新的一年,人工智能會朝著什么方向發(fā)展?CB Insights今天發(fā)布的報告,預(yù)測了2019年AI行業(yè)的25大趨勢。
在基礎(chǔ)研究領(lǐng)域,開源框架、邊緣計算、合成訓(xùn)練數(shù)據(jù)是行業(yè)大勢。理論算法方面,膠囊網(wǎng)絡(luò)、GAN、聯(lián)合學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)仍是重點。
至于AI技術(shù)的實際應(yīng)用,人臉識別、機器翻譯、醫(yī)療影像、無人零售、對話機器人等過去的熱點,今年還將會進一步發(fā)展。
報告中還特別提到了中國的創(chuàng)業(yè)公司、資本力量在人臉識別、無人零售領(lǐng)域的巨大推動作用。
AI技術(shù)的25個趨勢
CB Insights提出了2019年AI的25個趨勢,可以分為基礎(chǔ)架構(gòu)、體系結(jié)構(gòu)和應(yīng)用場景三個方面。應(yīng)用場景又可以分為3類:智能預(yù)測、自然語言處理與合成、計算機視覺。
這25個趨勢是:
1、開源框架
開源框架讓AI進入門檻更低。
2、邊緣AI
對實時決策的需求推動AI進入“邊緣”。比如人臉識別、自動駕駛讓AI進入手機、汽車進行本地運算,蘋果和英偉達和許多創(chuàng)業(yè)公司都在開發(fā)人工智能芯片。
3、人臉識別
從解鎖手機到登機航班,面部識別正在成為主流,已用在安全、零售和消費電子領(lǐng)域,面部識別正迅速成為生物認證的主要方式。
4、醫(yī)療影像診斷
AI軟件產(chǎn)品的快速監(jiān)管審批為AI醫(yī)療公司開辟了新的商業(yè)途徑。在消費者方面,先進的圖像識別技術(shù)正在將手機變成功能強大的家用診斷工具。
5、預(yù)測性維護
AI加持的IoT可以為企業(yè)節(jié)省數(shù)百萬美元的意外故障費用。預(yù)測性維護是指用連續(xù)的數(shù)據(jù)收集來預(yù)測設(shè)備故障。由于降低了傳感器成本,以及人工智能、邊緣計算的推動,預(yù)測性維護已經(jīng)變得更加廣泛。
6、電子商務(wù)搜索
對搜索術(shù)語的語境理解正在逐漸走出“實驗階段”。早期的SaaS初創(chuàng)公司正在興起,向第三方零售商銷售搜索技術(shù)。
7、膠囊網(wǎng)絡(luò)
深度學(xué)習(xí)推動了如今大多數(shù)AI應(yīng)用,但膠囊網(wǎng)絡(luò)(CapsulesNet)很快就會取而代之。與當(dāng)前的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)相比,膠囊網(wǎng)絡(luò)具有許多優(yōu)點。對膠囊網(wǎng)絡(luò)的研究還處于起步階段,但可能會挑戰(zhàn)當(dāng)前最先進的圖像識別方法。
8、下一代假肢
將生物學(xué)、物理學(xué)和機器學(xué)習(xí)結(jié)合起來。研究人員正在使用機器學(xué)習(xí)來解碼來自身體傳感器的信號,并將其轉(zhuǎn)化為移動假肢裝置的命令。今年,該行業(yè)將尋求更多發(fā)展,包括面向消費者試驗產(chǎn)品。
9、臨床試驗登記
臨床試驗中面臨的困難是如何招募合適的患者。AI可以從醫(yī)療記錄中提取信息,與正在進行的研究進行比較,并向醫(yī)生和患者提出相關(guān)研究建議。
10、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)
GAN將改變新聞、媒體、藝術(shù)乃至網(wǎng)絡(luò)安全的未來。2019年最重要的AI趨勢之一是GAN的進一步發(fā)展,和其他應(yīng)用的溢出效應(yīng)。
11、聯(lián)合學(xué)習(xí)
使用本地數(shù)據(jù)集訓(xùn)練AI可以極大地提高其性能,但用戶數(shù)據(jù)是私密的。Google的聯(lián)合學(xué)習(xí)方可以在使用這些豐富的數(shù)據(jù)集的同時保護敏感數(shù)據(jù)。今年在藥物發(fā)現(xiàn)和其他案例中會有更多聯(lián)合學(xué)習(xí)的應(yīng)用。
12、高級醫(yī)療保健生物識別技術(shù)
利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),研究人員開始研究和測量以前難以量化的非典型風(fēng)險因素。從視網(wǎng)膜掃描到分析皮膚顏色變化,AI正在解鎖新的診斷方法,并識別以前未知的風(fēng)險因素。
13、自動索賠處理
保險公司和創(chuàng)業(yè)公司正在使用人工智能來計算車主的“風(fēng)險評分”,分析事故圖像并監(jiān)控駕駛員行為。人工智能的進步正在改變這項曾經(jīng)以人為主導(dǎo)的過程,允許更快的索賠結(jié)算。
14、反假貨
知名品牌和典當(dāng)商開始嘗試使用AI。電商和實體店中,AI被用于識別仿冒產(chǎn)品和欺詐性商標(biāo)侵權(quán)。
15、無人零售
到目前為止,亞馬遜Go是唯一一個成功的無人零售商。此外還有防盜、部署成本、庫存損耗等問題需要解決。
16、后臺辦公自動化
AI正在加入自動化管理工作,但不同性質(zhì)和格式的數(shù)據(jù)使其成為一項具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。不同的部門逐漸采用基于機器學(xué)習(xí)的工作流程解決方案。
17、語言翻譯
語言翻譯是一個尚未開發(fā)的市場機遇。像百度和谷歌這樣的大型科技公司開始在這個領(lǐng)域掀起波瀾。由于大量資源投入到改進翻譯框架,因此機器翻譯的效率和語言能力將得到提高,各行業(yè)的采用率也會提高。
18、綜合訓(xùn)練數(shù)據(jù)
訪問大型標(biāo)記數(shù)據(jù)集是培訓(xùn)AI算法的必要條件。但對于某些應(yīng)用程序,訪問足夠的真實數(shù)據(jù)可能是不可行de ?,F(xiàn)實的假數(shù)據(jù)或合成數(shù)據(jù)集可以解決這一瓶頸問題。現(xiàn)實世界的數(shù)據(jù)還可以通過混合AI生成的模擬數(shù)據(jù)來增強,以創(chuàng)建更大、更多樣化的數(shù)據(jù)集。
19、強化學(xué)習(xí)
研究人員正在通過強化學(xué)習(xí)推動AI的能力界限,但對大量數(shù)據(jù)集的需求限制了其實際應(yīng)用。盡管存在挑戰(zhàn)者,但主要參與者正在對該技術(shù)進行更多投資,對強化應(yīng)用的研究正在增加。
20、網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化
電信運營商正在準(zhǔn)備將基于AI的解決方案集成到5G無線技術(shù)中。2019年及以后的AI關(guān)鍵趨勢之一是將更多地融入全球電信網(wǎng)絡(luò)。
21、自動駕駛汽車
盡管自動駕駛汽車具有巨大的市場機會,但完全實現(xiàn)的時間表仍不明確。例如物流運輸?shù)阮I(lǐng)域可以看出無人駕駛的早期應(yīng)用。即使時間表仍不明確,各行各業(yè)都在積極投資并采用自動駕駛技術(shù)。
22、農(nóng)作物監(jiān)測
初創(chuàng)公司和現(xiàn)有企業(yè)正在用農(nóng)作物監(jiān)測AI來管理殺蟲劑、發(fā)現(xiàn)問題,并預(yù)測天氣變化如何影響農(nóng)業(yè)。
23、發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)威脅
計算能力和算法的進步正在將以前的理論攻擊變成真正的安全問題。對網(wǎng)絡(luò)攻擊做出反應(yīng)已經(jīng)不夠,機器學(xué)習(xí)能主動搜尋網(wǎng)絡(luò)安全中的潛在威脅。
24、會話AI
對于許多企業(yè)來說,聊天機器人成了人工智能的代名詞,但承諾并沒有跟上現(xiàn)實。AI可以改善這些領(lǐng)域的聊天機器人功能,但它仍然是一項特別艱巨的任務(wù)。
25、藥物發(fā)現(xiàn)
隨著AI生物技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司的興起,傳統(tǒng)制藥公司正在尋求人工智能創(chuàng)業(yè)公司減少長期藥物發(fā)現(xiàn)周期。雖然這些創(chuàng)業(yè)公司中的許多仍處于早期階段,但他們已經(jīng)擁有一批制藥客戶。
AI技術(shù)類別劃分
為了更好的理解AI行業(yè)趨勢,CB Insights將AI技術(shù)按照工業(yè)化程度(Industry Adoption)、市場化程度(Market Strength)兩個維度進行劃分。
工業(yè)化程度的衡量標(biāo)準(zhǔn)包括:創(chuàng)業(yè)公司的發(fā)展速度、媒體關(guān)注度、消費者接受度。
市場化程度的衡量標(biāo)準(zhǔn)包括:市場規(guī)模、投資者與投資機構(gòu)的數(shù)量和質(zhì)量、研發(fā)投入、收入報告、競爭激烈度、并購與戰(zhàn)略投資等。
按照這兩個維度指數(shù)的高低,可以將AI技術(shù)分成4類:
實驗性技術(shù)(工業(yè)化程度低、市場化程度低)、
短暫性技術(shù)(工業(yè)化程度低、市場化程度高)、
威脅性技術(shù)(工業(yè)化程度高、市場化程度低)、
成熟性技術(shù)(工業(yè)化程度高、市場化程度高)。
報告里的中國
CB Insights在報告中多次提到中國,近年來中國在AI的商業(yè)應(yīng)用是全球的風(fēng)向標(biāo)。
來源:量子位