2018年人工智能全景圖與大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)

時(shí)間:2018-07-31

來(lái)源:網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)載

導(dǎo)語(yǔ):風(fēng)險(xiǎn)資本家馬特·圖爾克(Matt Turck)最近發(fā)布文章,能力越大,責(zé)任越大,介紹了大數(shù)據(jù)與人工智能在2018年發(fā)展的趨勢(shì),并發(fā)布了全景圖,涵蓋基礎(chǔ)架構(gòu)、開源框架、公司等,一圖囊括AI和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)。

【2018年人工智能全景圖與大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)】風(fēng)險(xiǎn)資本家馬特·圖爾克(MattTurck)最近發(fā)布文章,能力越大,責(zé)任越大,介紹了大數(shù)據(jù)與人工智能在2018年發(fā)展的趨勢(shì),并發(fā)布了全景圖,涵蓋基礎(chǔ)架構(gòu)、開源框架、公司等,一圖囊括AI和大數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)。

MattTurck

馬特·圖爾克(MattTurck),美國(guó)知名早期投資機(jī)構(gòu)FirstMark的董事總經(jīng)理,此前以早期成功投資Pinterest、Shopify、Airbnb、RiotGames、InVision和Tapad等超級(jí)獨(dú)角獸而著稱。

馬特還是紐約乃至美國(guó)知名的技術(shù)趨勢(shì)“布道者”,他發(fā)起組織了2大新趨勢(shì)分享社區(qū),一個(gè)圍繞大數(shù)據(jù)和人工智能,名為DataDrivenNYC;另一個(gè)圍繞前沿技術(shù)和新興計(jì)算平臺(tái),叫HardwiredNYC。

2018人工智能&大數(shù)據(jù)全景圖

全景圖涵蓋了大數(shù)據(jù)人工智能行業(yè)的基礎(chǔ)架構(gòu)、開源框架、數(shù)據(jù)API、數(shù)據(jù)資源、跨基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)分析、工業(yè)應(yīng)用、企業(yè)應(yīng)用、分析工具等,涵蓋有1095家大數(shù)據(jù)公司被納入全景圖。

出現(xiàn)在全景圖的一些關(guān)鍵公司上市了,尤其是Cloudera、MongoDBPivotal和Zuora。在撰寫本文時(shí),其他的正在準(zhǔn)備上市,比如Elastic。

2018年人工智能大數(shù)據(jù)發(fā)展趨勢(shì)

2018年,是數(shù)據(jù)世界中激動(dòng)人心但又復(fù)雜多變的一年。一方面,數(shù)據(jù)技術(shù)(大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能)繼續(xù)發(fā)展,變得越來(lái)越高效,在世界各地企業(yè)也得到了廣泛的應(yīng)用。到目前為止,2018年企業(yè)界的關(guān)鍵主題之一是“數(shù)字化轉(zhuǎn)型”,這絕非偶然。這個(gè)詞語(yǔ)對(duì)有些人來(lái)說(shuō)可能有點(diǎn)奇怪,他們會(huì)嘀咕:這難道不是過(guò)去25年來(lái)一直發(fā)生的事兒?jiǎn)幔康∏》从吵鲆粋€(gè)事實(shí):許多傳統(tǒng)的行業(yè)和企業(yè)現(xiàn)在正全力投入到真正的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)之旅。另一方面,更廣泛的公眾群體已經(jīng)意識(shí)到數(shù)據(jù)的缺陷。無(wú)論是通過(guò)關(guān)于人工智能風(fēng)險(xiǎn)的公開辯論、劍橋分析公司(CambridgeAnalytica)丑聞、大規(guī)模的Equifax數(shù)據(jù)泄露、與gdp相關(guān)的隱私討論,還是有關(guān)中國(guó)政府監(jiān)控活動(dòng)日益增多的報(bào)道,數(shù)據(jù)世界已開始暴露出一些更陰暗、更可怕的隱患。

1)基礎(chǔ)設(shè)施和分析工具

從行業(yè)的角度來(lái)看,數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)仍然像以往一樣令人興奮和充滿活力,擁有豐富的創(chuàng)新初創(chuàng)企業(yè)、成熟的“規(guī)模擴(kuò)展”,以及許多積極的公共技術(shù)供應(yīng)商。最重要的是,許多大大小小的客戶都在大規(guī)模地應(yīng)用這些技術(shù),并從他們的努力中獲得不可否認(rèn)的價(jià)值。

隨著用更現(xiàn)代的數(shù)據(jù)產(chǎn)品替代舊的IT技術(shù)的循環(huán)繼續(xù),大數(shù)據(jù)市場(chǎng)(基礎(chǔ)設(shè)施、分析)似乎正在快速地在早期的大多數(shù)買家中循環(huán),并逐漸過(guò)渡到傳統(tǒng)采用曲線的晚期。

此外,數(shù)據(jù)世界繼續(xù)朝著云的方向發(fā)展??紤]到大型公共云服務(wù)提供商(AWS、Azure、谷歌云平臺(tái)、IBM)的增長(zhǎng)速度,每個(gè)季度都能產(chǎn)生數(shù)十億美元的收入,這真是令人震驚。這一趨勢(shì)引發(fā)了對(duì)供應(yīng)商鎖定的持續(xù)關(guān)注,這可能為提供多云解決方案的初創(chuàng)公司提供機(jī)會(huì)。然而,到目前為止,采用多云策略的公司仍然傾向于依賴一個(gè)供應(yīng)商作為他們的主要提供者。

隨著他們的業(yè)務(wù)不斷發(fā)展,大型云提供商通過(guò)其平臺(tái)(如AmazonNeptune、GoogleAutoML等)提供一系列廣泛的大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)工程和機(jī)器學(xué)習(xí)工具,通常都制定了激進(jìn)的定價(jià)策略,因而相互競(jìng)爭(zhēng)越來(lái)越激烈,這一切都是為了吸引更多的開發(fā)者,因?yàn)樗麄冋嬲纳虡I(yè)模式是數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。隨著此類工具的范圍和成熟度不斷提高,這對(duì)數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域產(chǎn)生了重大影響,可以說(shuō),初創(chuàng)企業(yè)更難與之競(jìng)爭(zhēng),至少在廣闊的、橫向的機(jī)遇面前就是如此。每年在大型云供應(yīng)商會(huì)議上發(fā)布的產(chǎn)品公告列表(如AWSre:Invent)會(huì)給初創(chuàng)企業(yè)帶來(lái)巨大的沖擊波,因?yàn)樗麄儗⒃乒?yīng)商與數(shù)十家風(fēng)投支持的初創(chuàng)企業(yè)直接競(jìng)爭(zhēng)??纯垂娛袌?chǎng)如何應(yīng)對(duì)即將到來(lái)的Elastic(一家開源軟件企業(yè))IPO將是一件有趣的事。

然而,只要初創(chuàng)企業(yè)有足夠的差異化,他們還是有很多機(jī)會(huì)的。在這個(gè)領(lǐng)域中,很多企業(yè)都在快速擴(kuò)展,在生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施和分析部分中有許多特別有趣、快速增長(zhǎng)的部分,包括流/實(shí)時(shí)、數(shù)據(jù)管控和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)/虛擬化。人們對(duì)人工智能的興趣激增,也帶來(lái)了在人工智能芯片、GPU數(shù)據(jù)庫(kù)、人工智能DevOps工具以及能夠在企業(yè)中部署數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的平臺(tái)上的巨大機(jī)遇,以及大量資金。

2)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能

在人工智能研究領(lǐng)域,這無(wú)疑是瘋狂的一年,從AlphaZero的威力到新技術(shù)發(fā)布的驚人速度——生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的新形式,替代型的遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),GeoffHinton的新膠囊網(wǎng)絡(luò)。像NIPS這樣的人工智能會(huì)議已經(jīng)吸引了8000人,每天都有成千上萬(wàn)的學(xué)術(shù)論文提交。

與此同時(shí),對(duì)AGI的追求仍然難以捉摸,這也許是值得謝天謝地的事兒。目前人們對(duì)人工智能的興奮和恐懼,大部分源于2012年以來(lái)令人印象深刻的深度學(xué)習(xí)表現(xiàn),但在人工智能研究領(lǐng)域中,有一種情緒在人們中日益彌漫開來(lái):“接下來(lái)怎么辦?”因?yàn)橛行┤速|(zhì)疑深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)(反向傳播),而其他一些人希望能夠超越他們所認(rèn)為的“蠻力”方法(大量數(shù)據(jù)、大量算力),或許更傾向于采用更多基于神經(jīng)科學(xué)的方法。

在人工智能研究領(lǐng)域,許多人非但不擔(dān)心機(jī)器人主宰世界,反而擔(dān)心,該領(lǐng)域持續(xù)的過(guò)度炒作可能最終會(huì)讓人失望,并導(dǎo)致另一個(gè)人工智能核冬天的到來(lái)。

然而,在人工智能研究之外,我們正處于一波深度學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)世界中的部署和應(yīng)用浪潮的開端,涉及不同行業(yè)的語(yǔ)音識(shí)別、圖像分類、對(duì)象識(shí)別和語(yǔ)言等各種問(wèn)題。如果說(shuō)生態(tài)系統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施和分析部分已經(jīng)發(fā)展到后期的大多數(shù),那么對(duì)于企業(yè)和垂直人工智能應(yīng)用來(lái)說(shuō),我們?nèi)匀皇欠浅T缙诘南闰?qū)者。

盡管人工智能初創(chuàng)市場(chǎng)可以說(shuō)已經(jīng)顯示出最終降溫的跡象,但以深度學(xué)習(xí)為基礎(chǔ)的初創(chuàng)企業(yè)在一兩年前開始暴增的情況依然在繼續(xù)。整體規(guī)模和估值的期望仍然很高,但我們肯定已經(jīng)經(jīng)過(guò)了這樣一個(gè)階段:大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)會(huì)為了人才而高價(jià)收購(gòu)早期人工智能初創(chuàng)企業(yè)。與其他一些利用這種炒作的企業(yè)相比,市場(chǎng)中也出現(xiàn)了一些“真正”的人工智能初創(chuàng)企業(yè)。在2014~2016年期間成立的一些人工智能初創(chuàng)企業(yè)正開始初具規(guī)模,許多企業(yè)在醫(yī)療、金融、“工業(yè)4.0”和后臺(tái)辦公自動(dòng)化等跨行業(yè)和垂直領(lǐng)域提供越來(lái)越有趣的產(chǎn)品。在未來(lái)的幾年里,深度學(xué)習(xí)將繼續(xù)為現(xiàn)實(shí)世界的應(yīng)用帶來(lái)巨大的價(jià)值,而專注于垂直方向的人工智能初創(chuàng)企業(yè)將面臨許多巨大的機(jī)遇。

這種持續(xù)的爆炸在很大程度上是一個(gè)全球現(xiàn)象,加拿大、法國(guó)、德國(guó)、英國(guó)和以色列都特別活躍。然而,中國(guó)在人工智能方面似乎處在一個(gè)完全不同的水平,有報(bào)道稱,政府主導(dǎo)的數(shù)據(jù)匯集規(guī)模令人難以置信(跨越了互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)和市政當(dāng)局),面部識(shí)別和人工智能芯片等領(lǐng)域的迅速發(fā)展,以及為初創(chuàng)企業(yè)提供數(shù)輪巨額融資:根據(jù)CBInsights的數(shù)據(jù),中國(guó)僅占全球人工智能交易份額的9%,但2017年在全球人工智能資金的比例接近48%,高于2016年的11%(見下面的一些例子)。

同樣,數(shù)據(jù)隱私(以及所有權(quán)和安全性)問(wèn)題也正成為全球關(guān)注的主要問(wèn)題。在互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的早期,數(shù)據(jù)隱私是為了保護(hù)我們?cè)诰W(wǎng)上所做的事情,這是我們活動(dòng)中相對(duì)較小的一部分。相應(yīng)地,只有一小部分人真正在乎數(shù)據(jù)隱私的問(wèn)題。隨著我們個(gè)人和職業(yè)生活的方方面面都通過(guò)越來(lái)越多的聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接到互聯(lián)網(wǎng)上,利害關(guān)系正在發(fā)生變化。人工智能能夠在大量數(shù)據(jù)集中發(fā)現(xiàn)異常、預(yù)測(cè)結(jié)果和識(shí)別人臉,這使數(shù)據(jù)隱私問(wèn)題變得更加復(fù)雜。

另一個(gè)獨(dú)立但相關(guān)的問(wèn)題是,這些數(shù)據(jù)中有很多都屬于大型互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)(GAFA)所有。有些企業(yè),比如Facebook,已經(jīng)被證明不是完美的管理者。盡管如此,這些數(shù)據(jù)為他們?cè)谏a(chǎn)更強(qiáng)大人工智能的競(jìng)爭(zhēng)中提供了不公平的優(yōu)勢(shì)。

針對(duì)這些問(wèn)題,一個(gè)新興的主題是把區(qū)塊鏈看作是對(duì)抗人工智能風(fēng)險(xiǎn)的一種可能的方式,同時(shí)也是在GAFA之外的企業(yè)生產(chǎn)更為出色的人工智能的另一種方式。加密經(jīng)濟(jì)被視為一種激勵(lì)個(gè)人提供個(gè)人數(shù)據(jù)的方式,也是機(jī)器學(xué)習(xí)工程師通過(guò)匿名處理這些數(shù)據(jù)建立模型的一種方式。這一切仍處于試驗(yàn)階段,但一些早期的市場(chǎng)和網(wǎng)絡(luò)正在出現(xiàn)。

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