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2018年人工智能八大趨勢(shì)
發(fā)布者:sztgdzn  發(fā)布時(shí)間:2018-10-10 10:53:26


  人工智能、大數(shù)據(jù)、預(yù)測(cè)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方面主要的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)顯示:到2018年,75%的開(kāi)發(fā)人員將在一個(gè)或多個(gè)業(yè)務(wù)應(yīng)用或服務(wù)中采用人工智能技術(shù)——IDC;到2019年,人工智能技術(shù)可應(yīng)用在100%的物聯(lián)網(wǎng)上——IDC;到2020年,30%的公司將引入人工智能以至少增加一個(gè)主要的銷售過(guò)程——Gartner;到2020年,算法將積極地改變?nèi)驍?shù)十億工人的行為——Gartner;到2020年,人工智能市場(chǎng)將超過(guò)400億美元——星座研究到2025年,人工智能將驅(qū)動(dòng)95%的客戶交互——Servion。


2018年8大人工智能趨勢(shì)觀察

趨勢(shì)一:較大的公司將贏得未來(lái)

在為應(yīng)用程序和產(chǎn)品開(kāi)發(fā)服務(wù)部署機(jī)器學(xué)習(xí)方面,谷歌可能是處于最前沿的。他不僅是第一家開(kāi)展人工智能研究的公司,而且還擁有7萬(wàn)多名員工。谷歌是一家很大的公司。此外,谷歌大腦是一個(gè)深度學(xué)習(xí)人工智能研究項(xiàng)目,谷歌擁有其整個(gè)團(tuán)隊(duì)。谷歌大腦的研究涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言理解、機(jī)器學(xué)習(xí)算法和技術(shù)以及機(jī)器人技術(shù)等領(lǐng)域。

趨勢(shì)二:算法和技術(shù)將會(huì)進(jìn)行整合

數(shù)據(jù)交易將存在于行業(yè)用戶之間,而算法和技術(shù)很有可能會(huì)進(jìn)行整合。數(shù)據(jù)交易以及算法和技術(shù)的整合將使人工智能發(fā)揮更強(qiáng)大的作用。

隨著像谷歌這樣的大公司不斷地收購(gòu)小公司,小公司手中的算法將被集成到大公司的核心平臺(tái)或解決方案之中。谷歌收購(gòu)了DeepMind這家構(gòu)建了通用學(xué)習(xí)算法位于倫敦的人工智能公司,目的就是為了獲得比其他科技公司更大的商業(yè)優(yōu)勢(shì)。

趨勢(shì)三:數(shù)據(jù)眾包市場(chǎng)將非常巨大

所有的人工智能公司都渴望獲得龐大的數(shù)據(jù)集,以便實(shí)現(xiàn)他們對(duì)人工智能的野心。這些公司將采用眾包的方式來(lái)獲取大量的數(shù)據(jù)。目前已經(jīng)有多種不同的方式來(lái)評(píng)估眾包數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性,不僅企業(yè)可以從這些數(shù)據(jù)中獲得收益,而且也能給消費(fèi)者一個(gè)保證

谷歌正通過(guò)眾包的方式獲取大量的圖像來(lái)構(gòu)建成像算法。它還使用眾包來(lái)協(xié)助改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量,如翻譯、轉(zhuǎn)錄、手寫(xiě)識(shí)別和地圖。亞馬遜還使用眾包人工智能來(lái)改進(jìn)Alexa超過(guò)15000個(gè)的現(xiàn)有功能。

趨勢(shì)四:企業(yè)并購(gòu),以及更多的并購(gòu)

在2018年,我們看到更多為了智力資本和人才而并購(gòu)企業(yè)的行為。機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域中的所有小公司都將可能被大型企業(yè)收購(gòu),這主要有兩個(gè)原因:

人工智能不能在沒(méi)有數(shù)據(jù)集的情況下獨(dú)立工作。由于大公司擁有大量的數(shù)據(jù)集,所以對(duì)于小公司而言,自己并沒(méi)有太大的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。沒(méi)有數(shù)據(jù)的算法沒(méi)有任何用處。沒(méi)有算法,數(shù)據(jù)幾乎沒(méi)有用。數(shù)據(jù)是算法的核心,獲取大量的數(shù)據(jù)非常重要。


趨勢(shì)五:用工具的民主化換取更大的市場(chǎng)份額

大公司將會(huì)把自己的算法和工具集開(kāi)源出來(lái),以獲得更大的市場(chǎng)份額。基于市場(chǎng)的數(shù)據(jù)和算法獲取壁壘將大大降低,而人工智能的新應(yīng)用將會(huì)增加。通過(guò)對(duì)工具的民主化,原本有限制或無(wú)法獲得人工智能工具的小公司將可以獲得大量的數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練和啟動(dòng)復(fù)雜的人工智能算法。


趨勢(shì)六:人機(jī)交互技術(shù)將得到改進(jìn)

Siri和Alexa可能是兩個(gè)最受歡迎的人機(jī)交互工具了。更多與它們類似的基于機(jī)器人的解決方案將成為人工智能公司的入門級(jí)產(chǎn)品。例如,計(jì)算機(jī)目前可用于語(yǔ)音分析和面部識(shí)別,而以后,計(jì)算機(jī)將能夠根據(jù)用戶的語(yǔ)調(diào)來(lái)識(shí)別他的心情,這稱為情感分析。

制造自動(dòng)化和非消費(fèi)者關(guān)注領(lǐng)域的解決方案第一個(gè)得到改進(jìn)。制造自動(dòng)化的改進(jìn)主要?dú)w因于采用自動(dòng)化、機(jī)器人和先進(jìn)制造在內(nèi)的復(fù)雜技術(shù)而節(jié)省下來(lái)的勞動(dòng)成本。在2018年,非消費(fèi)者解決方案的改進(jìn)將普遍存在,比如農(nóng)業(yè)和醫(yī)藥領(lǐng)域的人機(jī)交互技術(shù)。

趨勢(shì)七:人工智能肯定會(huì)逐步影響所有的垂直行業(yè)

制造業(yè)、客戶服務(wù)、金融、醫(yī)療保健和交通運(yùn)輸已經(jīng)受到了人工智能的影響。自動(dòng)駕駛車輛預(yù)計(jì)2018年就會(huì)上市。明年,人工智能將會(huì)影響更多的垂直行業(yè),例如:

保險(xiǎn)——人工智能將通過(guò)自動(dòng)化技術(shù)改進(jìn)索賠流程;

法律——自然語(yǔ)言處理可以在幾分鐘內(nèi)總結(jié)數(shù)千頁(yè)的法律文件,從而減少時(shí)間和提高效率;

公關(guān)與媒體——人工智能能提高數(shù)據(jù)處理的速度;

教育——虛擬導(dǎo)師的開(kāi)發(fā),人工智能輔助論文分級(jí),適應(yīng)性學(xué)習(xí)計(jì)劃、游戲和軟件,由人工智能驅(qū)動(dòng)的個(gè)性化教育課程將改變學(xué)生和教師的互動(dòng)方式;

健康——機(jī)器學(xué)習(xí)可用于創(chuàng)建更復(fù)雜、更準(zhǔn)確的方法來(lái)預(yù)測(cè)患者出現(xiàn)癥狀之前的患病時(shí)間

工業(yè)革命在100年前幾乎改變了一切,而人工智能將在未來(lái)幾年里改變整個(gè)世界。

趨勢(shì)八:安全、隱私、倫理與道德問(wèn)題

人工智能大旗下的所有東西,包括機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù),都容易受到新型安全問(wèn)題和隱私問(wèn)題的威脅。有時(shí)候,起重要作用的是關(guān)鍵性的基礎(chǔ)設(shè)施。與隱私問(wèn)題有關(guān)的安全方面的需求,如將銀行賬戶和健康信息進(jìn)行保密,將更多地依賴于安全性方面的研究。2018年是安全和隱私問(wèn)題得到解決的一年,也是有新發(fā)展的一年。

人工智能的倫理問(wèn)題成為2018年的主要關(guān)注點(diǎn)。需要解決的倫理和道德問(wèn)題包括了人工智能是否會(huì)對(duì)人類產(chǎn)生傷害,還是對(duì)人類有益。有人擔(dān)心機(jī)器人可能會(huì)取代人類,特別是在需要同理心的領(lǐng)域,比如護(hù)士、理療師和警察。要處理的另一個(gè)問(wèn)題則是自主武器。考慮一下一定程度的自主功能,人工智能應(yīng)掌控武器的某些功能,而不是由人類來(lái)完全控制武器。

未來(lái)已來(lái),但人工智能之路任重而道遠(yuǎn)。人工智能已實(shí)實(shí)在在來(lái)到了這個(gè)世界并在改變我們的生活,但我們今天所知道的人工智能仍然處于起步階段。目前到處都充斥著有關(guān)人工智能及其應(yīng)用的炒作,從自主車輛到虛擬個(gè)人助理,以及其他很多需要人類智能才能完成任務(wù)的技術(shù)。雖然有大量的人工智能使用案例,其中的大部分都是對(duì)具體流程的改進(jìn),但要成功部署卻需要一定的時(shí)間。此外,人工智能行業(yè)內(nèi)的企業(yè)并不多,所以碎片暫時(shí)還不會(huì)出現(xiàn),非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)和處理這些數(shù)據(jù)算法將會(huì)出現(xiàn)。


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