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[導讀]按:人工智能(AI)已經持續(xù)火熱了幾年,在2018年人工智能技術讓企業(yè)和個人感受到了哪些變化,在發(fā)展的過程中我們發(fā)現(xiàn)了人工智能技術的拿些問題?2019年人工智能又會朝什么樣的方向發(fā)展?一起看一看Red

按:人工智能(AI)已經持續(xù)火熱了幾年,在2018年人工智能技術讓企業(yè)和個人感受到了哪些變化,在發(fā)展的過程中我們發(fā)現(xiàn)了人工智能技術的拿些問題?2019年人工智能又會朝什么樣的方向發(fā)展?一起看一看Red Hat的兩位分析師的觀察和看法。

AI是激發(fā)大眾和商業(yè)想象力的技術之一,在科幻小說中早已成為最受歡迎的主題,現(xiàn)在它在日常生活中也獲得了關注。

2018年,全球采用和接受人工智能技術的人數(shù)大幅增加,企業(yè)也利用它來改善運營,創(chuàng)新和提升客戶體驗。金融服務,通信和高科行業(yè)帶領人工智能成為主流,汽車,醫(yī)療健康,能源和零售也開始接受AI。

我們預計AI在2019年將繼續(xù)快速增長,因為擁有數(shù)據(jù)的公司還在努力從數(shù)據(jù)中獲得最大的商業(yè)價值和競爭優(yōu)勢。讓我們來看看最近是什么推動了人工智能的發(fā)展以及2019年將發(fā)生的事情。

數(shù)據(jù)價值

數(shù)據(jù)是AI發(fā)展的三大要素之一。隨著近年來數(shù)據(jù)采集、分析和存儲能力的顯著提高,大多數(shù)公司發(fā)現(xiàn)自己擁有大量的潛在資源,但卻沒有足夠的能力發(fā)揮這些數(shù)據(jù)的價值。

不過,技術的進步讓這種情況在2018年開始發(fā)生變化。關于如何處理和使用大數(shù)據(jù)仍然存在很多問題,但企業(yè)開始更深入地研究能夠幫助企業(yè)從數(shù)據(jù)中獲取價值的特定技術,以及如何將把這些技術應用到實際應用。

企業(yè)越來越明白數(shù)據(jù)科學家、人工智能開發(fā)人員與傳統(tǒng)開發(fā)人員的不同,以及提供他們需要的工具,進一步將數(shù)據(jù)科學家和人工智能開發(fā)人員整合到已有的研發(fā)團隊中。

在這個領域,AI技術供應商面臨的挑戰(zhàn)是讓所有開發(fā)人員都能更輕松地使用AI。有些人正在構建機器學習框架,以幫助不同案例的AI應用。

2019年,AI技術供應商和企業(yè)都需要繼續(xù)提高他們的技能,可以是培訓現(xiàn)有開發(fā)人員,也可以引入新的數(shù)據(jù)科學家。為了從根源上解決數(shù)據(jù)科學家稀缺的問題,整個社會都需要鼓勵年輕人參與其中,教育系統(tǒng)也需要做對應的改進。未來,AI能夠更多的挖掘數(shù)據(jù)的價值,并成為企業(yè)創(chuàng)新的新源泉。

聊天機器人

在過去的十二個月,聊天機器人成為AI更為普遍的應用。 聊天機器人之所以受歡迎是因為企業(yè)希望在店內也能為用戶提供與在線體驗一樣的服務,包括銀行,醫(yī)療,零售和其它領域。

聊天機器人十分具有優(yōu)勢,因為他們可以利用數(shù)據(jù)分析和算法來確定用戶所屬的類別,從而提供非??焖偾覀€性化的服務。

機器學習(ML)框架

2018年在AI領域最大的驚喜之一是機器學習框架整合仍在繼續(xù)。過去的幾十年AI和ML庫一直存在,但過去5-7年,人們在構建深度學習庫和人工智能神經網絡方面投入了大量資金。該領域的一些重要參與者已經投入了大量的資源,吸引了頂尖的人才。

由于這些公司可以提供比學校更多的存儲和計算能力,他們已經將許多研究人員從學術領域帶入企業(yè)。有了如此大規(guī)模的投資,幾年之后,我們可能看到這些主要的參與者就能將投入轉變?yōu)閷嶋H的商業(yè)價值。

共同推動AI的進步有明顯的優(yōu)勢,例如實現(xiàn)更快的創(chuàng)新和開發(fā)人員的自由選擇,并且在當今的科技行業(yè),開源也是一個重要的方向。也可以說,在云計算浪潮的中,這些高價值框架可以簡單地成為這些大型企業(yè)擁有的云基礎設施之上的工作負載驅動程序。

手機智能應用

全球有近85億智能移動連接設備,并且大部分人每天都使用智能手機。智能手機中可能有一半或更多的應用程序具有AI功能,AI可能是直接可見的,也可能嵌入其中。例如,智能手機的鍵盤會了解使用者的習慣,進行智能交互的改進。

又如,如果用戶想通過在線商城購買商品,它會借助AI引擎根據(jù)購買者的購買歷史以及購買習慣提出建議。共享出行應用程序和導航應用程序使用AI來計算如何優(yōu)化線路。智能應用將會在2019年繼續(xù)增長。

避免偏見

任何新技術都可能帶來出乎預料的問題。我們發(fā)現(xiàn)人工智能算法在推理的時候只對與訓練數(shù)據(jù)一樣的數(shù)據(jù)結果更好,這會產生負面影響。從犯罪預測到語言翻譯,人類如何能夠將自己的偏見和偏見傳遞給具有破壞性結果的算法,這個問題在2018年被更多人意識到。

這個問題應該給予更多的關注,希望在2019年能看到真正的行動來應對這一挑戰(zhàn)。AI技術供應方需要考慮提供什么樣的工具和教程,以幫助經驗不足的數(shù)據(jù)科學家,開發(fā)人員和企業(yè)能更好的理解大數(shù)據(jù)和人工智能。針對這個問題,可以共同開發(fā)一種更具結構性的方法來解決。

未來

2019年,更多的公司將從現(xiàn)有數(shù)據(jù)中獲取最大的商業(yè)價值和競爭優(yōu)勢,人工智能和機器學習的應用可以解決實際問題并將新思想帶入其中。

另據(jù)了解,上述觀察也與一份報告的結論相似。近日有市場研究報告預測,全球人工智能市場的年復合增長率將達到37%,2024年市場規(guī)模達191億美元。該研究報告指出大數(shù)據(jù)、云計算以及對智能虛擬助手的需求是未來六年推動AI市場的因素之一。AI的主要參與者包括IBM,微軟和谷歌等。

本文來源Red Hat JBoss數(shù)據(jù)與分析首席產品經理Kim Palko和Red Hat首席技術官,新興技術與戰(zhàn)略部Matthew Farrellee(RedHat,紅帽,是開源解決方案供應商,提供高性能的云、虛擬化、存儲、Linux 和中間件技術。)


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