企业机构将被迫把重点由大数据转向小而宽数据，这将为阐明东西给予更多的上下文并降低人工智能对数据的需求。
Sicular暗示：“小数据的关键在于利用只需较少数据就可以供应有用洞察的剖析手艺，而宽数据则能实现各类数据源的剖析和协同作用。把这一些计谋联合在一起就可以够实现更强盛的剖析并有利于取得越发全方位的业务题目视角。”
人工智能平台的操纵化（Operationalization of AI Platforms）
使用人工智能增进业务转型的紧迫性和关键性正在推进人工智能平台的操纵化需求。这意味着将人工智能项目由观点转向出产，进而能够依附人工智能处理方案来处理企业范围内的题目。
Sicular暗示：“凭据Gartner的研讨，只有一半的人工智能项目可以由试点进入到出产，而这一些项目标均匀完成时候为9个月。人工智能编排和自动化平台（AIOAPs）和模子操纵化（ModelOps）等立异正在实现可重用性、可扩展性和管理，加速人工智能的采取和增长速度。”
资源高效使用（Efficient Use of Resources）
鉴于人工智能安排所涉及到的数据、模子和较量争论资源复杂性取范围，人工智能立异需求最高效地哄骗这一些资源。多重体验（multiexperience）、组合式人工智能（composite AI）、生成式人工智能（generative AI）和Transformer因可以以更高效的方法处理各种业务题目而引起了人工智能市场的存眷。