2017年人工智能行業(yè)值得關注的9大預測

來源:投影時代 更新日期:2017-01-05 作者:pjtime資訊組

    美國科技博客VentureBeat近日撰文,對2017年的人工智能行業(yè)發(fā)展進行了預測。

    以下為原文內容:

    人工智能成了2016年的熱門話題,短期內似乎不會降溫。過去一年發(fā)生的投資、收購、試點、重組和突破將推動人工智能行業(yè)在未來1年產(chǎn)生巨大影響。以下就是2017年人工智能行業(yè)值得關注的9大預測:

    2017年人工智能行業(yè)9大預測:某些職業(yè)將被取代

    1、不再夸大其詞

    人工智能將從天上回歸人間。我們不會再談論牽強附會的人機對抗問題,而是會想盡辦法利用人工智能將海量大數(shù)據(jù)轉化成井然有序的信息,幫助我們實現(xiàn)各種夢想。當人們意識到人工智能能做什么、正在做什么之后,新聞報道便會回歸理性,從而對人工智能形成更加實際的認識。

    我們將積極擁抱人工智能技術,使之成為提升經(jīng)濟效率的關鍵。從商業(yè)流程外包到計算機視覺,再到自然語言處理,我們將進一步加強如今的人工智能技術,將其整合到我們現(xiàn)有的系統(tǒng)之中,并不斷充實自己的生活,改進商業(yè)效率。

    2、廣泛整合和開發(fā)人工智能

    人工智能將滲透到所有軟件、商業(yè)流程和大數(shù)據(jù)解決方案中。小企業(yè)(例如Algorithmia、Clarifai、GumGum、Init.ai、Orbital Insights、Sentient Technologies等)和大公司(例如亞馬遜、蘋果、百度、Facebook、谷歌、IBM、微軟、Salesforce、軟銀、騰訊等)都將帶來顛覆性的應用。

    3、尋求專業(yè)化的人類知識

    我們將形成一種廣泛共識:需要把正確的人安排到正確的環(huán)境中,才能讓人工智能與我們配合,為我們效力。我與數(shù)十家企業(yè)的全球頂尖專家進行過合作,他們有的時候難以將人工智能應用于實踐的原因是缺乏能夠為特定領域貢獻一流見解的人。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡等算法可以在沒有明確指令的情況下學習,但仍然需要通過龐大的數(shù)據(jù)對其進行訓練。

    4、只開發(fā)“智能”應用

    例如,購物將更加智能。我們可以看到計算機視覺與海量的市場和個人數(shù)據(jù)相互配合,從而提供更好的在線購物體驗。例如,如今的Siri、Cortana、Google Now、Alexa和其他自然語言界面已經(jīng)令人激動不已,但也經(jīng)常出現(xiàn)令人沮喪的錯誤。2017年,我們將在更多有用且可靠的場景中,把語音作為與電腦互動的主要渠道。

    5、推動醫(yī)療進步

    雖然過程可能很緩慢,但這卻是我們急需的。我個人的夢想是將海量病例進行數(shù)字化處理,幫助專業(yè)醫(yī)療人士提供更加智能的診療服務,同時提升他們的效率——我們的經(jīng)濟發(fā)展也因為同樣的原因而需要使用人工智能技術。希望美國退伍軍人事務部能夠率先開辟這樣的模式。

    6、推動農(nóng)業(yè)進步

    無人機將從空中和地面監(jiān)控農(nóng)作物,并提供相應的服務,而人工智能軟件則會處理相關數(shù)據(jù),幫助農(nóng)民制定更好的決策。畢竟,我們雖然有著狩獵人的思維,但烹飪方法仍與古代的農(nóng)民無異。

    7、幫助某些職業(yè)實現(xiàn)自動化

    交通運輸(例如卡車、出租車)、倉儲物流和制造業(yè)等領域的某些傳統(tǒng)職業(yè)將因為采用人工智能技術的機器人而得到補充,甚至被徹底取代。這些機器人可以使用計算機視覺、自動導航和其他遠程傳感及決策技術。

    但有利必有弊,雖然這種模式可以幫助原先充滿危險、成本高昂的工作實現(xiàn)自動化,但我們還是需要提前為可能受到影響的人們提供再就業(yè)培訓,并創(chuàng)造新的就業(yè)崗位。

    8、提升安全性

    人工智能對國家安全至關重要。這里所說的不只是創(chuàng)業(yè)領域,也不僅僅局限于網(wǎng)絡安全。人工智能還可以幫助我們保護邊境、電網(wǎng)、警察局、急救人員和軟性基礎設施的安全。

    9、強化社會倫理

    所有這些項目都需要遵守社會倫理?梢园讶斯ぶ悄芟胂蟪梢话唁h利無比的手術刀,如果切錯角度,哪怕僅僅是稍有偏差,都會對社會產(chǎn)生深遠影響。希望美國聯(lián)邦政府能夠在聽取各類企業(yè)的建議后發(fā)布行業(yè)指導原則,以便減少人工智能的偏見。

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