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2018年十大人工智能趨勢及議題

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放大字體  縮小字體 發布日期:2018-03-16   瀏覽次數:1124
核心提示:  人工智能成為企業及列國家爭取的技巧,情愿投入時光、資金和精神推動AI技巧。依據麥肯錫公司比來的一份申報,谷歌的母公司Alphabet在開辟AI技巧方面投入了年夜約300億美元。客歲(2017)百度投入AI研發200億美元。

  人工智能成為企業及列國家爭取的技巧,情愿投入時光、資金和精神推動AI技巧。依據麥肯錫公司比來的一份申報,谷歌的母公司Alphabet在開辟AI技巧方面投入了年夜約300億美元。客歲(2017)百度投入AI研發200億美元。


  人工智能(AI;Artificial Intelligence)成為企業及列國家爭取的技巧,情愿投入時光、資金和精神推動AI技巧。依據麥肯錫(McKinsey)公司比來的一份申報,谷歌的母公司Alphabet在開辟AI技巧方面投入了年夜約300億美元。客歲(2017)百度投入AI研發200億美元。

  依據Entrepreneur Network報道2018年十年夜AI趨向及議題,以下:

  1、AI將成為一個政治話題 (AI will become a political talking point)

  固然AI能夠有助于發明失業機遇,但也會招致一些任務流掉。例如,高盛(Goldman Sachs)估計主動駕駛汽車將招致每個月有2.5萬名卡車司機將掉去任務。還有,年夜型倉儲業能夠僅幾十人便可以操作,是以今朝美國倉庫任務的100萬推銷員和包裝工人將面對很多人掉業。

  特朗普當局的政治話題,將由2016年年夜選時代之全球化和移平易近成績作為美國掉業緣由,但在2018年中期選舉中,論述能夠與主動化和人工智能有關,由于更多義務人階層的美國人須面對盡力順應將來任務的新挑釁。

  2、物流將變得愈來愈高效力 (Logistics will become increasingly efficient)

  將來的倉庫的樣貌將轉變,不專為包容包裝工人而設計,而為可以或許24小時任務而且不須要照明的高機能機械人而設計。就像如今亞馬遜(Amazon)以7.75億美元收買機械人公司Kiva Systems而建構的物流倉庫體系,應用人工智能和先輩機械人技巧的組合,為年夜型批發商供給史無前例的物流處理計劃。

  3、主流汽車制作商將推出主動駕駛車 (Mainstream auto manufacturers will launch self-driving cars)

  特斯拉(Tesla)是第一批推出主動駕駛車的汽車制作商。為了跟上特斯拉的腳步,奧迪(Audi)等傳統汽車制作商預備在2018年宣布本身的主動駕駛車。奧迪A8將采取主動駕駛技巧,無需駕駛員輸出便可平安運輸人類。凱迪拉克(Cadillac)和沃爾沃(Volvo)也在開辟先輩的主動駕駛技巧,這在2018年將會愈來愈顯見。

  4、DARPA將會開辟先輩的機械人兵士 (DARPA will develop advanced robo-warriors in plain sight)

  美國國防部高等研討籌劃局(DARPA)首創了多項技巧沖破,影響了我們的平常生涯。包含:開辟互聯網及全球定位體系技巧等。今朝,DARPA正在與波士頓動力公司(Boston Dynamics)協作開辟了一系列名為「災害救濟」機械人Atlas,既可用于國防軍事,也可用于救災行為。

  5、機械進修將有助于人類常識進修 (Machine learning will aid knowledge workers)

  擔憂AI會讓人類掉去任務,但AI技巧也將贊助休息者,特殊是常識進修。例如:AI對象Gong、Chorus及Jog這類機械人便可以記載發賣代表和德律風并答復客戶的疑問。Mint Solar營運副總裁Carrie Christensen說明說:這項機械進修算法技巧可以贊助面臨客戶的辦事人員更有用地答復成績。估計2018年今后AI將贊助白領任務者。

  6、消息內容臨盆將應用AI發生(Content will be created using AI)

  美國播送公司CBS及Hearst曾經在應用AI技巧來撰寫消息內容。例如,Wibbitz供給軟件即辦事(SaaS)平臺,許可宣布者透過AI視頻制造將書面內容幾分鐘內轉化為惹人注視的視頻內容。還有,美聯社(the Associated Press)應用一款由Automated Insights創立名為Wordsmith的對象,它透過數據剖析將天然說話轉換成消息報道。估計在2018年,還會有更多的媒體公司應用天然說話轉換和視頻生成技巧。

  7、點對點(Peer-to-peer)收集進步通明度 (Peer-to-peer networks will create transparency)

  機械進修是人工智能的一種情勢,例如Facebook曾經應用數據建模來贊助機械選擇下一步該干甚么,做出明智的選擇。跟著點對點對等收集的鼓起,就像加密泉幣一樣,即便一些小型組織也可以或許透過應用先輩的AI技巧,增強小我盤算機的個人運算力氣。

  固然Google掌握快要80%的搜刮市場,但很少有人完整懂得Google若何肯定向特定花費者展現的內容。Presearch公司應用點對點收集和人工智能為搜刮引擎世界帶來通明度。Presearch籌劃應用加密泉幣來鼓勵介入者為他們供給小我盤算機的運算才能。作為報答,該公司許諾樹立一個加倍通明的搜刮引擎平臺。該新創公司曾經籌集了500萬美元的資金,并且他們和其他組織能夠會應用AI和點對點收集來挑釁年夜型組織。

  8、花費者將習氣于與技巧交換 (Consumers will become accustomed to talking with technology)

  亞馬遜聰明喇叭已售出逾2000萬臺,還有谷歌家庭Google Home和蘋果HomePod,人類將習氣透過語音指令與AI技巧停止交換。估計2018年,跟著智能助理融入盤算機、智能型手機乃至電視機,花費者將加倍習氣應用基于語音的界面。

  9、對數據迷信家的需求將跨越對工程師的需求 (Demand for data scientists will surpass demand for engineers)

  IBM猜測,至2020年市場對數據迷信家的需求將會到達270萬人。機械進修AI應用機率來肯定成績的準確謎底或決議計劃。跟著更多的數據供給給機械進修平臺,就更能做出接近精確的預告。

  10、AI將有助于克服嚴重疾病 (AI will fight challenging diseases)

  借助點對點收集技巧時期,透過搜集、剖析人類的份子數據,有助于處理醫療及安康的議題。例如:Nano Vision公司。借助區塊鏈和AI該兩項技巧,用戶透過特別的Nano加密泉幣介入籌劃而取得嘉獎,并應用機械進修技巧停止辨識和剖析疾病,僅需小部門時光和本錢便可殺青新藥物醫治。

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