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2019年機器學習:追蹤人工智能發(fā)展之路

作者: 時間:2018-10-16 來源:億歐網(wǎng) 收藏

  開發(fā)人員將專注于使用解決更多“真正的問題”

本文引用地址:http://m.butianyuan.cn/article/201810/392909.htm

  當涉及到諸如(多用途無人機和自動監(jiān)控攝像頭以及自動駕駛汽車等)等技術時,它很容易過火。然而,重要的是要意識到 - 雖然所有這些事情都可以成為現(xiàn)實——但是,成熟的數(shù)據(jù)驅動型生態(tài)系統(tǒng)的步驟必須是漸進和系統(tǒng)化的。在2019年,應用程序開發(fā)人員和專家將關注使用來成功解決真正的重要需求(個人和業(yè)務)——而不是簡單地制作新的深度學習工具原型。

  換句話說,開發(fā)人員必須明白不僅僅是幾個技術流行語——如果實施得當,他們的潛力可能是無窮無盡的。目前還有許多其他技術正在爭奪注意力(如4d打印),除非人工智能的發(fā)展解決了實際問題,否則投資者可能會開始尋找其他地方。將“人工智能 overhype”與“人工智能事實”分開是至關重要的,并根據(jù)后者采取行動。

  在最近的一項研究中,發(fā)現(xiàn)89%的CIO計劃在其業(yè)務中實施機器學習工具和應用程序。

  機器人的世界?

  智能機器人在工作場所的作用正逐漸增加——而機器學習的改進是其主要原因。在日本,到2025年,人工智能機器人將提供四分之三的老年人護理服務——取代人類照顧者。天元服裝——一家中國的T恤公司——計劃在其阿肯色州工廠使用“縫紉機器人”。一般而言,許多勞動密集型任務(特別是不需要太多專業(yè)技能的重復性活動)將在不久的將來由“智能機器人”執(zhí)行。除了使工作流程更智能,提高可用性和可靠性以及縮短產(chǎn)品上市時間外,機器學習驅動的機器人還可以顯著降低運營成本(以及外包成本,如果有的話)。提高生產(chǎn)率應該是工作場所全面采用人工智能的直接結果。

  機器學習也可以在精準農(nóng)業(yè)中發(fā)揮重要作用。用于農(nóng)業(yè)的智能電桿,具有深根傳感器和專用機器學習模塊,可以幫助農(nóng)民做出更明智的決策。

  語音技術脫穎而出

  ComScore是否預測到2020年將有50%的搜索活動由語音提供支持,這一點還有待觀察——但是,語音識別(以及基于此的交互)已經(jīng)成為一個重要的事實是無法擺脫的機器學習的要素。與早期的語音技術不同,現(xiàn)今的語音識別誤碼率低于5%——這比可用的更多。

  交互式語音應答(IVR)系統(tǒng)變得比以往任何時候都更加智能——由于迭代學習,基于語音的機器學習系統(tǒng)能夠轉錄各種語言/口音。開發(fā)人員推出支持語音技術的移動應用程序的趨勢預計也將在2019年獲得進一步的發(fā)展勢頭。亞馬遜Alexa和Google Home等助手已經(jīng)理解了我們的語音命令——他們正在為更多此類平臺鋪平道路。進入市場。

  傳統(tǒng)的,適合的客戶服務主管也逐漸被虛擬角色所取代。后者提供更快速的響應 - 并且由于對話是智能的(虛擬代理從之前的對話中學習),因此個人觸摸不會丟失。

  美國和中國的人工智能市場

  就人工智能研究和收養(yǎng)而言,北美傳統(tǒng)上一直是領跑者。然而,這種束縛正在變得越來越弱——中國市場正在成為一股強有力的力量。 2017年,人工智能創(chuàng)業(yè)公司在中國的股權融資份額高于美國同行(48%對38%)。中國的人工智能啟動場景是整體的(不像北美市場的輕微碎片)——重點是物流,智慧城市項目,零售,醫(yī)療保健,智能農(nóng)業(yè)和其他領域。

  在深度學習方面,中國顯然正在削弱它 - 發(fā)布的患者數(shù)量比美國多6倍。根據(jù)報告,中國希望到2020年與美國人工智能相媲美,并在十年內(nèi)成為無可爭議的機器學習技術領導者??纯疵绹c中國在未來幾年內(nèi)爭奪全球人工智能 / 機器學習霸權的競爭將會非常有趣。

  更多的機器學習平臺

  像TensorFlow,H2O,人工智能-one和Torch這樣的平臺已經(jīng)在如何在不同場景中部署機器學習功能方面發(fā)揮重要作用。在即將到來的這一年中,我們可以期待更強大的機器學習平臺——具有頂尖的分析,分類和預測功能。這些平臺的容量與其他API一起使用,大數(shù)據(jù)也將繼續(xù)改進。機器學習的不斷發(fā)展為計算機和移動設備提供了更快“學習”和更好地“解釋/分析”數(shù)據(jù)的機會。

  徹底改變?nèi)祟惻c技術互動的方式

  他們目前可能只出現(xiàn)在少數(shù)幾個地方——但'無收銀員亞馬遜Go'商店正在徹底改變購物的概念。事實上,到2021年,僅在美國就有2000多家“亞馬遜Go”商店。我們與智能事物(特別是)和技術打交道,互動,生活的方式(總的來說)正在被人工智能&機器學習革命所塑造。

  無論是企業(yè)還是社會或智能家居——深度學習都將擾亂我們的生活,確保全面提升效率。通過人工智能,科幻電影和我們的想象力似乎已經(jīng)成為可能。這里的關鍵是該技術對不同類型用例的適應性。機器學習正在解決問題并提供價值——而這正是它越來越受歡迎的原因。

  NLP變得更加微妙

  作為人工智能的子領域,自然語言處理(NLP)的重要性在過去幾年中顯著增加。自然語言生成主要用于將數(shù)據(jù)轉換為文本,是許多深度學習系統(tǒng)的關鍵特征——并且用于編寫詳細的市場摘要或報告——NLP非常方便。自然語言處理的準確度也不斷提高,并且自動化系統(tǒng)能夠以無縫方式傳達思想。 Cambridge Semantics和Attivio是一些著名的提供NLP服務的公司。

  NLP模塊通常需要分析三個方面:語法,語義和上下文。隨著機器學習領域的更多進展和新的應用領域被挖掘出來,人工智能專家(而不是技術通才)的需求將繼續(xù)增長。有一些灰色地帶——比如大規(guī)模失業(yè)的前景和可能會進行侵入性監(jiān)視——但可以肯定地說,2019年將成為機器學習的重要一年。 AI-as-a-Service的時代已經(jīng)到了!


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