2019年,人工智能领域有哪些突破值得期待?
极客时间编辑部
讲述:丁婵大小:2.34M时长:02:33
在过去的一年,人工智能领域涌现了大量的事件、发现和发展。很难从噪声中分辨出信号是否存在,如果存在,那么信号又说明了什么?马克斯·格里戈列夫(Max Grigorev)在《Keeping up with AI in 2019》一书中,提取了过去一年来人工智能行业景观的一些模式。而且,他还看到了一些趋势如何延伸到不久的将来。
1. 将重点转到决策智能
现在,由于使人工智能变得有用的算法组件、基础设施和硬件比以往任何时候都更好,企业意识到开始应用人工智能的最大绊脚石是在实践方面上。应用人工智能或应用机器学习,也称为决策智能,是一门为现实问题创建人工智能解决方案的科学。虽然人们在过去的研究将重点放在算法背后的科学上,但未来很可能会对决策智能领域的端到端应用方面给予更多的同等关注。
2. 人工智能似乎创造了比它所颠覆的更多的就业机会
“人工智能将抢走我们所有的工作。” 是媒体的共同观点,也是蓝领和白领的共同恐惧。从表面上看,这似乎是合理的预测。但到目前为止,事情似乎恰恰相反。例如,有很多人通过创建标签数据集而获得报酬。
3. 更多与机器学习相关的计算将出现在边缘设备
在面向数据的系统工作方式中,更多的数据通常在系统的最边缘,也就是摄取端(ingestion side)可用。管道的后期阶段通常是降采样或以其他方式来降低信号的保真度。另一方面,随着人工智能的模型越来越复杂,在数据更多的情况下,表现越来越好。
4. 人工智能基础设施领域的整合
机器学习基础设施工程师非常少见。对一家规模更大的企业来说,一家拥有署名员工,但处境艰难的初创公司显然是有价值的收购目标。而且至少有几家企业为了胜利而参与这场竞争,它们都在构建内部和外部工具。例如,对于 AWS 和 Google Cloud,人工智能基础设施服务是一个主要卖点。
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