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智能家:美国50个最棒的工作 数据科学家位居首位

智能家消息,据悉日本正计划在2021年全面采用AI强化因应网络攻击的能力,藉由学习并分析过去网络攻击的共通点和迹象,让相关单位更有效率地抵御新病毒攻击;而在国内,更通过“天网”监控系统,仅花7分钟便在全国捉到嫌疑犯,而背后正是通过人脸辨识技术来完成这不可能的任务。

人工智能几乎无所不在,而在华尔街自然也是如此。投资专家坦承,从大数据中获得见解能力的学习机器,正准备经手99%的投资交易,AI掌管投资界即将来临。

人工智能和大数据的火爆绝不止于此,企业评论网站Glassdoor最新报告《美国50个最棒的工作》中,数据科学家(Data Scientist)位居首位。据Glassdoor指出,美国目前有4,500多个数据科学家职缺,雇主间对数据科学家人才的竞逐更将数据科学家的年薪中位数推升到11万美元。

人工智能在制造业的应用

对于制造业来说,传统的质量检测方式逐步落伍,导致检测品值不一,甚致降低检测效率。

因而在制造业领域里,利用深度学习技术,不但可以让机器视觉大幅提高检测效率外,过去肉眼容易忽略、或无法检测到的细节也能一一被精挑细选出来。

当制程检测环节导入AI,机器便会通过自我学习的方式,事先辨识各种良品与不良品的特征,其后便可根据分析结果快速地筛选出产在线的瑕疵品。

前百度首席科学家吴恩达也曾表示,AI技术非常适合用以解决制造业面临的挑战,像是不稳定的质量及良率、生产线设计缺乏灵活性、产能管理困难以及生产成本上升等问题。

人工智能在医学领域的应用

智能家认为,医疗技术始终是人类终其一生致力研究的目标。因而深度学习在医疗领域上具有很大的潜质,可协助医疗诊断更精确、更有效率。深度学习在医疗领域当中的应用,目前已经广泛采用图像辨识技术来协助医生判读医学成像,包括Google研究团队用来诊断糖尿病视网膜病变、乳腺癌肿瘤转移等。Google团队应用深度学习技术,通过专业医生的协助,从具有12.8万张的视网膜眼底图像数据集中,创建出如同专业医生判断病变能力的模型。

人工智能与自动驾驶的结合

在人类探讨AI如何提升生活质量时,自动驾驶无疑是最受到热烈关注的话题。安全性是自动驾驶能否普及的重要关键,除了通过摄像机或各式感测器等外部车载设备来确保行驶过程的安全外,让车辆本身变聪明,能够自主判断路况做出分析,是加速自动驾始发展最有效的助力。

一旦机器具有自主学习的能力,便可以在不断学习的过程中,逐渐增进其驾驶技能,提升车辆行驶安全性。大陆地平线机器人公司汽车业务总监李星宇指出,自动驾驶的发展进程建构在一个非常复杂的体系上,深度学习不但可以做得跟人一样好,甚至做得比人还要好,而这样复杂的驾驶环境正是深度学习最能发挥优势的地方。

从另一个层面来看,则是驾驶人与车之间微妙的关系。现今自动驾驶的定义是汽车可以自行判断路况做出决断,而未来更深的层面则是汽车与驾驶人之间的配合,简单的说就是让汽车去理解你。因此,未来自动驾驶领域中还必须面对驾驶习惯的学习,甚至包括驾驶风格,这感觉就像是汽车变成了驾驶人的行车管家。

总的来讲,人工智能在未来拥有无限广阔的应用前景,而在智能家看来,这更是未来智能家居乃至智能城市搭建的重要组成部分。

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