人工智能引領(lǐng)微智時(shí)代奔跑

時(shí)間:2017-09-06

來源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語:2006年,Hinton教授發(fā)明了一種訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)的新思路,隨后三篇論文炸開了深度學(xué)習(xí)算法突破口。

2006年,Hinton教授發(fā)明了一種訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)的新思路,隨后三篇論文炸開了深度學(xué)習(xí)算法突破口。很快,又有公司發(fā)明了用于支持深度學(xué)習(xí)算法的新型芯片,大大改善了舊芯片計(jì)算能力不足的問題。

AI能否完成人類歷史上的顛覆式創(chuàng)新,開啟人類新時(shí)代?

60余年來人們對這個(gè)話題一直爭論不休。

2006年,Hinton教授發(fā)明了一種訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)的新思路,隨后三篇論文炸開了深度學(xué)習(xí)算法突破口。很快,又有公司發(fā)明了用于支持深度學(xué)習(xí)算法的新型芯片,大大改善了舊芯片計(jì)算能力不足的問題。在算法和算力的支持下,互聯(lián)網(wǎng)存儲了20多年的大量數(shù)據(jù)終于找到了它的歷史使命:訓(xùn)練機(jī)器。于是第三次人工智能熱潮被掀起了。

雖然,這一次深度學(xué)習(xí)算法將語音、圖像識別率先推向了人類實(shí)現(xiàn)的最佳邊界,但是目前AI算法并不完美,一是算法訓(xùn)練模型只能針對特定領(lǐng)域,通用性差;二是這一代算法太依賴于數(shù)據(jù)。

AI推理、思考、聯(lián)想等智力功能與人類大腦相去甚遠(yuǎn),目前,AI的發(fā)展水平整體上只能算是處于“微智時(shí)代”。要想讓機(jī)器成精,AI還需更上幾層樓,恐怕要更待時(shí)日。

在目前的AI微智時(shí)代,創(chuàng)業(yè)公司大致可分為三個(gè)梯隊(duì):廣義機(jī)器人、自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺與圖像。

根據(jù)騰訊研究院&IT桔子聯(lián)合發(fā)布的《2017年中美人工智能創(chuàng)投現(xiàn)狀與趨勢研究報(bào)告》統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),國內(nèi)智能機(jī)器人與無人機(jī)相關(guān)技術(shù)創(chuàng)業(yè)最為火爆,位居第一梯隊(duì);語義分析、語音識別、聊天機(jī)器人等自然語言系列的技術(shù)位列第二梯隊(duì);第三梯隊(duì)則為人臉識別、視頻和監(jiān)控、自動駕駛、圖像識別等計(jì)算機(jī)視覺系列的技術(shù)。

另外,情感計(jì)算這種綜合了心理學(xué)、語義、視覺、環(huán)境感知等多種技術(shù)的復(fù)雜應(yīng)用技術(shù)也在慢慢成長中,這類企業(yè)正在嘗試產(chǎn)業(yè)的探索與創(chuàng)新,前景廣闊,但是目前處于熱度排行末端。

B端市場(企業(yè)級市場)無疑是創(chuàng)業(yè)最合適的切入點(diǎn),可以充分發(fā)揮AI的工具性,提升效率和體驗(yàn),從而跨過工業(yè)應(yīng)用紅線。

雖然目前的AI技術(shù)應(yīng)用多數(shù)著眼于B端市場,為企業(yè)提供服務(wù),不過,近兩年來,市場上出現(xiàn)了一些定位于消費(fèi)類用戶的產(chǎn)品。

靠近C端市場(消費(fèi)類市場)中的用戶并探索流量和數(shù)據(jù)的變現(xiàn)模式是較為理想的發(fā)展路徑,比如,在廣告、媒體、美妝、設(shè)計(jì)等行業(yè)已經(jīng)涌現(xiàn)了第一批消費(fèi)級終端產(chǎn)品,并且在消費(fèi)者中形成了一定的影響力。

消費(fèi)級市場或許是近期人工智能應(yīng)用爆發(fā)的一個(gè)重要場景。據(jù)統(tǒng)計(jì),美國已經(jīng)有超過50家針對C端的初創(chuàng)AI企業(yè),融資規(guī)模超過8億人民幣,雖然這些公司仍然十分微小,但是星星之火可以燎原。我們可以預(yù)見,AI消費(fèi)級產(chǎn)品遍地開花已為期不遠(yuǎn)了。

技術(shù)實(shí)力是AI公司的核心競爭力之一,而技術(shù)+產(chǎn)品+行業(yè)落地更是其勝負(fù)關(guān)鍵。新一代人工智能的繁榮,猶如一棵枝葉繁茂的大樹,滲透至各行業(yè)的藍(lán)天之中,服務(wù)于眾多領(lǐng)域。

報(bào)告數(shù)據(jù)顯示,醫(yī)療行業(yè)成為AI應(yīng)用最為火熱的行業(yè),其中包括醫(yī)療影像診斷、醫(yī)學(xué)病歷分析等方向,目前弱人工智能更容易在醫(yī)學(xué)這種專業(yè)性較強(qiáng)但不要求通用能力的行業(yè)發(fā)揮作用。

汽車行業(yè)則憑借自動駕駛相關(guān)AI技術(shù)脫穎而出位列第二,有80家AI公司業(yè)務(wù)和汽車相關(guān),其中30家專注于自動駕駛相關(guān)技術(shù)。排在之后的AI技術(shù)行業(yè)應(yīng)用方向,包括了教育、金融、制造、安防、家居等行業(yè)。

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