導(dǎo)讀:2019 年將是機器學(xué)習(xí)關(guān)鍵的一年。ML 已經(jīng)成為全球數(shù)字轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素之一——到 2021 年底,累計投資預(yù)計將達到 580 億美元。在企業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域,本世紀(jì)末,ML 工具和解決方案的使用率預(yù)計將達到 65%。AI-as-a-Service 已經(jīng)到來!
“智能助手”的時代已經(jīng)來臨。機器學(xué)習(xí) (ML) 已經(jīng)成為全球數(shù)字轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵要素之一——到 2021 年底,累計投資(人工智能和 ML)預(yù)計將達到 580 億美元。僅在美國,深度學(xué)習(xí)軟件的市場規(guī)模就將從 2018 年的 1 億美元躍升至 2025 年的 9.35 億美元。全球機器學(xué)習(xí)行業(yè)的年平均增長率約為 42%,到 2022 年第三季度,其價值將只會略低于 90 億美元。
在企業(yè)領(lǐng)域,機器學(xué)習(xí)用例的增長在過去的幾年里也很顯著。據(jù)國際數(shù)據(jù)公司 (IDC) 的一份報告顯示,到本世紀(jì)末,整個企業(yè)場景對 ML 工具和解決方案的使用率預(yù)計將達到 65%,其費用支出將高達 460 億美元。平均而言,55% 的公司首席信息官認(rèn)為 ML 是加速業(yè)務(wù)發(fā)展的核心優(yōu)先事項之一。在這里,我們將重點介紹機器學(xué)習(xí)在 2019 年將如何繼續(xù)發(fā)展:
1.ML 的新用例即將出現(xiàn)
今年早些時候,有消息稱,美國陸軍將使用定制的機器學(xué)習(xí)軟件工具 (由總部位于芝加哥的 Uptake Technologies 公司開發(fā)) 對作戰(zhàn)車輛進行預(yù)測性維修。換句話說,ML 能夠預(yù)測出車輛在什么時候可能需要修理服務(wù)以及服務(wù)的類型。這種“智能”功能將由嵌入到汽車引擎中的先進傳感器提供支持。ML 的另一個有趣的用例是基于先期股票收益記錄的股票市場波動預(yù)測。最近的一項研究表明,ML 的這種股票市場預(yù)測有 60% 以上的準(zhǔn)確率——這已經(jīng)足夠令人嘆為觀止了。在醫(yī)學(xué)科學(xué)和醫(yī)療保健領(lǐng)域,ML 模型被用來預(yù)測一個人的死亡概率 (在這種情況下,準(zhǔn)確率遠遠超過 90%)。在零售、營銷和銷售以及工業(yè)、制造業(yè)領(lǐng)域,ML 的使用范圍也正在一步步擴大。通過“閱讀”和“解釋”過去的數(shù)據(jù)來預(yù)測未來——這是機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)——技術(shù)無疑正在變得越來越精細。
注意:人工智能應(yīng)用和 ML 工具的概念不再局限于外部機器人。現(xiàn)在它們已經(jīng)成為業(yè)務(wù)工作流和日常應(yīng)用程序的一部分了。
2.“ML 硬件優(yōu)化”使用率將上升
3.ML 對云的使用率將提升
到 2020 年,全球云計算市場將以每年 25% 的速度增長,達到 4100 億美元以上。企業(yè)中對 ML 的不斷采用是這種激增背后的一個關(guān)鍵驅(qū)動因素。為了成功地實現(xiàn)“機器學(xué)習(xí)文化”,企業(yè)必須比以往任何時候都更加注重創(chuàng)新——特別強調(diào)改進云托管和基礎(chǔ)設(shè)施參數(shù)。隨著時間的推移,越來越多的“AI 專用工具和系統(tǒng)”(除了商業(yè)關(guān)鍵信息和大數(shù)據(jù)) 必須存儲在云上,而后者需要有足夠的安全性和可用性標(biāo)準(zhǔn)。一個健壯的、可擴展的云支持將幫助企業(yè)從機器學(xué)習(xí)無縫過渡到深度學(xué)習(xí),為最終用戶提供更大的價值,并提高他們的 ROI。
注:從 2019 年開始,普通用戶將開始對人工智能和 ML 過程的工作原理有更清晰的了解——這要歸功于詳細的“人工智能審計跟蹤”。鑒于人工智能領(lǐng)域(比如:醫(yī)學(xué)科學(xué))的關(guān)鍵性質(zhì),人們自然想知道這項技術(shù)是如何得出結(jié)論進行預(yù)測的。
4. 繼續(xù)推進膠囊網(wǎng)絡(luò)
5. 人工智能助手的興起
Siri,谷歌 Assistant 和 Alexa 已經(jīng)成為人們?nèi)粘I畹囊徊糠?,再過五年左右,全球人工智能助手市場的價值將達到 180 億美元。更重要的是,年復(fù)一年,每一位頂尖的“智能助手”都在變得越來越聰明(在 5000 個一般性問題的基礎(chǔ)上,Siri 成功回答了 31% 左右的問題,其中近 80% 的回答是正確的:在同一項調(diào)查中,谷歌 Assistant 回答了 67% 以上的問題,準(zhǔn)確率略低于 88%)。隨著機器學(xué)習(xí)范圍的擴大,人工智能助手已經(jīng)不只是存在于智能家居和手機中了。從明年開始,現(xiàn)代和起亞將開始在新車型中提供內(nèi)置的、人工智能驅(qū)動的虛擬助理系統(tǒng)。這些助理將能夠執(zhí)行無數(shù)的任務(wù)——從遠程家庭控制和汽車控制功能(通過語音),目的地路徑規(guī)劃(基于之前的偏好)和導(dǎo)航指南。在生活的各個方面,具有 ML 能力的“智能助手”將使生活比以往任何時候都更簡單。
注意:智能聊天機器人(帶有人工智能)正越來越多的被人被使用。然而,我們?nèi)孕璞3志琛驗橛?xùn)練數(shù)據(jù)集中的誤差會對用戶體驗造成嚴(yán)重?fù)p害。微軟的“Tay”聊天機器人就是這種失敗的典型例子。
6. 機器學(xué)習(xí)將解決更多“真正的問題”
注意:最近的一項研究發(fā)現(xiàn),89% 的首席信息官計劃在其業(yè)務(wù)中使用 ML 工具及應(yīng)用程序。
7. 機器人的世界?
注:機器學(xué)習(xí)在精密農(nóng)業(yè)中也扮演著重要的角色。用于農(nóng)業(yè)的智能桿子,帶有深根傳感器和專用的 ML 模塊,可以幫助農(nóng)民做出更多“知情”的決定。
8. 前沿語音技術(shù)
9. 中美人工智能市場會有一場大戰(zhàn)
注意:開發(fā)人員不再依賴第三方 API,而是越來越多地轉(zhuǎn)向為 ML 應(yīng)用程序開發(fā)自己的 API。有許多對開發(fā)人員來講友好的組裝套件和移動 SDK 來幫助他們實現(xiàn)功能。
10. 更多更好的機器學(xué)習(xí)平臺
11. 徹底改變?nèi)祟惻c科技互動的方式
注:用于戰(zhàn)爭的“殺手機器人”的開發(fā)可能是令人擔(dān)憂的。最近的一份報告預(yù)測,人工智能在軍事應(yīng)用方面的投資不斷增加,很可能導(dǎo)致 2040-2050 年間爆發(fā)一場核戰(zhàn)爭。
12.NLP 變得更加精確
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原文標(biāo)題:2019將成機器學(xué)習(xí)關(guān)鍵年:中美AI或有一戰(zhàn)
文章出處:【微信號:WW_CGQJS,微信公眾號:傳感器技術(shù)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請注明出處。
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