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人工智能未来十大趋势

人工智能未来十大趋势(现在人工智能发展如何未来前景会怎么样)

admin admin 发表于2022-09-16 08:48:50 浏览131 评论0

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现在人工智能发展如何未来前景会怎么样

未来人工智能的就业和发展前景都是非常值得期待的,原因有以下几点:
一是智能化是未来的重要趋势之一。

1、随着互联网的发展,大数据、云计算和物联网等相关技术会陆续普及应用,在这个大背景下,智能化必然是发展趋势之一。
2、人工智能相关技术将首先在互联网行业开始应用,然后陆续普及到其他行业。所以,从大的发展前景来看,人工智能相关领域的发展前景还是非常广阔的。
二是产业互联网的发展必然会带动人工智能的发展。

1、互联网当前正在从消费互联网向产业互联网发展,产业互联网将综合应用物联网、大数据和人工智能等相关技术来赋能广大传统行业。
2、人工智能作为重要的技术之一,必然会在产业互联网发展的过程中释放出大量的就业岗位。-人工智能未来十大趋势

三是人工智能技术将成为职场人的必备技能之一。

1、随着智能体逐渐走进生产环境,未来职场人在工作过程中将会频繁的与大量的智能体进行交流和合作,这对于职场人提出了新的要求。

2、未来需要掌握人工智能的相关技术。从这个角度来看,未来掌握人工智能技术将成为一个必然的趋势,相关技能的教育市场也会迎来巨大的发展机会。

未来的大趋势是人工智能吗你觉得它能发展到什么阶段

自2017年人工智能写进政府工作报告后,并当年发布人工智能的三年发展计划,力争到2020年,一系列人工智能标志性产品取得重要突破。新一代人工智能战略规划提出到2030年,中国成为世界主要人工智能创新中心。至此,在国内掀起发展高潮,各巨头纷纷向人工智能延伸,同时,围绕人工智能创新的企业也备受关注,推动AI技术广泛应用,助力全行业数字化转型。-人工智能未来十大趋势

人工智能已成科技界未来二三十年发展方向,在物联网高级顾问杨剑勇看来,特别是物联网部署越来越广后,传统企业部署物联网并利用AI技术来推动其智能化转型升级;城市管理者利用物联网和AI技术来提升城市精细化管理,人们因智能家电嵌入AI技术促使智慧生活时代到来。-人工智能未来十大趋势

在人工智能驱动下,人类将迎来史上重大变革,人们的生活也将发现翻天覆地变化,智慧生活得以实现,也助力普惠金融落地,特别遥不可及的无人驾驶汽车也有望迎来重大突破。

AI技术的应用加速了智能家居普及,在人工智能赋能下,使得人机交互更为自然,设备通过图像识别技术更好地理解我们的世界,如亚马逊人工智能助手Alexa是全球最受欢迎数字助理,全球众多设备厂商纷纷兼容和嵌入Alexa助手,搭载Alexa的亚马逊 Echo成为全球销售最高的智能音箱,也让亚马逊市值超过苹果成为全球第二大企业。-人工智能未来十大趋势

金融科技是金融业下一波发展趋势。人工智能与金融行业深度融合,把数据连接起来,通过数据来分析客户,或者说感知客户的需求,提升金融服务效率。这不仅会给金融业带来前所未有的冲击,也孕育了新机遇,对金融业影响深远,围绕客户服务创新显然已成为全球银行企业的首要目标,从网点智能化升级到智能投顾,再到后端的构建了线上线下多维服务体系,推动一个全新的智慧金融时代到来。-人工智能未来十大趋势

如今全球掀起5G建设浪潮,因具有高稳定性、低延时(瞬时响应)以及移动性,并结合传感器、机器视觉、人工智能和计算能力等多技术组合,将大大提升自动驾驶性能,也将无人驾驶汽车商业落地,此外,得益于人工智能等技术日益成熟,无人驾驶技术不断完善,在这个行业将会涌现的新的巨无霸。其中谷歌旗下无人驾驶公司Waymo是全球最具典型的巨无霸创新企业,估值高达1750亿美元。-人工智能未来十大趋势

自动化专业与人工智能的未来趋势是什么

《艾媒报告 |2019-2022中国智能家居行业发展及趋势预判分析报告》显示,2018年上半年全球人工智能企业数量已达到4998家,中美两国是当今人工智能产业的领头羊,中国已有1045家,美国有2039家。-人工智能未来十大趋势

  

  中国人工智能产业已形成了生态图谱,不论是底层的主要已技术和数据开发为业务的企业还是到涉及到生活方方面面的应用层企业,都具备了发展人工智能产业的实力。

  

  顺着世界趋势发展,中国发布政策,强调国家高度重视人工智能的发展,积极出台政策引导中国人工智能发展方向,国务院还发布《新一代人工智能发展规划》,战略部署人工智能产业,构筑我国人工智能发展的先发优势。同时,科技的不断进步推动着人工智能向前发展,随着深度学习能力增强,计算机在无明确指导的情况下像人一样自主学习以提高智能水平,在无人驾驶领域,自动驾驶技术使汽车具备无人驾驶能力,已经开始应用于实地场景。另外在计算机视觉领域,识别技术的精确度不断提高,在安防监控、网络交易等相关领域已被广泛使用,方便快捷,在效率上碾压人工操作。最后,随着中国适龄工作人口增长迅速放缓,固定资产投资面临产能过剩,传统的经济引擎已不再适用,人工智能及相关领域有广阔市场前景,上下游产业布局完整,是未来经济发展新引擎、大量资本涌入人工智能领域,助推人工智能更快速地发展。-人工智能未来十大趋势

  据iiMedia Research(艾媒咨询)能产业发展潜力巨大,预计2020年,人工智能产业规模将超过1500亿元,2030年将超过10000亿元。

  

人工智能是未来社会发展的趋势,从事人工智能行业门槛高不高大家有什么看法

谢谢邀请!

机器学习是我的主要研究方向之一,同时也在带相关方向的研究生,所以我来回答一下这个问题。

首先,人工智能领域的技术研发确实需要具备一定的基础,而且由于人工智能是比较典型的交叉学科,涉及到哲学、数学、计算机、工程学、神经学、经济学和语言学等,所以学习人工智能需要一个较为全面的知识结构,需要学习的内容也比较多。-人工智能未来十大趋势

长期以来,人工智能相关人才的培养一直以研究生教育为主,涉及到的具体方向包括机器学习(含深度学习)、自然语言处理、计算机视觉、知识表示、自动推理和机器人学等,目前计算机视觉、自然语言处理和机器学习等方向的热度比较高,不少相关的产品也处在落地应用的初期,随着物联网、大数据和云计算的不断推动,人工智能的应用边界将逐渐得到拓展。-人工智能未来十大趋势

人工智能的发展有三个大的基础,分别是数据、算力和算法,在大数据的支撑下,数据越来越丰富,而在云计算和超算的支撑下,算力也越来越强,所以目前人工智能的重点在于算法设计、算法实现和算法验证等环节,而作为初学者来说,也应该从算法开始学起。-人工智能未来十大趋势

如果想系统地学习人工智能技术,对于大学生和初入职场的初学者来说,一个比较现实的方式是读一下相关方向的研究生,这样不仅能有一个系统的学习过程,同时也能够在读研的过程中确定自己的主攻方向和培养自己的研究方法,从而做出一定的成果。从近几年人工智能方向研究生的就业情况来看,整体的岗位起点和薪资待遇水平都比较高,发展空间也相对比较大。-人工智能未来十大趋势

对于程序员来说,如果想走人工智能的研发方向,最好和自己的岗位开发任务相结合。

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网、大数据、人工智能等方面的问题,或者是考研方面的问题,都可以在评论区留言!

人工智能行业是未来的大趋势吗

据中研产业研究院发布的《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》统计数据显示

国际人工智能行业发展分析及经验借鉴

第一节 全球人工智能市场总体情况分析

一、全球人工智能行业的发展特点

“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支,却很难用一句话来定义,因为它一直处在发展当中。比如,一些在过去看来很“人工智能”的事情,现在却变成了简单的“机械重复”,像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看,“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化,那就是“完成人类的部分脑力工作”。-人工智能未来十大趋势

20世纪60年代开始,就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧,比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中,长久以来,受到技术、科技发展和应用层面的限制,人工智能只是一件人人都在说,都以为别人在做,但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。-人工智能未来十大趋势

人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时,到了21世纪伊始却变成了一个禁忌,大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年,美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司,投资范围从应用层面的机器人、增强现实,到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等,人工智能项目也遍地开花。比如,Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap,收购了人工智能公司DeepMind;Facebook收购语音识别公司Wit.ai,等等。-人工智能未来十大趋势

除了投资外部团队之外,像IBM、Google、Facebook和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队,招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家,如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google,Yann LeCun加入了Facebook担任人工智能实验室负责人,Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。-人工智能未来十大趋势

从人工智能的整个发展历程来看,按照应用场景和人工智能资源的集中度,可以大致分成三个阶段。

第一阶段:实验室研究阶段,这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段,资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中,用于算法模型的训练和研究,人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外,还包括建立计算能力本身。-人工智能未来十大趋势

第二阶段:企业应用阶段,这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后,科技巨头们一拥而上,纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后,其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提,因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高,而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式,即集中计算,分布使用。-人工智能未来十大趋势

第三步:个人应用阶段,这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然,依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用,因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗,并且因为网络问题,难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此,人工智能的本地化,也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现,将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。-人工智能未来十大趋势

图表:人工智能发展阶段

数据来源:中研普华产业研究院

二、全球人工智能市场结构

全球人工智能企业分布极不平衡,主要集中于美国、欧洲及中国等少数国家地区。排名前三的美国旧金山/湾区、纽约及中国北京,企业数量分别占全球的16.9%,4.8%与4.0%。在增速方面,整体上一直保持增长势头,直至2015年出现小幅度回落。欧洲的人工智能企业多集中于本国家的首都。在欧洲各城市中,英国伦敦的企业数量最多,为第二位巴黎的3.1倍,占全球总数的3.69%。日本与韩国的企业数量明显不及中国,日本东京仅与杭州相当,韩国首尔仅与成都相当。东亚地区排名前三的城市,北上深三城占全球总数的7.4%。虽然还远不及美国,但在全球中的重要性将日益明显。-人工智能未来十大趋势

三、全球人工智能行业发展分析

“人工智能”涵盖了很多前沿技术和分支,却很难用一句话来定义,因为它一直处在发展当中。比如,一些在过去看来很“人工智能”的事情,现在却变成了简单的“机械重复”,像是数字的高速计算、图像的处理等。但总体上来看,“人工智能”的本质和目的一直没有发生太多变化,那就是“完成人类的部分脑力工作”。-人工智能未来十大趋势

20世纪60年代开始,就有许多科幻电影和科幻小说描述着人类对“人工智能”的憧憬和恐惧,比如斯皮尔伯格的知名影片《人工智能》。不过在现实中,长久以来,受到技术、科技发展和应用层面的限制,人工智能只是一件人人都在说,都以为别人在做,但事实上却没多少人知道该怎么做的事——无论在学术研究层面还是在应用层面都是如此。-人工智能未来十大趋势

人工智能曾经在20世纪90年代互联网泡沫破裂前风靡一时,到了21世纪伊始却变成了一个禁忌,大家开始怀疑它是否存在。而到了2011年,美国资本市场再度为人工智能而疯狂。风险投资机构和顶级科技公司们开始频繁投资这个领域的创业公司,投资范围从应用层面的机器人、增强现实,到底层技术层面的深度学习算法、神经网络芯片等,人工智能项目也遍地开花。比如,Google接连投资了虚拟现实创业公司Magic Leap,收购了人工智能公司DeepMind;Face book收购语音识别公司Wit.ai等。除了投资外部团队之外,像IBM、Google、Face book和百度等国内外科技巨头们也纷纷加强自己的人工智能方面的专业团队,招募了一批人工智能尤其是深度学习相关领域的科学家,如深度学习鼻祖之一Geoffrey Hinton加入了Google,YannLeCun加入了Face book担任人工智能实验室负责人,Andrew Ng(吴恩达)加入百度负责深度学习研究院等。-人工智能未来十大趋势

图表:人工智能发展阶段

数据来源:中研普华产业研究院

从人工智能的整个发展历程来看,按照应用场景和人工智能资源的集中度,可以大致分成三个阶段。

第一阶段:实验室研究阶段,这一阶段的人工智能资源高度集中。人工智能在2011年前的发展大致还处于实证研究阶段,资源高度集中在国家或大学资助的研究机构中,用于算法模型的训练和研究,人工智能还只能为极少数人接触到。这一阶段大量的工作除了在算法模型本身的研究外,还包括建立计算能力本身。-人工智能未来十大趋势

第二阶段:企业应用阶段,这一阶段的人工智能资源被少部分科技巨头掌握。在人工智能表现出一定的实际应用价值后,科技巨头们一拥而上,纷纷希望在这个领域取得突破。在少部分核心企业掌握了大规模的人工智能资源以后,其它小规模的企业一般会利用这些核心企业提供的人工智能资源接口和其支持的人工智能应用为自身的发展提供服务。由于掌握大规模的计算资源是这一模式的前提,因此这一阶段人工智能资源的集中度仍然非常高,而这将是人工智能在企业场景下的主要应用形式,即集中计算,分布使用。-人工智能未来十大趋势

第三步:个人应用阶段,这一阶段的人工智能资源被分散到个人手中。显然,依赖于云端大规模计算资源的人工智能算法限制着人工智能在消费者场景的应用,因为集中式计算意味着巨量的网络资源消耗,并且因为网络问题,难以在消费者应用场景中有稳定的表现。因此,人工智能的本地化,也就是从集中走向分布(细化到智能手机、可穿戴设备等)实现将是人工智能在消费者场景中得到普及的关键一步。伴随着人工智能的本地化实现,将使得人工智能真正延展到手持设备、家用电器、汽车等消费级应用。-人工智能未来十大趋势

当前人工智能的浪潮已席卷了全球,人工智能领域的公司也在不断激增。根据Venture Scanner的统计,截至到2016年初,全球共有957家人工智能公司,美国以499家位列第一。覆盖了深度学习/机器学习(通用)、深度学习/机器学习(应用)、自然语言处理(通用)、自然语言处理(语音识别)、计算机视觉/图像识别(通用)、计算机视觉/图像识别(应用)、手势控制、虚拟私人助手、智能机器人、推荐引擎和协助过滤算法、情境感知计算、语音翻译、视频内容自动识别13个细分行业。-人工智能未来十大趋势

四、全球人工智能行业竞争格局

各国政府高度重视人工智能相关产业的发展。自人工智能诞生至今,各国都纷纷加大对人工智能的科研投入,其中美国政府主要通过公共投资的方式引导人工智能产业的发展,2013财年美国政府将22亿美元的国家预算投入到了先进制造业,投入方向之一便是“国家机器人计划”。在技术方向上,美国将机器人技术列为警惕技术,主攻军用机器人技术,欧洲主攻服务和医疗机器人技术,日本主攻仿人和娱乐机器人。-人工智能未来十大趋势

现阶段的技术突破的重点一是云机器人技术,二是人脑仿生计算技术。美国、日本、巴西等国家均将云机器人作为机器人技术的未来研究方向之一。伴随着宽带网络设施的普及,云计算、大数据等技术的不断发展,未来机器人技术成本的进一步降低和机器人量产化目标实现,机器人通过网络获得数据或者进行处理将成为可能。目前国外相关研究的方向包括:建立开放系统机器人架构(包括通用的硬件与软件平台)、网络互联机器人系统平台、机器人网络平台的算法和图像处理系统开发、云机器人相关网络基础设施的研究等。-人工智能未来十大趋势

由于深度学习的成功,学术界进一步沿着连接主义的路线提升计算机对人脑的模拟程度。人脑仿生计算技术的发展,将使电脑可以模仿人类大脑的运算并能够实现学习和记忆,同时可以触类旁通并实现对知识的创造,这种具有创新能力的设计将会让电脑拥有自我学习和创造的能力,与人类大脑的功能几无二致。在2013年年初的国情咨文中,美国总统奥巴马特别提到为人脑绘图的计划,宣布投入30亿美元在10年内绘制出“人类大脑图谱”,以了解人脑的运行机理。欧盟委员会也在2013年年初宣布,石墨烯和人脑工程两大科技入选“未来新兴旗舰技术项目”,并为此设立专项研发计划,每项计划将在未来10年内分别获得10亿欧元的经费。美国IBM公司正在研究一种新型的仿生芯片,利用这些芯片,人类可以实现电脑模仿人脑的运算过程,预计最快到2019年可完全模拟出人类大脑。-人工智能未来十大趋势

高科技企业普遍将人工智能视为下一代产业革命和互联网革命的技术引爆点进行投资,加快产业化进程。谷歌在2013年完成了8 家机器人相关企业的收购,在机器学习方面也大肆搜罗企业和人才,收购了Deep Mind和计算机视觉领军企业Andrew Zisserman,又聘请DARPA原负责人 Regina Dugan负责颠覆性创新项目的研究,并安排构建Google基础算法和开发平台的著名计算机科学家Jeff Dean转战深度学习领域。苹果2014 年在自动化上的资本支出预算高达110 亿美元。苹果手机中采用的Siri智能助理脱胎于美国先进研究项目局(DARPA)投资1.5亿美元,历时5年的CALO( Cognitive Assistant that Learns and Organizes)项目,是美国首个得到大规模产业化应用的人工智能项目。Amazon计划在2015年能够使用自己的机器人飞行器进行快递服务。韩国和日本的各家公司也纷纷把机器人技术移植到制造业新领域并尝试进入服务业。-人工智能未来十大趋势

五、全球人工智能市场区域分布

图表:2018年全球人工智能企业数量前五名

数据来源:中研普华产业研究院

2018年,全球人工智能初创企业共计2617家。美国占据1078家居首,中国以592家企业排名第二,其后分别是英国,以色列,加拿大等国家。

全球人工智能企业融资规模的分布,与人工智能企业分布相同。美中英三国融资规模为全球最大,但三者间的规模目前仍存在较大差距。

图表:2018年全球人工智能企业融资规模分布

数据来源:中研普华产业研究院

截止至目前,美国达到978亿元,在融资金额上领先中国54.01%,占据全球总融资50.10%;中国仅次于美国,635亿,占据全球33.18%;其他国家合计占15.73%。

中国的1亿美元级大型投资热度高于美国,共有22笔,总计353.5亿元。美国超过1亿美元的融资一共11笔,总计417.3亿,超过中国63.8亿。

六、国际重点人工智能企业运营分析

1、微软公司

(1)企业发展概况

微软,是一家美国跨国科技公司,也是世界PC(Personal Computer,个人计算机)软件开发的先导,由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年,公司总部设立在华盛顿州的雷德蒙德(Redmond,邻近西雅图)。以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。-人工智能未来十大趋势

最为著名和畅销的产品为Microsoft Windows操作系统和Microsoft Office系列软件,目前是全球最大的电脑软件提供商。

(3)微软AI研究新进展

微软在人工智能方面有着很深的积淀,比如微软研究院在语音识别、自然语言和计算机视觉、机器学习方面已经有很多成果,在这些研究的基础上微软先后推出了Skype即时翻译、小冰和小娜(Cortana)这样的AI产品。-人工智能未来十大趋势

而新成立的部门必将深化这种产研的结合。微软称,整合后的新部门将包括AI产品设计、基础与应用研究实验室,以及新体验与技术(NExT)这几部分。

而为了实现AI普及的目标,微软列出了4大重点关注领域:

代理。利用AI通过Cortana这样的代理从根本上改变人机交互方式。

应用。将智能注入从相机app到Skype、Office365等的一切应用。

服务。把注入到微软应用的相同能力(如视觉、声音等认知能力,机器分析能力)开放给全球的应用开发者。

基础设施。微软称要利用Azure开发出全球最强大的AI超级计算机并开放给每个人,让个人和组织都能利用它的能力(这让人想到IBM的Watson)

从中可以看出,微软已经把AI当作一种基础能力,希望从端到端渗透到各个领域。

(4)微软加快布局人工智能

现在,小娜(Cortana)收到的指令和问题已经超过120亿条,拥有1.33亿活跃用户。小娜可以在多设备上运行。她根据你的日常生活和工作养成的技巧,已经形成了一个高效的生态系统。通常在你意识到自己有需要之前,她就能做好准备。为了让开发人员都能够使用认知能力,微软还提供了CortanaIntelligenceSuite。-人工智能未来十大趋势

微软的MicrosoftPix应用是一个图片工具,它能感知,帮助你选择合适的图像。

MileIQ是一个位置提醒APP,它的智能在于帮助你量化和分类旅行。SwiftKey是一个智能键盘,使用神经网络,根据你的输入方式进行训练,能为你想要输入的下一个词建模,即使这样一个简单的任务,也会变得更加智能。它不受平台的限制。SwiftKey现在已经被30亿安卓和IOS设备使用。在Office365中,MyAnalytics会追踪你每天的工作,通过图表展示你每天的时间分配。-人工智能未来十大趋势

客户关系管理(CRM),CRM系统一般都是孤立的,用具体的术语为客户行动建模,为管理而建,而不是销售生产率。假如销售员能够根据客户的CRM系统之外的信息行动,比如来自Twitter,Facebook,客户服务应用程序等的信息,那会怎么样呢?微软在每天交互的应用中注入智能wait,可以让销售员以一种综合的方式采取行动,使用丰富的数据模型,这些模型能在所有的地方加入智能。-人工智能未来十大趋势

微软的平台BotFramework,允许在新的应用程序中建立智能的工具包——从Build大会以来,已经有40000开发人员使用它——包括像Uber这样的品牌,在认知服务中使用人脸识别APIs来改善他们的移动应用程序,以确保乘客安全。-人工智能未来十大趋势

AI服务需要各种类型的技术。为了实现这个目标,微软们已经往我们的云中投入大量FPGA(现场可编程门阵列),它能直接与网络对话。在云中加入FPGA达到前所未有的网络性能,提高了所有工作负载的吞吐量,包括运行如SAP这种关键任务程序。-人工智能未来十大趋势

此外,微软还有一个全球性的、超大规模的云基础框架,在云中增加了GPU,以提供更高性能的云接入,使一些从前根本不可能的方案得以实现。微软的Azure现在是世界上第一台AI超级计算机。

最后,还有研究AI的平台。微软支持所有的框架,其中,微软自己的CNTK是最快的分布式运算神经网络框架,也是唯一开源的可扩展的深度学习工具包。

(5)微软人工智能发展计划

2017年7月,微软宣布建立一个专注于人工智能的全新研究实验室Microsoft ResearchAI,Eric Horvitz计划将不同的学科结合起来,以期创建更多通用的学习系统。

该新实验室将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础,由来自感知、学习、推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成。人数超过100人,约占微软研究院研究人员总数的十分之一。新的实验室系全球微软研究部门下属机构,微软雷德蒙研究院院长EricHorvitz同时担任MSRAI的负责人。-人工智能未来十大趋势

(6)、微软建立机器学习工具

无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者,DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型。当前版本的工具包包含以下几个部分:

1.DMTK分布式机器学习框架:它由参数服务器和客户端软件开发包(SDK)两部分构成。参数服务器在原有基础上从性能和功能上都得到了进一步提升——支持存储混合数据结构模型、接受并聚合工作节点服务器的数据模型更新、控制模型同步逻辑等。客户端软件开发包(SDK)支持维护节点模型缓存(与全局模型服务器同步)、节点模型训练和模型通讯的流水线控制、以及片状调度大模型训练等。-人工智能未来十大趋势

2.LightLDA:LightLDA是一种全新的用于训练主题模型,计算复杂度与主题数目无关的高效算法。在其分布式实现中,我们做了大量的系统优化使得LightLDA能够在一个普通计算机集群上处理超大规模的数据和模型。例如,在一个由8台计算机组成的集群上,我们可以在具有2千亿训练样本(token)的数据集上训练具有1百万词汇表和1百万个话题(topic)的LDA模型(约1万亿个参数),这种规模的实验以往要在数千台计算机的集群上才能运行。-人工智能未来十大趋势

想要了解更多关于行业专业分析请关注中研普华研究报告《2019-2025年中国人工智能行业发展分析与投资战略研究报告》

人工智能未来发展前景好吗我想了解这一行业有谁知道

人工智能 - 特别是机器学习和深度学习 - 在2018年到处都是,并且不要指望未来12个月的炒作会消失。

当然,炒作最终会消亡,人工智能将成为我们生活中的另一个连贯的线索,就像互联网,电力和燃烧在过去几天所做的那样。

但至少在接下来的一年,甚至更长的时间里,预计会有惊人的突破,以及评论员的持续兴奋和夸张。

这是因为人工智能承诺(或在某些情况下威胁)实现的商业和社会变革的期望超出了以往技术革命期间的梦想。

人工智能指向未来,机器不仅像工业革命那样完成所有的体力劳动,而且还有“思考”工作 - 规划,制定战略和做出决策。

我们可能不会在2019年达到这些结果中的任何一个,但这是一个将继续受到激烈争论的话题。与此同时,我们可以期待以下五件事:

人工智能日益成为国际政治问题

2018年,在贸易和国防方面,世界主要大国越来越多地设法保护自己的国家利益。在世界上两个AI超级大国,美国和中国之间的关系中,这一点最为明显。

面对美国政府对用于制造人工智能的商品和服务的关税和出口限制,中国在研发方面加大了自力更生的力度。

中国科技制造商华为宣布计划开发自己的人工智能处理芯片,减少对该国蓬勃发展的人工智能产业的需求,以依赖英特尔和Nvidia等美国制造商。

与此同时,谷歌因其明显愿意与中国科技公司(许多与中国政府有联系)做生意而面临公众批评,同时由于担忧而退出(在员工施加压力之后)安排与美国政府机构合作它的技术可能是军事化的。

随着民族主义政治的复兴,这里有两个明显的危险。

首先,专制政权可以越来越多地采用人工智能技术来限制自由,例如隐私权或言论自由。

其次,这些紧张局势可能会损害世界各地学术和工业组织之间的合作精神。这种开放式协作框架有助于我们今天看到的人工智能技术的快速开发和部署,并且围绕一个国家的人工智能开发设置边界可能会减缓这一进展。特别是,它有望减缓围绕人工智能和数据的共同标准的发展,这可以大大提高人工智能的实用性。-人工智能未来十大趋势

走向“透明AI”

人工智能在更广泛的社会中的采用 - 特别是涉及处理人类数据时 - 受到“黑匣子问题”的阻碍。大多数情况下,如果没有彻底了解它实际上在做什么,它的工作似乎是神秘而深不可测的。

为了实现其全部潜在的AI需要得到信任 - 我们需要知道它对我们的数据做了什么,为什么以及在涉及影响我们生活的问题时如何做出决策。这通常很难传达 - 特别是因为AI特别有用的是它能够绘制连接并做出可能不明显甚至可能与我们相反的推论的能力。-人工智能未来十大趋势

但建立对人工智能系统的信任不仅仅是让公众放心。研究和业务也将受益于开放性,这暴露了数据或算法的偏见。有报道甚至发现公司有时会因为担心如果当前的技术被认为是不公平或不道德而可能在将来面临责任而拒绝部署人工智能。-人工智能未来十大趋势

在2019年,我们可能会越来越重视旨在提高人工智能透明度的措施。今年,IBM推出了一项技术,旨在将决策的可追溯性提高到其AI OpenScale技术。这个概念不仅可以实时洞察正在做出的决策,还有如何制作决策,在所使用的数据,决策权重和信息偏差潜力之间建立联系。-人工智能未来十大趋势

今年在整个欧洲实施的“一般数据保护条例”为公民提供了一些保护,使其免受那些仅通过机器对其生活产生“合法或其他重大”影响的决定。虽然它还不是一个极其热门的政治马铃薯,但它在公共话语中的重要性可能会在2019年增长,进一步鼓励企业努力提高透明度。-人工智能未来十大趋势

人工智能和自动化深入到每个企业

在2018年,公司开始更加坚定地掌握AI能做什么和不能做什么的现实。在过去的几年里,他们的数据按顺序排列,并确定人工智能可以带来快速回报或快速失败的领域,大企业作为一个整体准备好推进已经过验证的计划,从试点和软启动转向全球部署。-人工智能未来十大趋势

在金融服务中,每秒数千个事务的大量实时日志通常由机器学习算法解析。零售商精通抓取数据直到收据和忠诚度计划,并将其提供给AI引擎,以找出如何更好地销售我们的东西。制造商使用预测技术精确地了解机械可以承受的压力以及何时可能发生故障或失效。-人工智能未来十大趋势

在2019年,我们将看到越来越多的信心,这种智能的,预测性的技术,通过其在初始部署中学到的知识得到支持,可以在所有业务运营中大量推广。

人工智能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能部门,在这些部门,物流,招聘和解雇等方面的决策将越来越多地通过自动化来实现。用于管理合规性和法律问题的AI解决方案也可能越来越多地被采用。由于这些工具通常适用于许多组织,因此它们将越来越多地作为服务提供,为小型企业提供AI樱桃。-人工智能未来十大趋势

我们也可能会看到企业使用他们的数据来增加新的收入来源。在其行业内建立大型交易和客户活动数据库基本上可以让任何充分了解数据的业务开始“Googlify”本身。成为数据即服务的来源对John Deere等企业来说是一种转型,John Deere提供基于农业数据的分析,帮助农民更有效地种植农作物。 2019年,越来越多的公司采用这种策略,因为他们了解自己拥有的信息的价值。-人工智能未来十大趋势

人工智能创造的工作岗位将超过失去的工作岗位。

正如我在这篇文章的介绍中所提到的,从长远来看,它不确定机器的崛起是否会导致人类失业和社会纷争,一个乌托邦无用的未来,或者(可能更现实地)介于两者之间。

但是,对于明年,至少在这方面似乎不会立即出现问题。 Gartner预测,到2019年底,人工智能将创造更多的就业机会。

虽然自动化将损失180万个工作岗位 - 特别是制造业可能受到重创 - 将创造230万个。特别是,Gartner的报告发现,这些可能集中在教育,医疗保健和公共部门。

这种差异的一个可能的驱动因素是强调在将AI部署到非手动作业中时,将AI推向“增强”能力。仓库工人和零售收银员经常被自动化技术批发。但是,当谈到医生和律师时,人工智能服务提供商已经齐心协力将他们的技术展示为可以与人类专业人员一起工作的东西,帮助他们完成重复任务,同时给他们留下“最后的发言权”。-人工智能未来十大趋势

这意味着这些行业可以从技术方面的人力工作增长中受益 - 那些需要部署技术并培训员工使用它 - 同时保留开展实际工作的专业人员。

对金融服务而言,前景可能略显黯淡。一些估计,例如前花旗集团首席执行官潘伟迪(Vikram Pandit)在2017年做出的估计,预测该行业的人力资源在五年内可能会减少30%。由于后台功能越来越多地由机器管理,我们可以很好地在明年年底实现这一目标。-人工智能未来十大趋势

AI助手将变得非常有用

人工智能现在真正与我们的生活交织在一起,以至于大多数人都没有再考虑这样一个事实:当他们搜索谷歌,在亚马逊购物或观看Netflix时,高度精确的人工智能驱动的预测正在制定中体验流程。

当我们与AI助手(例如Siri,Alexa或Google智能助理)互动时,我们会更加明显地感受到机器人智能的参与感,以帮助我们理解现代世界中可用的无数数据源。

在2019年,我们中的更多人将使用AI助手来安排我们的日历,计划我们的旅程并订购比萨饼。这些服务将变得越来越有用,因为他们学会更好地预测我们的行为并理解我们的习惯。

从用户收集的数据使应用程序设计人员能够准确地了解哪些功能正在提供价值,哪些功能未被充分利用,可能消耗了宝贵的资源(通过带宽或报告),这些资源可以更好地用于其

因此,我们确实希望使用人工智能的功能 - 例如订购出租车和食品交付,以及选择参观餐馆 - 正在变得越来越精简和可访问。

除此之外,AI助手旨在提高对理解其人类用户的效率,因为用于将语音编码为计算机可读数据的自然语言算法,反之亦然,会有越来越多关于我们如何通信的信息。

显而易见,Alexa或Google智能助理与我们之间的对话在今天看起来非常不稳定。然而,在这一领域的快速加速理解意味着,到2019年底,我们将习惯于与我们分享生活的机器更加自然和流畅的话语。

对于人工智能的未来发展,你有什么看法

随着大数据相关技术的发展,人工智能领域也迎来了前所未有的发展机遇,由于市场对于人工智能产品的呼声比较高,大量的科技公司都把人工智能作为一个重要的发展方向,因此人工智能的相关人才也得到了市场的追捧。目前,已经有不少高校陆续开始在本科阶段开设人工智能专业了,相信未来人工智能人才短缺的问题会得到一定的缓解。-人工智能未来十大趋势

虽然市场对于人工智能产品的呼声比较高,但是人工智能自身的发展却需要一个科学的过程。人工智能的研究已经有了60多年的历史,但是由于人工智能是一个典型的交叉学科,所以整体的进展还是比较缓慢的,目前人工智能依然处在行业发展的初期,人工智能领域依然有大量的课题需要攻克,另外还面临着落地应用的问题。-人工智能未来十大趋势

未来人工智能的发展应该有以下几个特征:

第一:行业应用会逐渐促进人工智能发展。随着产业互联网的发展,大数据、物联网、人工智能等相关技术会陆续落地到广大的传统行业,这个过程会不断的促进人工智能的发展。基于场景的智能化应用将是未来一个重要的领域,包括生产、仓储、物流等领域。-人工智能未来十大趋势

第二:智能体会逐步替代一些传统岗位。人工智能的发展会逐步替代掉一些传统岗位,首先被替代的岗位往往具有劳动强度大、附加值低、重复率高、规则清晰、危险系数高等特点,通常情况下,这些岗位目前也存在用工难的问题。智能体的不断发展必然会促进产业结构升级和人才结构升级,智能体也必将会提升社会生产力。-人工智能未来十大趋势

第三:智能体未来将广泛存在于社会的各个领域。随着大数据、物联网、云计算等技术的不断发展,人工智能产品的应用环境也会逐渐成熟,在这种情况下,人工智能固有的应用场景将被逐渐打破,智能体将承担更多的社会分工。-人工智能未来十大趋势

我从事互联网行业多年,目前也在带计算机专业的研究生,主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域,我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章,感兴趣的朋友可以关注我,相信一定会有所收获。

如果有互联网方面的问题,也可以咨询我,谢谢!