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AI人工智能的发展趋势,转行前景好吗?

  • 时间:2017-10-31 14:16
  • 发布:达内人工智能
  • 来源:达内人工智能

我们先来看看来自人工智能,大数据,预测分析和机器学习领域的关键统计数据:

到2018年,75%的开发者会在1个及以上商业应用程序或服务中加入人工智能功能 —— 来源于 IDC

到2019年,100%的物联网方案都会具备人工智能性能 —— 来源于IDC

到2020年,30%的公司会采用人工智能来增加至少一个主要销售渠道 —— 来源于Gartner

到2020年,算法会提升全球数十亿工人的工作方式 —— 来源于Gartner

到2020年,人工智能市场总额会超过400亿美元 —— 来源于Constellation Reserach

到2025年,95%的人际关系互动会基于人工智能 —— 来源于Servion

2017,是人工智能应用元年,而2018年人工智能发展的势头将更快,本文总结了2018年人工智能的8大趋势看点!

01

趋势1——大公司稳赢

Amazon,Google,Facebook和IBM将会在人工智能行业中居于领先地位。这些大公司拥有完整的搜集数据渠道,因此他们在数据量上具有很大的优势。

Amazon在AI领域投资超过20年;Google全球最大的数据库之一,拥有10-15 百京字节的数据;Facebook每天处理25亿则信息和超过500 兆字节的数据。

关于将机器学习融入应用程序和产品开发服务这一方面,Google最有可能领跑。

全球100家最有希望的AI公司

图片第一行AI创业公司行业分类(从左到右):

广告,销售和客户关系管理 、汽车技术、商业智能和数据分析、贸易、聊天AI/机器人、AI核心技术、网络安全、金融科技、卫生保健、物联网、机器人、文本挖掘/生成、计算机视觉、其他

02

算法和技术的合并将会发生

所有投资AI领域的第二梯队的公司,比如说Intel, Salesforce 和 Twitter, 都会追随拥有数据的大公司,开始用大公司的算法和AI。行业中公司之间会出现数据的交易,并且很大概率会出现算法和技术合并。数据交易和算法技术合并会提高AI的效率。

Google和Facebook这样的大公司会并购小公司,并将算法整合到他们的核心平台/解决方法中。为了抢占先机,取得竞争优势,Google收购了AI公司DeepMind。这家公司总部在伦敦,主营业务是开发通用学习算法。另一方面,Facebook并购了Wit.ai公司,借此提高语音识别和语音接口的水平。Facebook还并购了另一家AI创业公司Ozlo来提升虚拟助手M的水平。

03

大量通过众包获取数据

所有的AI公司都会追求大数据,然后找寻方式方法来实现他们自己的AI目标。这些公司都会开始采用众包(Crowdsource, 众包,个人或组织可以利用大量的网络用户来获取需要的服务和想法)的方法来获取数据。很多公司已经找到众包获取数据的不同方法,这些方法不仅可以让公司获益,还可以提供给消费者一个表达观点的渠道。

04

并购和更多的并购

CBInsights有统计数据显示,收购AI公司的竞赛已经开始/ 2018年将是当公司竞争智力资本和人才时产生越来越多的兼并和收购的一年。机器学习/ AI空间中的所有较小的玩家将被大型公司收购。有两个原因:

1、AI不能在没有数据集的情况下孤立工作。由于较大的公司拥有大量的数据集,所以对于较小的企业来说,这些数据将具有非常大的竞争力。

2、没有数据的算法没有任何用处。没有算法,数据几乎没有用。数据是算法的核心,获取大量数据是至关重要的。

05

获得市场份额的工具民主化

较大的公司将开始开源其算法和其他工具集,以获得市场份额。基于市场的数据和算法访问障碍将会减少,AI的新应用将会增加。通过民主化,获得有限或无法获得AI工具的小型公司将可以获得大量数据进行训练和使用复杂的AI算法。

06

人机交互将会改善

Siri和Alexa可能是两个最受欢迎的人机交互工具。与这些相似的更多基于机器人的解决方案将成为AI公司的入门级别的东西。例如,虽然机器已被编程用于语音分析和面部识别,但机器将能够基于您的声音的语调来识别您的心情,这叫做情感分析。

07

AI将开始缓慢但一定会影响所有的垂直领域

制造业、客户服务、金融,医疗保健和交通运输已经受到AI的影响。自动驾驶汽车已经预计到2018年上市。明年AI将影响更多的垂直行业。行业的简要示例以及人工智能将如何影响他们包括:

保险 —— AI将通过自动化改进索赔流程

法律 —— 自然语言处理可以在几分钟内总结数千页的法律文件,从而缩短时间并提高效率效率

公关与媒体 —— AI将帮助快速处理数据

教育 —— 虚拟导师的发展; AI辅助判卷; 适应性学习计划,游戏和软件; 由AI推动的个性化教育课程将改变学生和教师的互动方式

健康 —— 机器学习可用于创建更复杂,准确的方法来预测患者出现症状之前的疾病年数

08

安全,隐私,伦理与道德问题

人工智能的分支,如机器学习和大数据,都容易受到新兴的安全和隐私问题的影响。有时候在关键的基础设施起到重要作用。或者是一些与隐私问题有关的安全需求,如将银行帐户和健康信息保密,这些都将会对安全性研究产生更大的需求。2018年将是安全和隐私问题一定会得到解决的一年,未来,也可能会有新的发展。

看完了以上的分析,小编只觉得,人工智能正在逐渐侵入我们的日常生活、学习、工作中,要说到工作前景问题,人工智能将为开发制造他们的人群提供更多的就业岗位、与机遇。而这些人群中,程序员可谓是其中的大部队。

相应的,和人工智能相辅相成的云计算、大数据也将蓬勃发展,带动开发工程师与数据分析师的岗位增加,薪资方面也将有所变化了。

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