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人工智能:2018年发生了什么变化,2019年会发生什么

tdmin 2018-12-28 06:09 42人围观 人工智能

在人工智能和机器学习领域,2019年将看到智能应用的兴起
人工智能(AI)是激发公众和商业想象力的技术之一。早在科幻小说中最受欢迎的主题,它现在在日常实际场景中获得了关注。

2018年,我们看到全球和各行业采用人工智能的人数大幅增加,企业利用它来改善运营,创造新的创新并提升客户体验。
随着金融服务,电信和高科技引领人工智能进入主流,以及其他领域,如汽车,医疗保健,能源和零售也接受它,我们预计AI的快速增长将在2019年继续,因为公司努力获得从他们捕获的数据中获得最大价值和竞争优势。让我们来看看最近是什么推动了人工智能的兴起以及可能即将发生的事情。

数据技能
数据是AI的燃料。随着近年来数据收集,分析和存储能力的显着提高,大多数公司发现自己拥有巨大的潜在资源,但却没有能力与如此大量的信息搏斗。

随着人们的技能在追赶技术方面取得了进展,2018年开始发生变化。关于如何处理和使用数据仍然存在很多复杂性,但企业开始更深入地了解帮助公司从数据中获得成果所需的具体技能,以及如何将这些技能映射到他们可以培训的“人物角色”上,或招募。

企业正在不断学习数据科学家和人工智能开发人员如何与传统的应用程序开发人员,他们需要的工具以及如何将他们整合到应用程序开发团队中。
对于这个领域的供应商来说,面临的挑战是让所有开发人员都能更轻松地访问AI。有些人正在构建机器学习框架,以帮助组织跨用例应用AI。

在2019年,供应商和企业都需要继续扩大他们的技能,培训现有开发人员并引入新的数据科学家。为了解决数据科学家(和其他数据工作者人物角色)短缺的根源,作为一个社会,我们需要吸引和激励年轻人,以提高教育系统的需求,并提供教育。随着今年及以后的持续推动,人工智能可以为开发商实现其潜在的“超级大国”地位,帮助他们挖掘丰富的新创新来源。

聊天机器人
在过去的十二个月中变得更加普遍的一个用例是聊天机器人。Chatbots受欢迎程度的提高源于企业希望为用户提供与店内相同的在线体验 - 无论是零售银行客户,医疗保健患者,零售购物者还是其他任何人。
聊天机器人非常棒,因为他们可以快速响应客户并通过利用数据分析和算法来确定用户所属的类别,从而提供个性化服务。

机器学习(ML)框架
2018年这一领域最大的惊喜之一是看到机器学习框架的整合仍在继续。几十年来一直有AI和ML图书馆和项目,但在过去的5到7年中,我们看到在建立深度学习库和人工神经网络方面投入了大量资金。该领域的一些重要参与者已经投入了大量的资源和努力,吸引了稀缺的人才。

由于这些公司可以获得比大学所能提供的更多的存储和计算能力基础设施,他们已经将许多研究人员从学术空间转变为企业空间。由于投资如此繁重,人们很容易期望这些主要参与者希望将资产关闭几年,以便将其所积累的价值货币化。
通过一起构建共同获得明显的好处,例如更快的创新和更多的开发人员选择自由,并且在当今的科技行业中,还有更大规模的推动开源方向的大规模推动。也可以说,在当今巨大的云计算浪潮的背景下,即使是这些高价值框架也可以简单地成为这些大型企业所拥有的云基础架构之上的工作负载的驱动因素。

智能应用
全球有近85亿移动连接数量(参见GSMA数据),我们中的许多人每天都使用智能手机(如果不是多个智能手机)。可能有一半或更多的移动应用程序具有AI功能,可以直接嵌入到应用程序中,也可以在后端支持。例如,您的键盘可以了解您 - 以及其他所有人 - 如何与其进行交互以改进其工作方式。

如果您想通过在线零售商购买商品,它会根据您的购买历史以及使用AI引擎的典型购买习惯提出建议。乘坐共享应用程序和导航应用程序使用AI来计算如何连接路线上的各种用户。智能应用可能会在2019年继续聚集。
避免偏见
任何新技术都可能带来尚未完全预料到的陷阱。我们发现人工智能认为算法只能与他们使用的训练数据一样好,这会产生负面影响。从犯罪预测到语言翻译,人类如何能够将自己的偏见和偏见传递给具有破坏性结果的算法的问题在2018年变得更为人所知。
应该给予更多的关注,并希望在2019年看到真正的行动来应对这一挑战。供应商需要考虑如何提供工具和教程,以帮助经验不足的数据科学家,开发人员和企业获得更好的理解数据和人工智能的影响。我们可以共同开发一种更具结构性的方法来解决问题。

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