【墨馨科技】窥探2018年人工智能的八个发展趋势

浏览次数:90201          日期:2017-12-06


人类对大数据进行计算分析的趋势并不会转瞬即逝。随着数据量的不断增加,对大数据的分析效果也会有所改善。说到关于预测分析的应用,其实我们只看到了冰山一角。目前,它已经可以利用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析数据,从而达到帮助企业的目的(比如预测销售,优化营销活动)。

所有这一类型的人工智能都与我们日常工作方式联系在一起,彻底改变了我们的生活,不过还有更多的技术有待改进。  

以下是来自人工智能,大数据,预测分析和机器学习领域的关键统计数据:

Ø 2018年,75%的开发者会在1个及以上商业应用程序或服务中加入人工智能功能 —— 来源于 IDC

Ø 2019年,100%的物联网方案都会具备人工智能性能 —— 来源于IDC

Ø 2020年,30%的公司会采用人工智能来增加至少一个主要销售渠道 —— 来源于Gartner

Ø 2020年,算法会提升全球数十亿工人的工作方式 —— 来源于Gartner

Ø 2020年,人工智能市场总额会超过400亿美元 —— 来源于Constellation Reserach

Ø 2025年,95%的人际关系互动会基于人工智能 —— 来源于Servion

2018年人工智能的8大趋势看点

墨馨-人工智能趋势


趋势1——大公司稳赢

Amazon,Google,Facebook和IBM将会在人工智能行业中居于领先地位。这些大公司拥有完整的搜集数据渠道,因此他们在数据量上具有很大的优势。

以下是领先的几个大公司在AI方面的动作:

1、亚马逊:

在人工智能领域投资超过20年

从超过50亿的网页上抓取数据

在一个正在运营的亚马逊配送中心里,有超过50万张JPEG图片和相应的JSON元数据文件用于描述产品信息。

跟进全球广播,出版和网路新闻,每天更新超过2.5亿条记录

拥有将近1亿图片和视频。视频具有音频,视觉效果和注释功能

亚马逊的Echo引领声控助手的市场,市场份额超过70%

2、谷歌:

全球最大的数据库之一,拥有10-15 百京字节的数据 ­—— 来自Cirrus Insigh

注重于应用程序和产品开发,而不是长期人工智能研究

Google Brain有超过1300名研究员 ——来源于Google Brain

Voicebot占有23.8%声控市场份额 —— 来源于Voicebot

开源平台TensorFlow可以让每个人都有机会使用机器学习平台

Google Earth数据库的大小预计为3017 兆字节,或者说大约是3千兆 ——来源于 Google Earth 博客

Google Street View 拥有大小约为20千兆字节的街道图片——来源于Peta Pixel

3Facebook:

每天处理25亿则信息和超过500 兆字节的数据 ——来源于Tech Crunch

Facebook人工智能研究者(Facebook Artificial Intelligence Reserachers, FAIR)机构目前有大约80名研究员和工程师——来源于FAIR

每天新增的“喜欢”有20亿,新上传的图片有3亿张——来源于Tech Crunch

30分钟读取约105兆字节的数据——来源于Tech Crunch

建了一个5760平方米的数据中心,可容纳500个冷储存为1百京比特的机柜。

每天翻译大约20亿用户发布的帖子,涉及的语言有40种。翻译后的帖子每天阅读量为8亿。——来源于Fortune

4IBM:

计划进行为期10年,总额2.4亿美元的投资。投资用来建立麻省理工学院-IBM Watson实验室——来源于IBM

全球超过2000名雇员,其中超过600名在纽约总部——来源于IBM

Watson client engagements产品遍布6大洲和超过25个国家——来源于IBM

IBM将要为Watson Group投资10亿美元,其中1亿美元为风险投资资金,用于支持IBM的创业公司以及Watson内开发认知应用的业务——来源于IBM

经过Watson Ecosystem 项目开发的应用程序超过7000个——来源于Fortune

关于将机器学习融入应用程序和产品开发服务这一方面,Google最有可能领跑。原因有几个方面,首先,Google最先开始研究人工智能。其次Google是拥有超过7万名员工的大公司。此外,深度学习人工智能研究项目Google Brain拥有整个科学家团队,他们自己的研究日程包括机器学习,自然语言理解,机器学习算法和技术,以及机器人技术。

全球100家最有希望的AI公司

墨馨-100家AI公司



图片第一行AI创业公司行业分类(从左到右):

广告,销售和客户关系管理 、汽车技术、商业智能和数据分析、贸易、聊天AI/机器人、AI核心技术、网络安全、金融科技、卫生保健、物联网、机器人、文本挖掘/生成、计算机视觉、其他

趋势2 —— 算法和技术的合并很有可能发生

所有投资AI领域的第二梯队的公司,比如说Intel, Salesforce 和 Twitter, 都会追随拥有数据的大公司,开始用大公司的算法和AI。行业中公司之间会出现数据的交易,并且很大概率会出现算法和技术合并。数据交易和算法技术合并会提高AI的效率。

Google和Facebook这样的大公司会并购小公司,墨馨并将算法整合到他们的核心平台/解决方法中。为了抢占先机,取得竞争优势,Google收购了AI公司DeepMind。

趋势3 —— 大量通过众包获取数据

谷歌正通过众包的方式获取大量的图像来构建成像算法。它还使用众包来协助改进服务质量,如翻译、转录、手写识别和地图。亚马逊还使用众包人工智能来改进Alexa超过15000个的现有功能。

趋势4 —— 并购和更多的并购

大公司将会把自己的算法和工具集开源出来以获得更大的市场份额。基于市场的数据和算法获取壁垒将大大降低,而人工智能的新应用将会增加。通过对工具的民主化,原本有限制或无法获得人工智能工具的小公司将可以获得大量的数据来训练和启动复杂的人工智能算法。

CBInsights有统计数据显示,收购AI公司的竞赛已经开始/ 2018年将是当公司竞争智力资本和人才时产生越来越多的兼并和收购的一年。机器学习/ AI空间中的所有较小的玩家将被大型公司收购。有两个原因:

1. AI不能在没有数据集的情况下孤立工作。由于较大的公司拥有大量的数据集,所以对于较小的企业来说,这些数据将具有非常大的竞争力。

2. 没有数据的算法没有任何用处。没有算法,数据几乎没有用。数据是算法的核心,获取大量数据是至关重要的。

作为机器人工程师和哥伦比亚大学创意机器实验室的主管,霍普·利普森(Hod Lipson)说,“数据是燃料,算法是引擎。”

趋势5 ——开放民主化的工具将获得市场份额

较大的公司将开始开源其算法和其他工具集,以获得市场份额。基于市场的数据和算法访问障碍将会减少,AI的新应用将会增加。通过民主化,获得有限或无法获得AI工具的小型公司将可以获得大量数据进行训练和使用复杂的AI算法。

正如谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊(Sundar  Pichai)在谈到民主化的人工智能时所说的那样,“我们所能做的最激动人心的事情之一就是让机器学习和人工智能变得不再那么神秘。让所有人都能接触到这一点很重要。”

此外,框架、SDK和API将成为所有主要参与者面向消费者开放使用的标准。基于SaaS和PaaS的模型将成为所有这些公司将遵循的商业模式。

趋势6 ——人机交互将会得到改善

制造自动化和非消费者关注领域的解决方案将第一个得到改进。制造自动化的改进主要归因于采用自动化、机器人和先进制造在内的复杂技术而节省下来的劳动成本。在2018年,非消费者解决方案的改进将普遍存在,比如农业和医药领域的人机交互技术。

而消费者关注的人机交互领域将会更智能、墨馨“洞察人心”。

墨馨

趋势7 ——人工智能将渐渐地对所有垂直领域产生影响

制造业、客户服务、金融,医疗保健和交通运输已经受到AI的影响。自动驾驶汽车已经预计到2018年上市。明年AI将影响更多的垂直行业。行业的简要示例以及人工智能将如何影响他们包括:

保险 —— AI将通过自动化改进索赔流程

法律 —— 自然语言处理可以在几分钟内总结数千页的法律文件,从而缩短时间并提高效率效率

公关与媒体 —— AI将帮助快速处理数据

教育 —— 虚拟导师的发展; AI辅助判卷; 适应性学习计划,游戏和软件; 由AI推动的个性化教育课程将改变学生和教师的互动方式

健康 —— 机器学习可用于创建更复杂,准确的方法来预测患者出现症状之前的疾病年数

正如100年前工业革命几乎改变所有事物一样,AI将在未来几年内改变所有行业。

趋势8 —— 安全,隐私,伦理与道德问题

在人工智能的保护伞下,诸如机器学习和大数据等问题,都很容易触及到安全及隐私问题。有时基础设施扮演着很重要的角色。与隐私问题有关的安全需求,如将银行帐户和健康信息保密,将会对研究的安全性有更大的要求。2018年,有关安全和隐私的问题将得到解决,这一年,也是人工智能可能出现新的发展的一年。

人工智能的伦理问题也将成为2018年的主要问题,需要解决的伦理和道德问题包括人工智能对人类有哪些好处和坏处。人们也对机器人取代人类的可能性感到担忧,比如护士、治疗师或警察,另一个需要处理的问题是自主武器。考虑一下一定程度的自主功能,人工智能应掌控武器的某些功能,而不是由人类来完全控制武器。

结语

人工智能已经存在许多年了,但我们今天所知道的人工智能仍处于起步阶段。围绕着人工智能及其各种应用,从自动车辆到虚拟个人助理以及大量执行人工智能相关的技术,已经引起了大肆宣传。尽管现在已经出现了大量的人工智能用例,但是大多数都是为了改进配置,做更好的辅助。此外,在人工智能行业中,没有多少玩家,因此碎片将不会出现,而非结构化数据和算法将会变得十分可用。

总之,人工智能的生命刚刚开始,而且它还有很长的路要走。

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