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人工智能的10大趨勢

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2019/11/08 08:20
【摘要】:
一、開源框架人工智能進入門檻比以往任何時候都低,這要歸功于開源軟件。2015年谷歌開放了其機器學習庫TensorFlow,越來越多的公司,包括Coca-Cola、eBay等開始使用TensorFlow。2017年Facebook發布caffe2和PyTorch(Python的開源機器學習平台),而Theano是蒙特利爾學習算法研究所(Mila)的另一個開源庫,隨著這些工具的使用越來越廣泛,Mila

一、開源框架

人工智能進入門檻比以往任何時候都低,這要歸功于開源軟件。2015年谷歌開放了其機器學習库TensorFlow,越来越多的公司,包括Coca-Cola、e Bay等开始使用TensorFlow。2017年Facebook发布caffe2和 Py Torch(Python的开源機器學習平台),而Theano是蒙特利爾學習算法研究所(Mila)的另一個開源庫,隨著這些工具的使用越來越廣泛,Mila公司已經停止了對Theano的開發。


 

二、人工智能終端化

人工智能技術快速叠代,正經曆從雲端到終端的過程,人工智能終端化能夠更好更快地幫助我們處理信息,解決問題,我們舍棄了使用雲端控制的方法,而是將AI算法加載于終端設備上(如智能手機,汽車,甚至衣服上)。

 

三、人臉識別

從手機解鎖到航班登機,人臉識別的應用範圍愈發廣泛,各國對于人臉識別的需求逐漸升高,不少創業公司開始關注這一領域,利用該技術,可以通過臉部特點從而還原蒙面嫌疑犯完整的人臉。但人臉識別仍有待改進。這一技術仍會對人臉真假存在誤判。人臉識別中所包含的數據遠比我們想象要多,其中的安全問題也應引起我們關注。


 

四、AI聊天機器人

盡管許多人把聊天機器人看成是AI的代名詞,但兩者依然存在差別。如今的AI聊天機器人已經進化得十分完善,與真人對話時甚至還會應用“嗯...”這一類口頭語和停頓,但人們擔憂這些機器人的行爲過于逼真,開始考慮在對話時對其聊天機器人的身份進行確認說明的需要。國外的科技巨頭FAMGA(Facebook,Apple,Microsoft,Google與Amazon)以及國內的BAT都把目光投向了這一領域。

五、後台自動化

人工智能正在推動管理工作走向自動化,但數據的不同性質和格式使其成爲一項具有挑戰性的任務。根據行業和應用程序的不同,自動化“後台任務”的挑戰可能是獨一無二的,例如,手寫的臨床筆記對自然語言處理算法來說就是一個獨特的挑戰。機器人過程自動化(RPA)一直是熱門話題,雖然並非所有的機器人過程自動化都基于機器學習,但許多都開始將圖像識別和語言處理集成到它們的解決方案中。

六、綜合訓練數據

對于訓練人工智能算法來說,訪問大型的、標記的數據集是必要的,合成數據集可能會成爲解決瓶頸問題的關鍵,人工智能算法依賴數據,當一些類型的現實世界數據不易被訪問時,合成數據集的用武之地就體現出來,一個有趣的新興趨勢是使用AI本身來幫助生成更“逼真”的合成圖像來訓練AI,例如,英偉達使用生成對抗網絡(GAN)來創建具有腦腫瘤的假MRI圖像。GAN被用于“增強”現實世界數據,這意味著AI可以通過混合現實世界和模擬數據進行訓練,以獲得更大更多樣化的數據集。此外,機器人技術是另一個可以從高質量合成數據中獲益的領域。

七、零售

走進一家商店,挑選你想要的東西,然後走出去,這幾乎“感覺”就像在行竊,人工智能可以杜絕真正的盜竊行爲,並讓免結賬手續零售變得更加普遍。盜竊一直是美國零售商的一大痛點,然而,當你掌握進出商店的人,並自動向他們收費時,有人入店行竊的可能性就會降到最低。其余一些需要考慮的事情是如何利用建築空間,特別是在擁擠的超市,確保攝像機被最佳地放置來追蹤人和物品。

八、電子商務搜索

對搜索詞的上下文理解正在走出“實驗階段”,但要廣泛采用搜索詞還有很長的路要走,當使用電子商務搜索來顯示相關結果時,使用適當的元數據來描述産品是一個起點。僅僅描述和索引是不夠的,許多用戶用自然語言搜索産品(比如“沒有紐扣的洋紅色襯衫”),或者不知道如何描述他們在尋找的商品,這使得電子商務搜索的自然語言成爲一個挑戰。

九、網絡優化

人工智能正在开始改变电信,电信网络优化是一套改进延迟、带宽、设计或架构的技术——能以有利方式增加数据流的技术,对于通信服务提供商来说,优化可以直接转化为更好的客户体验,除了带宽限制之外,电信面临的最大挑战之一是网络延迟,像手机上的AR / VR等应用,只有极低的延迟时间才能达到最佳的功能。

十、車輛自動化駕駛

盡管自動化駕駛的汽車市場潛力巨大,但實現全自動的未來依然不明朗。自動化駕駛成爲了科技公司和初創公司互相競爭的新領域,他們爲此注入的不僅有新的活力,還有大量的投資。

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