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2018年技術主流:AI與機器學習問鼎

人工智能 ? 2018-10-18 13:43 ? 次閱讀

自從人工智能(AI)這個術語在1955年由美國達特茅斯學院的人工智能大師John McCarthy創造以來,已經得到了長足的進步。63年之后,人工智能正在改變和顛覆醫療保健、金融科技以及其他行業的業務發展。雖然對真正人性化人工智能仍在繼續探索當中,但大數據和機器學習(ML)的進步將幫助人工智能成為技術主流。本文將介紹2018年的頂級人工智能和機器學習的發展趨勢:

1. 醫療健康

咨詢機構埃森哲公司表示,到2021年,美國人工智能醫療保健市場規模預計將達到66億美元,其復合年增長率(CAGR)為40%。

醫學成像和診斷公司正在推動人工智能在醫療健康技術方面的發展。例如,Arterys就是一種基于云計算放射科醫師的人工智能助手,于2018年2月通過其Oncology AI套件獲得美國食品和藥物管理局(FDA)批準,用于分析肺和肝的腫瘤圖像。

采用人工智能,個性化醫療保健和精準醫療也取得了長足的進步。今年8月,新加坡大學的研究人員使用人工智能來識別和優化骨髓瘤(一種血癌)的聯合藥物治療。

2.金融科技

從資產管理、融資到貸款和移動支付,金融科技已經證明本身就是一種顛覆性技術。人工智能正在幫助金融科技將這些核心競爭力提升到新的水平。

人工智能可讓用戶通過首選的移動設備將資金存入銀行。去年10月發布了第一個人工智能ETF(交易所交易基金),埃爾森公司正在幫助大型金融機構處理大數據。還有不斷增長的量化交易者社區,他們希望測試和共享交易算法,其中一些算法由機器學習提供支持。

3.能源

從石油和天然氣巨頭到可再生能源的綠色技術,能源行業產生了大量數據。人工智能非常適合處理大型數據集,并提供可操作的見解,可以幫助能源生產商和消費者更好地利用電網。

例如,儲能優化器Athena在800多個儲能系統中每分鐘處理400兆字節的能源數據,以簡化能源使用的時間,幫助客戶每年節省800萬美元。

在家中,智能恒溫器Nest通過適應家庭居住者的習慣來降低能耗。英國的國家電網將結合谷歌DeepMind技術,以簡化英國的電網運營。

4.企業

根據Technavio公司最新的市場研究報告,預計全球企業人工智能市場將在2018年至2022年間實現45%的復合年增長率。Technavio公司將大部分增長歸功于使用客戶服務聊天機器人的業務增長。

用于處理大數據的機器學習解決方案是這種大幅增長的另一個原因。像谷歌、亞馬遜、IBM、英特爾、微軟這樣的科技巨頭正在引領技術潮流,提供和/或支持許多將機器學習帶給大眾的基礎人工智能框架和工具。谷歌公司擁有DeepMind,IBM公司擁有Watson,AWS與Apache Spark結合使用,可幫助企業處理大量數據。

5.零售

零售行業仍然是人工智能領域創新的溫床。如上所述,零售商正在通過聊天機器人減少客戶服務開銷,他們還使用預測分析來優化產品定價,并從數據庫中構建客戶角色。

當然,零售行業的人工智能已經變得如此平常,人們可能已經知道了這一切。近年來的新變化是,企業隨著技術的成熟將如何變得更具創造性。

人們可能聽說過聊天機器人,但實體零售店中的機器人如何將顧客人流量提高70%?或者采用人工智能使用面部識別功能的Kairos,一旦顧客走進門,就會告知商店員工這些顧客的偏好。

當跨國企業集團SoftBank正在與Zume公司(一家主要提供比薩餅機器人送貨服務的廠商)正在進行高達7.5億美元的談判時,人們的感覺可能是已經生活在未來。

6.軟件開發

編碼器總是在尋找更高層次的抽象來提高程序人員的生產率。這就是最新軟件開發工具、庫和框架如何簡化開發過程的原因。

可能有一天,最終的抽象層次是讓程序自己編寫。但在此之前,有許多基于人工智能的工具可以讓開發人員的工作更輕松一些。

谷歌公司的bug預測工具長期以來一直使用機器學習算法和統計分析來識別有缺陷的代碼。DeepCode則更加深入,為程序員提供Grammarly,可以識別他們的公共和私有GitHub存儲庫中的問題,并提供解決方案。

從數字助理到自動駕駛汽車

如今已是2018年,人工智能比以往任何時候都更接近科幻小說。令人興奮的新聞和觀察結果并未完全列入上述趨勢列表,這其中包括:

數字助理,如Alexa、Cortana、Siri,可以在全球數百萬個家庭中找到。

Google Duplex在I/O 2018展會上的重大展示證明了NLP(自然語言處理)已經走了多遠。其數字助理的聲音聽起來很人性化,甚至包括聲音提示,如“mm-hmm”和“嗯”。

無人駕駛汽車不僅適用于Google和Waymo。通用汽車、戴姆勒、寶馬和福特都是在積極開發該技術的汽車制造廠商。

制造行業自動化也受益于人工智能的進步。FANUC機器人學習振動控制(LVC)軟件可用于加速裝配線上機器人的深度學習,以執行特定任務。


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