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人工智能向終端產(chǎn)品遷移、“膠囊網(wǎng)絡(luò)”興起、中美爭奪人工智能領(lǐng)導(dǎo)地位、六位數(shù)薪水(美元)的人才大戰(zhàn)、更多白領(lǐng)和藍(lán)領(lǐng)工作將被機器人取代……
AI的應(yīng)用如今還是專注于非常細(xì)分的領(lǐng)域,但這些AI驅(qū)動的細(xì)分領(lǐng)域正在重塑企業(yè)、市場和行業(yè)。AI已經(jīng)不屑于爭“風(fēng)口”。
風(fēng)險投資數(shù)據(jù)公司CB Insights日前發(fā)布了2018年人工智能領(lǐng)域值得關(guān)注的趨勢報告,主要從13個趨勢來展望未來AI技術(shù)對生活、工作的影響。
機器人將逐漸替代一些藍(lán)領(lǐng)工作
在美國,工業(yè)機器人在制造業(yè)企業(yè)中的應(yīng)用比重日趨上升,近期中國T恤制造商天源服裝公司與美國阿肯色州政府簽署了諒解備忘錄(MoU),將在阿肯色設(shè)立新的服裝廠。新建立的工廠將會使用由人工智能初創(chuàng)公司SoftWear Automation 的縫紉機器人,許多看起來十分繁重的工作將由機器人完成,而人類工人則接管包括機器人維護(hù)和運行之類的高端工作。
但消費者不斷變化的喜好和因此導(dǎo)致的生產(chǎn)線大幅變動仍然是全面自動化發(fā)展過程中遇到的障礙,即使在亞馬遜高度自動化的倉庫中,這一點也反應(yīng)的很明顯。亞馬遜的協(xié)作倉庫機器人承擔(dān)了大多數(shù)繁重的工作,人類工人則專注于細(xì)致的工作,比如從貨架上挑選貨物再插入到單獨的訂單中。不過,機器人在非結(jié)構(gòu)化環(huán)境中的抓取、挑選和處理物品方面仍然差強人意。亞馬遜已經(jīng)在各種倉庫中使用了超過10萬臺機器人,但是同時在新的配送中心也為人類創(chuàng)造了數(shù)以千計的新崗位。
人工智能的應(yīng)用滲透各行各業(yè)
人工智能的發(fā)展趨勢不可阻擋,從釀造啤酒到大麻產(chǎn)業(yè),人工智能似乎無所不能,說的更具體些,是機器學(xué)習(xí)無處不在。隨著時間推移,人工智能算法的表現(xiàn)會更加出色。
英國IntelligentX公司想要推出世界上第一款人工智能釀造的啤酒。俄羅斯的DeepFish則使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別各種魚類,將雷達(dá)技術(shù)與人工智能相結(jié)合以區(qū)分雷達(dá)圖像中的魚群和噪聲。瑞典的Hoofstep則籌集了風(fēng)投資金,實現(xiàn)了基于深度學(xué)習(xí)的馬匹行為分析。紐約專業(yè)級護(hù)發(fā)產(chǎn)品定制品牌Prose也利用AI技術(shù)為不同類型的發(fā)質(zhì)提供不同配方的護(hù)發(fā)產(chǎn)品,Prose已經(jīng)獲得了757萬美元的融資,投資方包括Forerunner Ventures、LererHippeau Ventures 和Maveron等。此外,人工智能還被用于大麻種植技術(shù)中。DeepGreen使用計算機視覺能夠辨別大麻類植物的性屬和健康狀況。
2018 年,我們期望看到更多可以直接使用的人工智能技術(shù)。這種趨勢表明人工智能不是一項稀有技術(shù),相反,它是現(xiàn)代軟件和應(yīng)用的基石之一。
中美爭奪全球人工智能領(lǐng)導(dǎo)者地位
2017 年,全球投融資事件中有9%是人工智能領(lǐng)域的,而中國的人工智能初創(chuàng)公司融資金額則占了全球該領(lǐng)域總?cè)谫Y金額的近50%,首次超越美國。中國政府也在推動未來的人工智能計劃,計劃涵蓋智能農(nóng)業(yè)、智能物流到軍事應(yīng)用、人工智能帶來的就業(yè)機會等方方面面。
此外,中國企業(yè)的AI專利申請也反映了強大的研發(fā)能力,大有趕超美國之勢?;跇?biāo)題和摘要的關(guān)鍵詞搜索,中國與人工智能相關(guān)的專利公布遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過美國專利商標(biāo)局公布的專利數(shù)量。以深度學(xué)習(xí)為例,中國在這方面公布的專利數(shù)量是美國的 6 倍。
面部識別和人工智能芯片是助推中國人工智能發(fā)展的兩大技術(shù)。前者迎合了政府實施的安全監(jiān)控政策,后者對美國制造的芯片產(chǎn)生了直接的挑戰(zhàn)。中國的獨角獸公司曠視科技(Face++)、商湯科技以及初創(chuàng)公司云從科技是這一領(lǐng)域的三個主要玩家(后者獲得了廣州市政府 3.01 億美元的資助)。
美國和中國也在爭奪人工智能芯片技術(shù)的主導(dǎo)地位。2017年6月,中國政府表示,計劃到2020年人工智能技術(shù)水平將趕上美國,到2030年,將超過美國成為人工智能的世界領(lǐng)導(dǎo)者。
中國的科技巨頭如百度、京東也在對海外的人工智能公司進(jìn)行投資,包括美國。百度和京東投資了美國金融科技公司ZestFinance,騰訊投資了位于紐約的人工智能公司ObEN。明碼生物科技和Pony.ai等初創(chuàng)公司在中美兩國都開展了業(yè)務(wù),進(jìn)一步拉近了兩國之間的競爭差距。
未來的網(wǎng)絡(luò)安全需要AI技術(shù)來提升
使用人工智能技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)安全市場越來越火爆,數(shù)據(jù)中心正成為新的戰(zhàn)場。2014 年,亞馬遜為CIA搭建了一個私有云服務(wù),滿足了敏感數(shù)據(jù)嚴(yán)格的合規(guī)和監(jiān)管要求。在2017年第四季度,AWS將這些工具開放給了情報安全領(lǐng)域外的政府客戶。此外,亞馬遜也收購了兩家人工智能網(wǎng)絡(luò)安全公司——Harvest.ai 和Sqrrl, 保證云端敏感數(shù)據(jù)的安全。
網(wǎng)絡(luò)安全為人工智能算法提供了一個真實的應(yīng)用機會,因為網(wǎng)絡(luò)攻擊會不斷演化,網(wǎng)絡(luò)防護(hù)軟件也在不斷面臨各種前所未聞的惡性軟件的威脅。人工智能可以對數(shù)百萬事件進(jìn)行篩選后識別異常、危險以及可能產(chǎn)生威脅的信號。目前,該市場擁有大量新興的網(wǎng)絡(luò)安全公司,都在試圖將機器學(xué)習(xí)推到下一個高度。
過去5年,網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域有134家初創(chuàng)公司共獲得 36.5 億美元的融資。2017年,約有34家公司首次獲得融資。目前Cybereason、CrowdStrike、Cylance 以及 Tanium 等公司已經(jīng)占據(jù)了很大的市場份額,并且每個公司的市值都超過了 9 億美元。
你好嗎,Alexa?
亞馬遜Echo和谷歌Home主宰了智能家居音箱市場,但巨頭對非英語市場的服務(wù)卻并未趕上。亞馬遜雖然在初期是語音計算的領(lǐng)導(dǎo)者,但目前在語言支持上卻落后一步。上個季度,亞馬遜宣布它將在大約80個國家發(fā)售基于Alexa平臺的音箱。但不利的方面是,它希望全球的用戶能通過英語、德語或者日語與音箱進(jìn)行互動。蘋果的HomePod目前僅支持英語,但它計劃不久將可以支持德語和法語。
在這方面,谷歌比亞馬遜擁有更大的優(yōu)勢。安卓手機上的谷歌助手支持英語、法語、德語、意大利語、韓語、西班牙語以及葡萄牙語。它的語音識別能力——用于進(jìn)行語音-文本轉(zhuǎn)換以及語音搜索——可以支持119種語言。目前,西班牙語智能家居市場并沒有被科技巨頭們給予足夠的關(guān)注,盡管它實際上是僅次于漢語的應(yīng)用范圍最廣的語言之一。在中國,阿里巴巴稱天貓精靈自2017年6月發(fā)售以來賣出了超過100萬臺。
在2018年,我們將繼續(xù)看到語音助手領(lǐng)域在非英語市場的激烈競爭。
白領(lǐng)市場自動化進(jìn)程在加速
白領(lǐng)通常包括律師、咨詢顧問、金融分析師、記者、交易員等,人工智能對這些人帶來的沖擊和給藍(lán)領(lǐng)帶來的沖擊一樣大。越來越多由人工智能加持的專家級自動化及增強軟件(Expert Automation & Augmentation Software, EAAS)正將人類帶入人工智能輔助生產(chǎn)或人工智能優(yōu)化生產(chǎn)的新紀(jì)元。這些能夠優(yōu)化生產(chǎn)的人工智能工具正在威脅白領(lǐng)工作中的案頭部分。
下圖展示了專家級自動化及增強軟件(EAAS)市場的情況。從圖中你能夠看到,AI EAAS 初創(chuàng)公司的足跡遍布各行各業(yè)。具體說來,不論是律師、記者、財富管理人員、交易員還是咨詢行業(yè)從業(yè)者,都有相應(yīng)的 AI EAAS 軟件可以使用。
由于人工智能平臺正變得越來越高效和商業(yè)化,曾經(jīng)按小時收費的第三方律所的收費模式也將受到?jīng)_擊。程序員也不能幸免,很多早期的人工智能項目正著眼于基于 AI 的軟件測試、Debug、以及基礎(chǔ)的前端開發(fā)等工作。位于英國的DiffBlue去年得到了大額融資,這家公司的業(yè)務(wù)就是將AI技術(shù)用于日常編碼工作中的錯誤修復(fù)、客戶端代碼編寫、將某一編程語言編寫的代碼翻譯至另一種語言等任務(wù)。
人工智能向終端產(chǎn)品的遷移
2017 這一年,人工智能行業(yè)表現(xiàn)出了很明顯的向終端遷移的趨勢。例如將人工智能嵌入更小的設(shè)備以及傳感器中,并在計算網(wǎng)絡(luò)的邊緣運行。換句話說,人工智能將離開云端,甚至離開手機,轉(zhuǎn)而存在于你的耳機中。
而且人工智能的應(yīng)用越來越去中心化。設(shè)備智能,例如智能手機、汽車、甚至無線設(shè)備上的智能,由于無需與云端或服務(wù)器通信,因此能夠?qū)崿F(xiàn)更迅速、本地化、場景化的信息處理。
蘋果發(fā)布了搭載神經(jīng)引擎的A11芯片,這款芯片將被用在iPhone 8和iPhone X上,能夠以最多每秒600B次計算的速度運行機器學(xué)習(xí)任務(wù)。主流處理器制造商英特爾也不得不通過收購的方式追趕終端智能的潮流。近期英特爾也發(fā)布了設(shè)備中視覺處理芯片——Myriad X(由英特爾2016年收購的Movidius開發(fā))。
“膠囊網(wǎng)絡(luò)”的興起
深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前大多數(shù)人工智能應(yīng)用程序使用的技術(shù),由于膠囊網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn),現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)得以改頭換面了。不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有不同的結(jié)構(gòu),當(dāng)今深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最著名的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)?,F(xiàn)在,一個新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)——膠囊網(wǎng)絡(luò)——流行起來,并且在多方面擁有趕超CNN的能力。
盡管CNN在近年來取得了成功,我們?nèi)耘f不能忽視它存在的短板,在很多時候,CNN表現(xiàn)不佳并且可能存在安全漏洞。一直以來,研究人員都在努力提升人工智能算法,試圖克服這些問題。我們舉一個最常見的例子,在人臉識別的過程中,CNN通過學(xué)習(xí)了解到人臉上的各個要素(眼睛、鼻子、嘴巴),但卻記不住每一個要素的具體位置,導(dǎo)致以下兩張圖都能夠被認(rèn)作一張人臉。
深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的領(lǐng)先研究者之一Geoffrey Hinton在2017年發(fā)表了一篇研究論文,介紹了膠囊網(wǎng)絡(luò),也就是CapsNet的概念。簡而言之,膠囊網(wǎng)絡(luò)從更高維度的特征來識別事物,所需訓(xùn)練數(shù)據(jù)更少,且錯誤率更小。比如上面的例子中,嘴巴長在眉毛上面的臉將被輕松鑒別出來,而CNN卻沒有辦法做到這一點。
CNN的另一個問題在于,它不能處理輸入數(shù)據(jù)的多種變換形式。比如,你需要用同一個物體不同角度的很多張照片作為輸入數(shù)據(jù),才能訓(xùn)練一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別該物體。因此,要識別很多種物體,就需要龐大的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
在這一點上,膠囊網(wǎng)絡(luò)被認(rèn)為比CNN表現(xiàn)更佳。膠囊網(wǎng)絡(luò)需要更少的訓(xùn)練數(shù)據(jù),并且能夠通過一個物體的幾種狀態(tài)推斷出另外的狀態(tài),在訓(xùn)練中不需要輸入每一種狀態(tài)的數(shù)據(jù)。
六位數(shù)薪水(美元)的人工智能人才大戰(zhàn)
人工智能人才供不應(yīng)求,領(lǐng)域內(nèi)的頂尖研究員的薪水可以達(dá)到數(shù)百萬美元。從獵聘列出的職位來看,寶馬中國給出的高級機器學(xué)習(xí)研究員的薪水大約為 56.7 到 62.4 萬美元,其他不同公司也對機器學(xué)習(xí)專家一職給出了 31.5 到 41 萬美元。
根據(jù)騰訊最近的報告顯示,目前在人工智能領(lǐng)域具備相應(yīng)資質(zhì)的研究人員預(yù)估有 30 萬人,其中包括相關(guān)研究領(lǐng)域的學(xué)生。與此同時,人工智能領(lǐng)域的公司總共可能需要100萬或更多的人工智能專家來滿足他們的需求。在美國,如果在職場社區(qū) Glassdoor上搜索人工智能則會顯示出超過3.2萬個就業(yè)機會,其中不少職位的工資達(dá)到六位數(shù)。
被谷歌收購的DeepMind公司2016年全年的財務(wù)報表中顯示,“人員成本和其他相關(guān)成本”這一項達(dá)到了1.05億英鎊。從LinkedIn搜索的DeepMind當(dāng)時的員工數(shù)量為415人,這就意味著平均每個員工的薪資是25.2萬英鎊(合約35萬美元)。
無疑,隨著優(yōu)秀人才不斷流向初創(chuàng)公司,人才爭奪戰(zhàn)將變得更加激烈。
機器學(xué)習(xí)的炒作將平息
機器學(xué)習(xí)將很快走下神壇。2017年,僅是孵化器就孵化了超過300家人工智能初創(chuàng)公司,是2016年的三倍。這一年,投資者在人工智能領(lǐng)域共計投資超過152億美元資金,是2016年籌集資金的141%。自2016以來,有超過1100家的新興人工智能公司完成了首輪融資。
不過,這波炒作很快就會平息。機器學(xué)習(xí)的常規(guī)化會使投資者對他們投資的人工智能公司變得更嚴(yán)苛。A16Z的FrankChen表示:“在未來幾年,沒有投資者會去尋找AI初創(chuàng)公司,初創(chuàng)公司會被“認(rèn)定”正在使用必要的人工智能算法來為他們的產(chǎn)品提供驅(qū)動力”。
亞馬遜、谷歌、微軟主導(dǎo)了企業(yè) AI應(yīng)用
近5年內(nèi),投資者在專注于企業(yè)AI服務(wù)的創(chuàng)業(yè)公司上累積投入18億美元,現(xiàn)在,亞馬遜、谷歌、微軟可能會讓小公司面臨淘汰。
谷歌推出Cloud AutoML,用戶可以用他們自己的數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法進(jìn)而滿足特定的需求。亞馬遜則在AWS旗下打出Amazon AI口號,開始銷售AI-as-a-service。Amazon AI 的目標(biāo)是為那些需要人工智能技術(shù)的大型或小型開發(fā)者提供服務(wù),無需自己研發(fā)也無需預(yù)付費。亞馬遜推出的產(chǎn)品類似API接口,允許開發(fā)者訪問Amazon Lex(Alexa的 NLP功能)、Amazon Polly(語音合成)以及 Amazon Rekognition(圖像分析)。此外,微軟與亞馬遜的競爭也十分激烈,Salesforces和Oracle等公司也緊跟其后。
人工智能診斷得到監(jiān)管機構(gòu)的首肯
機器學(xué)習(xí)將很快成為醫(yī)療影像和診斷領(lǐng)域中的一個常規(guī)操作。美國的監(jiān)管機構(gòu)正在考慮批準(zhǔn)讓人工智能技術(shù)應(yīng)用于臨床。人工智能在診斷中的價值主要體現(xiàn)在及早發(fā)現(xiàn)病情以及提高準(zhǔn)確性方面。
機器學(xué)習(xí)算法可以通過對數(shù)百萬其他患者的醫(yī)療圖像進(jìn)行比較,從而獲取人類肉眼可能忽略的細(xì)微差別。算法完成這件事情只需幾秒鐘,但人類卻可能需要花上幾個小時的時間。
針對消費者的人工智能監(jiān)測工具也不在少數(shù),例如使用計算機視覺技術(shù)監(jiān)測可疑皮膚病的SkinVision。而新一波人工智能醫(yī)療應(yīng)用也將入駐醫(yī)院和診所。
近日,全球生物制藥企業(yè)AstraZeneca就宣布與阿里巴巴旗下阿里健康展開合作,在中國攜手開發(fā)人工智能輔助診斷及篩查等應(yīng)用程序。
醫(yī)療依舊是人工智能創(chuàng)投最熱門的領(lǐng)域之一,許多專注于醫(yī)療影像及診斷公司的不斷成長促成了這一結(jié)果。
在醫(yī)療這類高風(fēng)險產(chǎn)業(yè)中,存在最大爭議的地方在于,誰來承擔(dān)人工智能系統(tǒng)誤診的責(zé)任。目前的應(yīng)用程序都是在輔助放射科醫(yī)生和內(nèi)科醫(yī)生,而不會成為診斷的最終裁決者。
人工智能走向按需定制
無需擁有計算機科學(xué)或是數(shù)學(xué)專業(yè)的博士學(xué)位,你就可以自己打造出一套人工智能系統(tǒng)。目前市面上存在的大量開源軟件、海量API和SDK以及極易上手使用的亞馬遜或谷歌套件,都大幅度降低了人們進(jìn)入人工智能領(lǐng)域的門檻。
谷歌曾推出 AIY(artificial intelligence yourself)計劃,旨在讓每一個年齡層的用戶都可以DIY自己的人工智能產(chǎn)品?;贏IY項目誕生的首個產(chǎn)品名為AIY Voice Kit,是一款結(jié)合樹莓派的語音識別工具包。從制作80年代中期的有內(nèi)置智能助理功能的對講機,到創(chuàng)造語音助理使其聽起來像《神秘博士》重的角色一樣,用戶正基于AI創(chuàng)造出新的發(fā)明。
亞馬遜也推出了DeepLens,售價249美元的基于深度學(xué)習(xí)的攝像機。亞馬遜也正在舉辦第一個“DeepLens黑客馬拉松”,主要是機器學(xué)習(xí)的項目,而且亞馬遜為第一名開出了7500美元的獎金。
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