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福布斯发布2019年五大AI趋势预测 AI热度将依旧不减
日期:2019-01-29 01:01    来源:前瞻网
    当然,炒作最终会退场,?#26031;?#26234;能将成为我们生活织锦中的另一根连贯的线,就像互联网、电力和燃料在过去的历史中所经历的那样。
    但至少在未来一年,或许更长时间内,人们将看到惊人的突破,以及评论人士高涨不下的兴奋和渲染。
    这是因为,对?#26031;?#26234;能?#20449;?或在?#25215;?#24773;况下威胁)将带来的商业和社会变革的期望,超出了以往技术革命期间人们的想象。
    ?#26031;?#26234;能指的是这样一个未来:机器不仅能完成自工业革命以来的所有体力劳动,而?#19968;?#33021;完成“思考”工作——规划、战略制定和决策。
    这是否会导致一个辉煌的乌托邦社会--人类可以自由地将自己的生命花在更有意义的追求上,而不是花在那些需要努力赚钱来维持基本生存需求的事情上,还是会带?#21019;?#33539;围的失业和社会动荡,还有待定论。
    上述两种结果在2019年都不太可能出现,但这是一个将继续激烈辩论的话题。与此同时,我们可以期待以下五件事的发生:
    一、?#26031;?#26234;能越来越成为一个国际政治问题
    2018年,世界主要大国美国在贸易和国防方面越来越多地筑起围墙,以保护自己的国?#20381;?#30410;。
    面对美国政府对用于制造?#26031;?#26234;能的产品和服务征收的关税?#32479;?#21475;限制,中国在研发方面加大了自力更生的努力。
    中国科技制造商华为宣布,计划开发自己的?#26031;?#26234;能处理芯片,从而降低了中国蓬勃发展的?#26031;?#26234;能行业依赖英特尔和英伟达等美国制造商的需求。
    国际间的紧张关系可能损害世界各地学术和工业组织之间的合作精神。这种开放协作的框架对我们今天看到的?#26031;?#26234;能技术的快速发展和部署起到了重要作用,而围绕一个国?#19994;娜斯?#26234;能发展设立边界可能会减缓这一进程。特别是,它可能减缓围绕?#26031;?#26234;能和数据的共同标准的发展,而这些标准可能会大大提高?#26031;?#26234;能的实用性。
    二、迈向“透明?#26031;?#26234;能”
    ?#26031;?#26234;能在更大范围内的应用——?#32469;?#26159;涉及到处理人类数据时——受到了“黑匣子问题”的阻碍。大多数情况下,如果不彻底了解它?#23548;?#22312;做什么,它的工作方式就显得神秘莫测。
    为了充分发?#23588;斯?#26234;能的潜力,我们需要信任它——我们需要知道它处理我们的数据目的,原因,以及当涉及到影响我们生活的问题时,它是如何做出决定的。这通常很难传达——?#32469;?#26159;?#26031;?#26234;能之所以特别有用,是因为它能够建立联系并做出推论,而这些推论在我们看来可能并不明显,甚?#37327;?#33021;有违?#26412;酢?/span>
    但建立对?#26031;?#26234;能系统的信任不仅仅是为了让公众放心。研究和商业也将从公开数据或算法的偏差中受益。报告甚至发现,企业有时不愿部署?#26031;?#26234;能,因为它们担心,如果目前的技术后来被判定不公平或不?#36182;攏?#23427;们未来可能会面临责任。
    到2019年,我们可能会看到更多地强调旨在提高?#26031;?#26234;能透明度的措施。今年,IBM发布了一项新技术,旨在通过AI OpenScale技术改善决策的可追溯性。这一概念不仅提供了对正在作出的决策的实时洞察,而?#19968;?#25552;供了对如何作出决策的实时洞察,从而在使用的数据、决策权重和信息中可能存在的偏差之间建立联系。
    今年在全?#20998;?#23454;施的《通用数据保护条例》为公民提供了一些保护,使其免受仅由机器做出的对其生活具有“法律或其它重大”影响的决定。尽管它?#20849;?#26159;一个烫手山芋,但在2019年期间,它在公共话语中的地位可能会上升,进一步鼓励企业朝着透明的方向努力。
    三、?#26031;?#26234;能和自动化深入到每一个行业
    2018年,企业开始更加坚定地把握?#26031;?#26234;能在现实世界中能做和不能做的事情。在花了?#25913;?#26102;间整理他们的数据,并确定?#26031;?#26234;能可?#28304;?#26469;快速回报或导致失败的领域之后,大企业作为一个整体,已经准备好?#24179;?#32463;过验证的计划,从试点和软启动到全球部署。
    在金融服务领域,每秒数千?#24335;?#26131;的庞大实时日?#23601;?#24120;由机器学习算法解析。零售商擅长通过收款和?#39029;?#24230;计划获取数据,并将其输入?#26031;?#26234;能引擎,以?#39029;?#22914;何更好地向消费者销售产品。制造商使用预测技术精确地知道机械可以承受多大的压力,以及它什?#35789;?#20505;可能出现?#25910;稀?/span>
    到2019年,我们将看到越来越多的人相信这种智能的预测技术,在其最初部署时学到的知识的支持下,能够在一家企业的所有业务中大规模推广。
    ?#26031;?#26234;能将扩展到人力资源或优化供应链等支持职能,在这些职能中,围绕物流以及招聘和解雇的决策将越来越多地由自动化来决定。管理合规和法律问题的?#26031;?#26234;能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,它们将越来越多地作为服务提供,同时也为较小的企业提供?#26031;?#26234;能用例。
    我们还可能看到,利用数据产生新的收入流的企业数量有所增加。在其行业内建立交易和?#31361;?#27963;动的大型数据库,本质上是让任何充分了解数据的企业开始“谷歌化”自己。对于John Deere等企业来?#25285;?#25104;为数据即服务(data-as-a-service)的来?#35789;?#19968;种转型。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,随着越来越多的公司认识到自己拥有的信息的价?#25285;?#20182;们将采用这种策略。
    四、?#26031;?#26234;能创造的就业机会将超过失去的就业机会。
    正如这篇文章的引言中所提到的,从长远来看,机器的崛起是否会导致人类失业和社会冲突还是乌托邦式的无工作未来,或者介于两者之间(可能更现实一些),这是不确定的。
    不过,至少在未来一年,这方面似乎不会立即出现问题。Gartner预测,到2019年底,?#26031;?#26234;能将创造出比现在更多的就业岗位。
    自动化将导致180万个就业岗位流失——制造业?#32469;?#21487;能受到冲击——但将创造230万个就业岗位。Gartner的报告特别指出,这些领域可能集中在教育、医疗和公共部门。
    造成这种差异的一个可能原因是,当涉及到将?#26031;?#26234;能应用于非手工工作时,人们强调要以“增强”的能力推出?#26031;?#26234;能。仓库工人和零售收银?#26412;?#24120;被自动化技术取代。但当涉及到医生和律师时,?#26031;?#26234;能服务提供商已经协同努力,将他们的技术展示为可以与人类专业人士协同工作的工具,帮助他们完成重复性的任务,同时把“最?#31449;?#23450;权”留给他们。
    这意味着这些行业从技术方面的人力就业增长中受益——那些需要部署技术和培训员工使用技术的行业——同时保留了从事?#23548;?#24037;作的专业人员。
    对于金融服务业来?#25285;?#21069;景可能略显黯淡。花旗集团前首席执行长Vikram Pandit在2017年做出的一些估计显示,该行业的人力资源可能在五年内减少30%。随着后台功能越来越多地由机器管理,我们有望在明年年?#36164;迪终?#19968;目标。
    五、?#26031;?#26234;能助手将大显身手
    ?#26031;?#26234;能已经真正融入了我们的生活,以至于大多数人在搜索谷歌、在亚马逊?#20309;?#25110;观看Netflix的时候,都不会怀疑这样一个事实:高度精确的?#26031;?#26234;能驱动的预测正在努力改变体验。
当我们与?#26031;?#26234;能助手(例如Siri、Alexa或谷歌助理)交互时,就会产生一种略微明显的与机器人智能打交道的感觉,帮助我们理解现代世界中可用的无数数据源。
    2019年,我们中的更多人将使用AI助手来安排我们的行程、旅行计划和披萨订购。随着这些服务学会更好地预测我们的行为和理解我们的习惯,它们将变得越来越有用。
    从用户收集的数据?#24066;?#24212;用程序设计人员准确地了解哪些特性提供了价?#25285;?#21738;些特性没有得到充分利用,可能会消耗宝贵的资源(通过带宽或报告),这些资源可以更好地用于其他地方。
    因此,我们确实希望使用?#26031;?#26234;能的功能——?#28909;?#21483;车和外卖服务,以及选择餐馆——正变得越来越精简和便捷。
    除此之外,?#26031;?#26234;能助手在理解人类用户方面被设计得越来越高效,因为用于将语音编码成计算机可读数据(反之亦然)的自然语言算法,正暴露我们在?#20302;?#26041;式中越来越多的信息。
    很明显,今天Alexa或谷歌助手和我们之间的对话可能显得很生硬。然而,这一领域理解的迅速加快意味着,到2019年底,我们将习惯与与我们共享生活的机器进行更为自然流畅的对话。
 
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