2018年AI领域最值得关注的九大前沿发展趋势

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美国知名研究机构CB Insights近日发布重磅报告《2018年必看的人工智能热门趋势》(Top AI Trends To Watch In 2018),报告对AI行业发展现状进行了深入研究剖析,并给出了2018年AI领域最值得关注的九大前沿发展趋势。

01

潜力爆发,中国渐成AI全球领导者

在AI领域,中国正努力超越美国和其他西方国家,政府已经投入了大量精力和资金。2017年中国人工智能初创公司投入在全球占比48%,并首次超越美国占据榜首。据CBInsights预测,2018年就人工智能创业公司和总股本交易数量而言,美国在全球仍将领先,但其正在逐渐失去全球交易主导地位。

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中国的AI领域取得的成就,主要得益于在面部识别和智能芯片两大领域的大力发展,前者得益于政府的大力支持近年发展最为迅猛,而后者则是对一向强势的美国芯片的直接挑战。

面部识别方面,优秀公司和算法层出不穷,如独角兽Megvii,该公司的投资方阿里巴巴集团(通过蚂蚁金融)和富士康于2016年在中国杭州市合作开展了“城市大脑”项目,利用人工智能分析监控摄像头数据。

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智能芯片方面,2017年7月,中国政府表示,将于2020年与美国达成合作,并于2030年前成为世界领导者。中国企业Cambricon承诺,将在未来三年内生产10亿个处理单元,并正在开发专门用于深度学习的芯片。

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此外,除了本国研发,中国主要科技巨头如腾讯、百度和京东加大海外投资力度。据悉,近期,百度和京东已投资ZestFinance,腾讯已投资ObEN。在2018年,这也将成为中国芯片之争胜出的有力筹码。

02

机器学习无所不在、无所不能

2018年,人工智能无处不在,或者更确切地说,机器学习将无处不在。这项技术几乎“无所不能”,并将在2018年创造出无限可能。

2018年,英国的IntelligentX有望推出世界上第一款AI酿造啤酒;俄罗斯的DeepFish致力于利用神经网络来识别雷达图像中的鱼类;瑞典的Hoofstep更是筹集了风投资金,计划为马匹进行深度行为分析。

03

AI终端趋势显现,边缘计算成为下一大领域

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人工智能不仅限于强大的超级计算机和大型设备,它也正在成为智能手机和可穿戴设备和设备的一部分。CB Insights表示,AI发展正在进入“端”时代,包括手机、汽车、可穿戴在内的终端都将越来越多地迎来AI加持。而人工智能的边缘化应用还远不止于此,智能家居、自动驾驶等诸多热门领域中,都有它的身影。

04

语音交互竞争全球开战

CB Insights报告显示,目前语音交互战争在英语国家暂时两强并存:Amazon Echo和Google Home主导了智能家庭音箱市场。

但在中文市场,Amazon和Google都不太有戏,中文市场现在还多雄混战,市场主导地位的竞争仍将继续。

05

新蓝领的工作——机器人保姆

CB Insights报告提到,中国T恤制造商天元服装公司与美国阿肯色州政府签署了谅解备忘录,将在阿肯色州的新服装工厂启用400名“工人”。值得一提的是,这400位均为佐治亚州初创公司SoftWear Automation开发的缝纫机器人。此次合作,繁杂的工作全部由机器人完成,人类工作人员只负责机器人维护和操作等高端工作。

AI推动下的机器自动化浪潮,一度被认为要冲击劳动力密集的制造业,造成大面积蓝领工作被替代。但容易被忽略的是新工种出现:机器人保姆。随着高度自动化制造、仓储等机器人完善,同时也需要相关人类对机器人进行维护。比如在亚马逊仓库中,已经有超过10万个机器人投入使用,相应也创造了数千个人类的新工作机会;在日本,到2025年,80%以上的老年护理将由机器人完成,而不是护理人员。

06

国防的未来转向AI

未来的战争将依赖于前所未有的智能技术。无人机仅仅是个开始。随着传统防御、监视和网络安全侦察的日益融合,对基于算法的AI的需求。

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人工智能在防御领域有着天然的优势。由于网络攻击是不断演变的,防御过程中经常需要面临先前未知类型的恶意软件。而人工智能则可凭借其强大的大规模运算能力脱颖而出,迅速排查筛选数百万次事件,以发现异常、风险和未来威胁的信号。

07

AI+医疗迎来春天

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在美国,监管机构正在考虑批准AI用于临床。AI在诊断方面可以提供更早期准确性判断,这能让很多病症在早期被发现和治疗。AI“看片”也会比人类医生更具优势,还能快速普及。此外,医疗保健方面的AI创业也正在进入最热阶段。

08

AI进入DIY阶段

2018年,AI的技术和产品将会更加普及,DIY打造个性化AI也成为可能。不需要计算机科学或数学博士,你就能来建立自己的AI。在开源软件库,数百种API和SDK可以发挥作用,而且Google等巨头公司会开发越来越多的简易配套件,壁垒比任何时候都要低。

Google推出了一款名为“适合所有年龄段的AI”(Artificial Intelligence Yourself)项目。它的第一款产品是Raspberry Pi的语音识别套件——用户能够将他们想要的任何语音发送给他们

的个人语音助理。

09

胶囊网络出现

神经网络具有无数的架构。近来深度学习中最流行的一种叫做卷积神经网络(convolutional neural networks)。现在已经开发出一种新的架构,即胶囊网络,它将在多个前沿超过卷积神经网络。

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长期以来,卷积神经网络尽管取得了成功,但学者普遍认为其仍存在缺陷,可能导致安全缺口。基于此,深度学习的先驱研究人员之一Geoffrey Hinton于2017年发表研究论文,介绍了“胶囊网络”的概念。与CNN相比,CapsNet弥补了不少缺陷,比如数据量、准确度、训练数据多样性等等,性能更好。


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