2018年AI发展8大趋势:创业公司被并购,科技巨头将成最大赢家

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2018年AI发展8大趋势:创业公司被并购,科技巨头将成最大赢家

计算分析 大数据 绝不是一时性的。随着数据量的不断增长,分析大数据的方式也将改善。涉及到预测性分析(Predictive Analytics)的应用时,我们只看到冰山一角。它通过数据挖掘、机器学习、AI技术帮助组织机构分析现有数据,比如预测销售额、优化营销活动等。这些 人工智能 技术都在深刻地改变着我们的生活。

以下是AI世界、大数据、预测分析、机器学习的关键数据:

2018年,75%的开发商都将在一个或者多个业务或服务中包含AI功能——IDC

2019年,AI将辅助100%的物联网——IDC

2020年,30%的公司都将使用AI,至少增加一个主要销售环节——Gartner

2020年,算法将改变全球数十亿工人的行为——Gartner

2020年,人工智能市场将超过400亿美元——Constellation Research

2025年,AI将驱动95%的用户交互——Servion

  • 趋势1:大公司将成赢家

亚马逊 、 谷歌 、 Facebook 、IBM将成为AI领头羊。大公司拥有大量资源来收集数据,因此会有更多数据为其所用。

以下是AI领域的顶尖玩家:

亚马逊:

投资人工智能已超过20年;抓取超过50亿网页的数据;亚马逊物流中心有超过50万张描述产品的JPEG图像和相应的JSON元数据文件;每日监测全球广播、印刷物、网络新闻的记录超过40亿份;近1亿图像和具有注释的视频;亚马逊的Echo领先语音助理市场。

谷歌:

是拥有最大存储库的数据集之一,数据达10-15Exabyte——Cirrus Insight;专注于应用和产品开发,而非长期AI研究;超过1300位研究人员的团队——谷歌大脑;占据声控助理市场23.8%的用户份额——Voicebot;任何人都能使用的机器学习开源平台TensorFlow;谷歌地球数据库大约是3017TB或者近3Petabytes——Google Earth Blog;谷歌街景有近20Petabytes的街道照片——Peta Pixel。

Facebook:

每天处理25亿的内容和500多TB的数据——Tech Crunch;Facebook有约80名人工智能研究员——FAIR;日均生成20亿“赞”和3亿照片——Tech Crunch;每30分钟扫描月105TB数据——Tech Crunch;建有一个62000平方英尺的数据中心,可以容纳500台机架;每天用超过40种语言翻译20亿用户帖,8亿用户可以看到翻译——Fortune。

在部署机器学习和产品应用开发方面,谷歌很可能处在最前沿。谷歌的研究范围涵盖机器学习、自然语言处理、机器学习算法和技术、机器人技术等领域。

  • 趋势2:算法和技术得以巩固

投资人工智能的第二梯队,如英特尔、推特等,将追随拥有数据的大公司,并使用它们的数据算法。数据交易将发生在行业内部,算法和技术将得以巩固。

谷歌、FB等巨头收购小公司后,算法将被集成到其核心平台。谷歌收购了DeepMind以获取竞争优势。FB收购了Wit.ai来提升语音识别和语音接口业务。

  • 趋势3:众包数据将无比巨大

所有的人工智能公司都将想方设法获得海量数据集,来实现其AI壮志。这些公司会开始收集众包数据。公司已经找到评估众包数据质量和真实性的不同方法。企业方会从这些数据中受益,消费者也得到了话语权。

谷歌通过众包获取了大量图片,来构建其成像算法。谷歌还通过众包改进翻译等服务。亚马逊通过众包AI来提高Alexa的技能。

  • 趋势4:并购将增多

CBInsights统计数据显示,收购AI公司的竞赛已经开始。2018年竞争会越发激烈。很多机器学习和AI的小公司都会被大企业收购,原因有二:

首先,AI无法在缺少数据集的情况下独立工作。大公司拥有大量数据,小公司会失去竞争力。

其次,没有数据的算法毫无用处。反之亦然。数据是算法的核心,因此获取大量数据将成为重中之重。

  • 趋势5:工具趋于民主化,以获取市场份额

大公司将开源算法和工具集来获取市场份额。基于市场的数据访问和算法进入壁垒将会减少,新的AI应用将会增加。通过民主化,此前缺乏AI工具的小公司将更容易获得大量数据,来训练复杂的AI算法。

  • 趋势6:人机交互将增多

Siri和Alexa是两个最受欢迎的人机交互工具。将会有更多的类似产品出现。例如,机器能够根据用户讲话的语调识别情绪。2018年,农业和医药领域的人机交互也会增多。

  • 趋势7:AI会影响所有垂直领域

制造业、客服、金融、医疗、交通等行业已经受到人工智能的影响。明年人工智能将会影响更多的垂直行业,包括:保险、法律、传媒、教育、健康等。

  • 趋势8:安全、隐私、伦理道德问题

与隐私、安全相关的担忧,(如保密银行账户、健康信息),会促进对人工智能安全性的研究。2018年,安全和隐私问题会得到一定的解决,也可能会有新的发展。

伦理问题也值得关注。需要强调的问题包括:人工智能将如何伤害/促进人类。还有一些对于人工智能取代人类的担忧。

总而言之,虽然AI已经存在了很多年,但目前还处于起步阶段。人工智能还有很长的路要走。

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