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2019 年中 AI 大势盘点

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AI研习社
发布2019-07-23 15:42:42
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发布2019-07-23 15:42:42
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原标题 | Top AI Trends of 2019 作者 | Michael K. Spencer 译者 | 朱慧(上海大学) 注:本文的相关链接请访问文末【阅读原文】

作为一位未来主义者,我每天都在思考人工智能的进化。

炒得最热的技术同时也最复杂、无处不在,难以监控、调控和管控。机器学习实际应用的发展已经有了它自己的生命,超越了任何单一公司、国家或学术机构的作用范围。

在资本主义和改革创新机制的引领下,AI就像特洛伊木马,可以进行帮助、强化、实现自动化,同时武装人类互相攻击。

这令人兴奋、令人恐惧、也无可避免。但是确切来说,人工智能是由什么构成的?

在这篇文章中我们会探讨一些2019年具有代表性的事件。在2019年算法到处都是,但是AI仍难以辨明,仅仅是关键词的附庸,AI云集成发展粗浅,深度学习还是雏形,机器人学也停留在较原始的状态。

智能语音助手应用在中国规模扩大

2019年,中国在主流应用和语音AI接口(通常被认为是智能音箱)的销售方面取代了美国。这对许多公司,比如阿里巴巴,百度,小米,和其他想要扩展他们影响力的公司来说,是至关重要的。2019年中国智能语音助手的发货量增长了500%,反超美国并达到了市场份额的51%。

公司看好 AI 技术策略的采用

The Cloud(一家无线网络运营商)的领导者采用了更多AI为中心的工具,并强调公司正采用、试用这些技术并计划比以前进行更多的测试。73%的高级管理者将AI、机器学习、自动化等视为他们想要维持并增加投资的 领域。

中国在 AI 学术论文领域很快会超越美国

根据艾伦人工智能研究所的信息(脑科学和人工智能领域,总部位于西雅图),相较于美国,中国将会在2020年拥有更多前10%水平的论文,在2025年拥有更多前1%水平的论文。不必多言,这是根据现有的项目量建模所得的结果。

AI 芯片正在复兴

很多公司正在开发AI芯片,包括目前的主流公司如Facebook、苹果、亚马逊及谷歌。这意味着新一代的AI芯片即将来临。

图片由Unsplash的 Taskin Ashiq 提供

AI与网络安全更加紧密

为网络安全解决方案配置AI正变得愈发切实,可以在现存的网络威胁中保护组织,也可以帮助识别更新型的恶意软件。此外,有AI助力的网络安全系统可以保证有效的防护标准,同时帮助创立更好的预防和恢复策略。

AI会导致传统产业中断

自动驾驶汽车的进化使它们有能力承担我们的大部分普通就业岗位,已经使得对工人需求大幅减少。比如说,据CNBC报道,高盛预期无人驾驶车辆会导致每月25,000个卡车司机失去他们的工作。根据2017年的一个推测报道,相较于公交司机或出租车司机,卡车司机将会见证大量失业。

比如说,英伟达最近宣布了一款与沃尔沃商用货车合作的自动驾驶系统版本。除了汽车产业,至少有十几个自动驾驶货运车的新创公司正在此领域里研究,包括特斯拉,图森未来,Waymo(谷歌旗下子公司),福莱纳,戴姆勒,Einride(瑞典)和其他等等公司。

无现金实体零售, 亚马逊无人便利店样式

亚马逊无人便利店和一个类似的科技集群还增加了一种更自动化的线下实体零售商店,大致可以淘汰几千个收银员和零售销售员。将零售产业转变为一个以AI为中心,而不是以人为导向的领域。仅供参考,只有11家亚马逊实体零售店在2019年年中运营。

对AI的信任会超过许多人类机构

在一个不相信政府、政客、硅谷、社交平台和媒体的时代,也许如同我们过去一直做的那样,有一件我们实际上更会相信的事物就是AI。这是因为AI会设计得以人为中心并且在生活的所有方面帮助我们。像亚马逊这样的公司会给我们消费者的满足和便利,而AI也会因此被消费者高度信任。

开源框架的进化

CBInsights谈论开源软件究竟会如何持续的进化,实际上我所考虑的是,进入AI领域的障碍会比以往任何时候都更低,感谢开源软件。

是否还记得谷歌开创了这个趋势,在2015年为Tensorflow机器学习数据库开源,而后许多技术玩家也纷纷效仿?大量的开源工具对开发者们来说变得易得并可从中选择,包括Keras, Microsoft Cognitive Toolkit 和Apache MXNet。年轻的软件工程师们采用新开源软件框架将他们想要建立的新世界带上了快车道。

图片由 Unsplash的Bernard Hermant 提供

面部识别将会成为主流

无论你对待监督机制的观点如何,面部识别的广泛应用正在变得更加普遍,尤其在中国,有许多在这一领域顶尖的创业公司。

虽然面部识别在西方有公众认知上的挑战,但是在中国这一技术已经通过旷视、商汤、阿里巴巴和其他一些公司落地生根,而且这些公司已经联合政府监督系统在学校中应用,可能会向其他领域拓展。

物联网在边缘计算层面的成熟

物联网的成熟需要花费数十年时间。但是已经有了颇有前景的交集。在2019年,AI与物联网在边缘计算层面相遇。大部分在公共云上训练出的模型会配置在边缘。工业化物联网是人工智能的顶级应用案例,比如可以执行异常值检测、根本原因分析和设备的预见性维护。

物联网成为公司人工智能的最大驱动因素之一,是一大定势。边缘设备会被装配基于FPGAs和ASICs的特殊AI芯片。

军事领域的自动化与 AI

2019年对于AI在军队中的身份来说是一个重要的年份,无人攻击机将会由机器学习指导。Project Maven全部都是关于谷歌AI如何应用于军事无人机,但这仅仅是皮毛。军事作战与集合的决定将由AI和杀手机器人共同作出,这会体现出显著的自动化,这会导致许多道德伦理问题和风险。

AI 对于未来自动化和工作的影响

在10年内, 20%~30%的工作会成为超级工作,10%~20%会成为低收入、低技术工作,中段的60~70%会成为混合工作,同时需要技术和软技能。这意味着AI不仅影响体重复性力工作,也影响白领工作,在淘汰许多工作、减少多个领域的需求的同时,协助其他会大概率出现主要技能不足的职业。

令人难以预测的是,AI浪潮同时影响如此之多的产业,会造成2030年至2040年间工作机会和失业数一样多。然而对此,在严肃的报告上这一点被混淆在将会有多少百万量级的净裁员这一问题中。

AI 在 2020 年选举中将会成为主要热点话题

机器学习被认为,在增加了全球GDP和生产力的同时夺走了美国公民的就业机会,AI影响了经济和其他许多问题,有效调控了以FAANG为代表的科技公司,甚至将科技巨头分解为不那么具有垄断性的实体,这些将会在2020年总统竞选中由民主党候选人进行公开讨论。

这意味着例如人工智能甚至是基本收入(自由红利)的问题将会成为更加主流的辩论议题,事关资本主义的未来,经济和中产阶级的关切。

基于 AI 的商业价值和投资回报率将会以指数水平增长

从2020开始的这10年必然会成为AI宣传热门时期。例如,2018年全球基于AI的商业价值达到了1.2亿美元,而且将会在2022年(根据美高德纳公司)增长到3.9亿美元。这意味着AI对于健康、 零售、交通运输、物流、教育和其他许多方面都给了新公司崛起的机会,并且可以在未来成为有影响力的企业集团。

这一个清单可以轻易囊括30多项记录。而我每周都关于人工智能写作许多次。

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原始发表:2019-07-19,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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  • 智能语音助手应用在中国规模扩大
  • 公司看好 AI 技术策略的采用
  • 中国在 AI 学术论文领域很快会超越美国
  • AI 芯片正在复兴
  • AI与网络安全更加紧密
  • AI会导致传统产业中断
  • 无现金实体零售, 亚马逊无人便利店样式
  • 对AI的信任会超过许多人类机构
  • 开源框架的进化
  • 面部识别将会成为主流
  • 物联网在边缘计算层面的成熟
  • 军事领域的自动化与 AI
  • AI 对于未来自动化和工作的影响
  • AI 在 2020 年选举中将会成为主要热点话题
  • 基于 AI 的商业价值和投资回报率将会以指数水平增长
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