胶囊网络、边缘计算:2018年13个最新人工智能发展趋势
趋势一: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SoftWearAutomation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。
趋势二:机器学习无所不在、无所不能
CB Insights指出,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。
趋势三: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。
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,独角兽Megvii成绩斐然。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。
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。
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。
趋势四: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。
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。
CBInsights报告显示,在2017年,约34家公司进行IPO,加入 Cyber eason,CrowdStrike,Cylance和Tanium等大公司的市场厮杀。其中,每家公司的估值均在9亿美元以上。
趋势五:语音交互竞争全球开战
CBInsights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。
值得一提的是,虽然亚马逊在语音计算方面早有领先,但在语言支持方面却处于落后地位,它希望全球用户可以用英语,德语或日语进行互动。
Google Home有英文,德文,法文和日文版本。而苹果的HomePod目前仅提供英文版本。
此外在中文市场,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。阿里巴巴此前报告提到,自2017年7月正式发布以来,其中文版天猫精灵已售出超过100万套。
趋势六:白领工作受到AI挑战
CBInsights认为AI会更加普遍地进入辅助决策阶段,这对白领的工作将造成威胁。
一份EAAS市场地图显示,律师、咨询顾问、财务顾问等专业的工作也将面临AI的入侵,但在这些领域中AI主要起到辅助和改善的作用,比如提高工作效率,使价格收费更合理和商业化,这将影响按小时计费的外部律师事务所的薪酬结构。
那什么样的白领工作是暂时安全的?CBInsights的观点是教育和医疗保健等需要高度情感智能的领域,目前面临的自动化风险最小。
趋势七:AI终端趋势显现,边缘计算成为下一大领域
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。CBInsights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。
趋势八:胶囊网络出现
CBInsights报告显示,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。
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。
趋势九:高薪AI人才争夺战愈演愈烈
CB Insight援引报告称,目前在人工智能领域能胜任的研究人员大约有30万人,其中包括部分学生。而据数据显示,全球企业对AI专业人才的需求很可能超过100万。全球人工智能公司的人才争夺战必将愈演愈烈,2018年人工智能专家的薪酬也或将创下新高。
在美国,Glassdoor对“人工智能”的搜索显示目前列出的职位超过32000个,其中几个工资范围已达到6位数。公司非常愿意为智能AI专家支付高额的薪水。
趋势十:机器学习资本狂欢落幕
2017年,是机器学习的狂欢巅峰。投资者向各行业的机器学习创业公司投入超152亿美元,比2016年增加141%。一年间,美国孵化器吸纳了300余家机器学习创业公司,比2016年增加了3倍。机器学习将在2018年成为新常态,但是AI创业公司也会迎来检验期,光有概念炒作,没有产品和商业模式,可能会被洗牌。投资者对于AI公司的投资也会更加谨慎,融资会变得更困难。
趋势十一:企业AI巨头格局开始成形
随着谷歌,亚马逊,Salesforce和微软等科技巨头提高其企业AI能力,小型企业难以维持下去。
Google发布了Cloud AutoML。客户可以自带数据来训练算法以适应他们的特定需求。亚马逊开始在其AWS旗下销售人工智能作为服务和“亚马逊人工智能”。亚马逊的AI的目标是服务于大公司。
趋势十二:AI+医疗迎来春天
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。
最近,英瑞医药和生物制药公司AstraZeneca宣布与阿里巴巴子公司Ali Health建立合作伙伴关系,以在中国开发AI辅助筛查和诊断应用。GE和Nvidia也联手为GE的医疗成像设备提供深度学习功能。
106家AI创业公司改变医疗健康行业
图片来源:CB Insights 人工智能的最新动向 (2017.4.11)
医疗AI领域顶级投资机构
2012——2017年(截至2017年3月23日)
图片来源:CB Insights 人工智能的最新动向 (2017.4.11)
趋势十三: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。
人工智能领域顶级风投机构
图片来源:CB Insights 人工智能的最新动向 (2017.4.11)
你最好知道的100家人工智能创业公司
图片来源:CB Insights 人工智能的最新动向 (2017.4.11)
正如百度的前首席科学家,Coursera联合创始人吴恩达所说:“正如100年前电力改变了几乎所有的事物,今天我很难想象哪个行业在未来几年不会被人工智能改变。”