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2018年:人工智能世界的八大趋势

发表于:2017-10-20 作者:Asokan Ashok 来源:AI前线 点击数:

2018年:人工智能世界的八大趋势

不可否认的是,人工智能( AI )已逐步渗透到我们的工作和生活中。人工智能的时代早已来临,只是很多时候扮演幕后的角色,我们并没有直接感受到而已。在过去的最近几年,围绕着人工智能各行各业开始智能化探索,创投圈攻城略池,中美等众多国家也积极布局人工智能抢占战略制高点。大家有目共睹的是,人工智能在技术上更迅猛发展,智能语音、智能图像、自然语言处理、深度学习等技术越来越成熟,像空气和水一样逐步渗透到日常生活。那么,即将到来的 2018 年,人工智能将会掀起怎样的风暴?

UnfoldLabs 首席执行官 Asokan Ashok 撰写了一篇文章,为我们预测了 2018 年人工智能的八大趋势。

计算分析大数据并不是一时性的。随着数据量的不断增长,因此分析大数据的方式也会有改进。当涉及到预测性分析的应用时,我们只不过看到的是冰山一角。通过数据挖掘、机器学习、AI 技术帮助组织机构分析现有数据,如销售预测、优化营销活动等。所有这些不同的人工智能都在深刻地改变着我们的生活。

以下是 AI、大数据、预测分析、机器学习的关键数据:

  • 2018 年,75% 的开发商将在一个或多个业务或服务中包含 AI 功能。
  • 2019 年,100% 的物联网将会得到 AI 的支持。
  • 2020 年,30% 的公司将使用 AI,至少增加一个主要销售环节。
  • 2020 年,算法将改变数十亿劳动者的行为。
  • 2020 年,人工智能市值将超过 400 亿美元。
  • 2025 年,AI 将驱动 95% 的客户交互。

趋势 1:强者恒强:大公司成为赢家

Amazon、Google、Facebook、IBM 将引领人工智能的潮流。作为大公司,他们有大量的资源来收集数据,因此得以掌握更多的数据。

下面罗列了行业中顶尖玩家在 AI 领域做出的战绩:

Amazon: 

  • 投资 AI 超过 20 年。
  • 网页检索数据超过 50 亿网页。
  • Amazon 物流中心拥有超过 50 万张描述商品的 JPEG 文件及相应的 JSON 元数据文件。
  • 每日监测全球广播、出版物、网络新闻的记录超过 2.5 亿条。
  • 拥有接近 1 亿的图像及带有注释的视频。
  • Amazon Echo 占据了语音助理市场的 70% 份额。

Google:

  • 数据集最大存储库之一,拥有 10~15 EB 的数据。
  • 专注研发应用和产品,而非长期的 AI 研究。
  • 超过 1300 名研究人员的团队。
  • 占据语音助理市场的 23.8% 份额。
  • 使用开源平台进行机器学习,Tensorflow 是人人皆可使用的机器学习开源平台。
  • Google Earth 数据库据估 3017 TB 或 3 PB 。
  • Google 街景拥有大约 20 PB 的街景照片。

Facebook:

  • 每天处理 25 亿件内容和 500 多 TB 的数据。
  • Facebook 拥有大约 80 名人工智能研究员和工程师。
  • 每天产生 20 亿点赞和 3 亿的照片。
  • 每半小时扫描 105 TB 数据。
  • 建有 62000 平方英尺的数据中心,容纳 500 个机架,包含了 1 EB 的冷存储(cold * storage,指不常使用的数据——译者注)。
  • 每天用超过 40 种语言翻译近 20 亿用户帖子,8 亿用户可看到翻译。

IBM:

  • 计划用 10 年,斥资 2.4 亿美元创建 MIT-IBM Watson AI 实验室。
  • 在全球拥有超过 2000 名雇员,纽约总部拥有超过 600 名雇员。
  • Watson 客户合作横跨六大洲,超过 25 个国家和地区。
  • IBM 向 Watson 集团投资 10 亿美元,其中包括 1 亿美元的风投,用来支持 IBM 的初创企业和构建由 Watson 研发的认知应用。
  • Watson 生态系统已经构建超过 7000 多个应用。

在机器学习和应用产品开发和部署的方面,Google 很可能处于最前沿的地位。Google 不仅是第一家开展 AI 研究的公司,而且还拥有超过 7 万名雇员,是一家庞大的公司。此外,Google Brain 是一个深度学习的 AI 研究项目,Google 拥有整个团队,研究范围涵盖了机器学习、自然语言处理、机器学习算法和技术以及机器人技术等领域。

全球 100 家最有潜力的 AI 公司

图片来源:《财富》http://t.cn/ROK6ToZ

趋势 2:算法和技术将会整合

所有投资 AI 的第二梯队,如 Intel、Salesforce、Twitter 等,将追随拥有数据的大公司,并使用他们的数据算法和 AI 。数据交易将在行业内进行,算法和技术最有可能发生整合。数据交易以及算法和技术的整合,将会使 AI 更为高效。

Google、Facebook 等巨头收购小企业,算法将被整合到自己的核心平台或解决方案。一家位于伦敦的 AI 公司 DeepMind ,由于构建了通用学习算法,被 Google 收购以获得领先其他科技公司的商业优势。另一方面,Facebook 收购了 Wit.ai 来帮助完善语音识别和语音接口。它还收购了 AI 初创公司 Ozlo,用来完善它的 M 虚拟助理。

趋势 3:众包数据将会极其庞大

所有的 AI 公司都会想法设法追逐海量数据集,以实现他们在 AI 的雄心壮志。这些公司将会收集大量的众包数据。公司已经找到评估众包数据质量和真实性的不同方法。不仅企业会从这些数据中收益,消费者也得到了话语权。

OpenDataNow.com 的创始人兼编辑 Joel Gurin 表示:

我们生活在众包文化中,越来越多的人们愿意并且有兴趣通过社交媒体分享他们知道的信息。 

Google 通过众包来获取大量的图片,构建其成像算法。它还通过众包改进了翻译、转录、手写识别等服务。Amazon 通过众包人工智能改善 Alexa ,使其掌握了超过 15000 项技能。

趋势 4:并购事件将越来越多

图片来源:CBInsights(http://suo.im/4y0V3q)

CBInsights 统计数据表明,并购 AI 的军备竞赛已经打响,2018 年将会变得尤为激烈,我们将会目睹越来越多的智力资本和人才被并购。所有的机器学习和 AI 的小公司都将被大公司并购,原因有二:

  • AI 在缺少数据集的情况下无法独立工作。而大公司拥有大量数据集,小公司因此失去竞争力。
  • 没有数据的算法毫无用处,反之亦然。数据是算法的核心,因此,大量数据的获取,乃重中之重。  

机器人工程师、哥伦比亚大学创意机器实验室主管 Hod Lipson 表示:

数据就好比燃料,算法就是引擎。

趋势 5:工具的民主化,获取市场份额

大公司通过开源算法和工具集来获取市场份额。基于市场的数据访问和算法的壁垒将会降低,新的 AI 应用将会增加。通过民主化,原先缺乏 AI 工具的小企业将更容易获得大量数据,来训练复杂的 AI 算法。

Google 首席执行官 Sundar Pichai 表示,人工智能的民主化,“我们大家能够做的最令人兴奋的事之一,就是揭示机器学习和 AI ,所有人都可以理解,这一点很重要。”

框架、SDK 和 API 将成为所有主要参与者的标准,发展消费习惯。基于 SaaS 和 Paas 的模型将成为所有公司遵循的商业模式。

趋势 6:人机交互将会改善

Siri 和 Alexa 是广受欢迎的人机交互工具。更多基于机器人的类似解决方案将成为 AI 公司的最低门槛。例如,机器可被编程用来分析语音和面部识别,能够根据讲话的语调来识别情绪。

2018 年,农业和医药领域的人机交互会更多。

趋势 7:AI 将慢慢地影响所有的行业

制造业、客服、金融、医疗、交通等行业已经受到 AI 的影响。自动驾驶汽车预计 2018 年就能打入市场。明年,AI 将会影响更多的行业,下面例举简单的例子:

  • 保险: AI 将通过自动化提升理赔服务
  • 法律: NLP 可以在几分钟内总结上千页的法律文件,从而节约时间,提高效率。
  • 公关与媒体: AI 帮助快速处理数据。
  • 教育:虚拟教师的发展;人工智能辅助阅卷;自适应学习程序、游戏和软件;由 AI 驱动的个性化教育项目将改变师生互动的方式。
  • 健康:机器学习可以创建更为复杂的精确方法,在患者出现症状前数年预测疾病。正如 100 年前工业革命改变了世界面貌,在未来,AI 也将会改变各行各业。

趋势 8:安全、隐私与伦理道德的问题

在人工智能的保护伞下,像机器学习、大数据,对于安全和隐私问题仍有懈可击。有时候,重要的部分是关键基础设施。与隐私、安全相关的担忧,如银行账户和健康信息的保密,会促进对人工智能安全性的研究。2018 年,安全和隐私的问题会得到一定的解决,也可能会有所新的发展。

在 2018 年,人工智能的伦理问题也成为主要问题。需要强调的问题包括:AI 将如何伤害 / 造福人类。还有一些对于 AI 取代人类的担忧,特别是 AI 如果应用于人类同情心很重要的领域,如护士、治疗师、或警察。另一个需要解决问题就是自主武器,鉴于一定程度的自主功能,AI 需要超越某些功能,而不像人类所控制的武器。

我们的观点

虽然人工智能已经存在很多年,但到目前为止,AI 仍处于起步阶段。到处都在炒作 AI 和各种应用,从自动驾驶到虚拟个人助理,以及很多可以完成通常需要人类才能完成的任务的其他黑科技。虽然已经有了大量的 AI 应用案例,大部分目的都是改进特定流程,成功部署还需假以时日。另外,人工智能行业玩家并不多,因此当前不会出现碎片问题。处理这些问题的非结构化数据和算法将会出现。AI 的生命才刚刚开始,未来还有很长的路要走。

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