華爾街見聞 2019-03-03 22:12:03
從最底層的芯片到最廣泛的技術(shù)融合,從理科思維濃厚的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到最容易理解的“大數(shù)據(jù)殺熟”,AI可謂無處不在。
圖片來源:攝圖網(wǎng)
不管你喜不喜歡,2019年AI(人工智能)趨勢(shì)已經(jīng)襲來。
科技自媒體平臺(tái)Hacker Noon日前刊出一篇數(shù)字營銷策略師Irfan Ahmed Khan所寫的文章。內(nèi)容是介紹今年AI行業(yè)9大行業(yè)風(fēng)向。
復(fù)雜的AI,非常依賴于專業(yè)的AI芯片。
全球科技巨頭都已經(jīng)在AI芯片上“燒錢”無數(shù)。谷歌、亞馬遜、Facebook都在潛心布局這一大AI賽道。國內(nèi)則有華為、寒武紀(jì)科技、地平線機(jī)器人等。
走到舞臺(tái)中間的AI芯片,細(xì)分領(lǐng)域也越來越多:有專注于計(jì)算機(jī)視覺,也有專注于語音識(shí)別,更有專注于自然語言處理等。
2019年是AI與其他技術(shù)相融合的一年。最值得期待的,無外乎是AI+物聯(lián)網(wǎng)。其中,有兩大風(fēng)口值得關(guān)注。一是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng),二是分布式人工智能。
在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域,AI的感知、交互、決策能幫助線下的工業(yè)企業(yè)更好地發(fā)現(xiàn)線上的需求,通過大數(shù)據(jù)做上下游的數(shù)據(jù)整合和分析,壓縮生產(chǎn)和質(zhì)檢環(huán)節(jié),進(jìn)行更好地指導(dǎo)決策。“中國制造”的標(biāo)桿富士康集團(tuán)正向工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邁進(jìn)。
在分布式人工智能領(lǐng)域,也有大商機(jī)。從概念上理解比較抽象,可以直接舉個(gè)例子。
以非常時(shí)髦的“城市智慧大腦”為例。在智慧城市的交通項(xiàng)目中,牽涉到數(shù)萬個(gè)攝像頭,用傳統(tǒng)的集中式人工智能處理方案,傳輸費(fèi)用每年就要數(shù)億元,AI計(jì)算費(fèi)用更是超過10億元/年。但如果采用分布式人工智能的處理模式,先在邊緣開展AI數(shù)據(jù)預(yù)處理,然后把數(shù)據(jù)傳到數(shù)據(jù)中心做最后的處理,能將費(fèi)用整體節(jié)省到原來的1/10。
乍一看AutoML也是非常費(fèi)解。其意義在于:幫助開發(fā)人員提供他們需要的定制選項(xiàng),而不必強(qiáng)迫他們完成復(fù)雜的工作流。
解釋出來也都非常費(fèi)解。下面引用一段谷歌首席執(zhí)行官Sundar Pichai在推出AutoML時(shí)所說的話來解惑。
“設(shè)計(jì)AI所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),不僅非常耗時(shí),還對(duì)專業(yè)知識(shí)要求極高,使得只有小部分科研人員和工程師能夠參與設(shè)計(jì)。因此我們創(chuàng)建了AutoML。有了它,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自己也可以設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了。我們希望AutoML能夠擁有現(xiàn)在一些博士擁有的能力,并可以在三到五年內(nèi)使眾多開發(fā)人員也能通過 AutoML 設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),滿足特定的需求。”
又是一個(gè)由非常簡(jiǎn)單字母拼湊而成的高深技術(shù)名詞。AIOps的意義可以專業(yè)地解釋為:使IT部門的員工能進(jìn)行精確的原因分析,快速地幫助他們從大量數(shù)據(jù)集中找到有用的見解和模式。
以上可以比較簡(jiǎn)單的理解為,AIOps平臺(tái)能讓一個(gè)公司養(yǎng)更少的技術(shù)人員來支持更多的技術(shù)工作。其原因在于,AIOps平臺(tái)(機(jī)器)自身可以采集多維度、海量的IT數(shù)據(jù),只要有少量熟悉 AIOps 產(chǎn)品的運(yùn)維工程師即可實(shí)現(xiàn)中大型企業(yè)日常的IT支撐保障。
AI技術(shù)的開發(fā)人員有一大苦惱,就是市場(chǎng)上有幾十種幫助設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的框架,且互相缺乏集成,難以兼容。
2019年由微軟和Facebook等科技巨頭推出的開放神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX),可以解決上述困擾,即允許開發(fā)人員跨多個(gè)框架、重復(fù)使用設(shè)計(jì)好的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2019年,AI學(xué)習(xí)而生成的數(shù)據(jù)要從數(shù)量向質(zhì)量轉(zhuǎn)變。這就需要AI披上各行各業(yè)的“外衣”,精準(zhǔn)專業(yè)的抓取、分析、生成數(shù)據(jù)。
高質(zhì)量的AI,需要在專業(yè)化系統(tǒng)中運(yùn)作。因此,這也將催生更多高質(zhì)量的AI系統(tǒng)。2019年,對(duì)專用AI系統(tǒng)的需求將呈指數(shù)級(jí)增長。企業(yè)也越來越愿意購買“最懂自己”的AI。
上面所說的那么多AI的神奇之處,最終還是需要“人肉”落實(shí)在企業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中。換句話說,2019年,企業(yè)將更加需要靠譜的AI人才。
美國AI技術(shù)服務(wù)商Espressive創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官Pat Calhoun表示,企業(yè)都希望借AI實(shí)現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,但苦于沒有開發(fā)人員、AI專家來幫助他們,
美國網(wǎng)絡(luò)安全公司Awake Security首席執(zhí)行官Rahul Kashyap 表示,企業(yè)是時(shí)候更明智地看待它們AI解決方案的“黑匣子”里發(fā)生的事情了。
道高一尺魔高一丈。AI能夠讓生產(chǎn)生活變得更加友好,也就能讓生產(chǎn)生活變得更加邪惡。AI是工具。好與壞,善與惡,取決于它的的使用者。
2019年,隨著AI在各領(lǐng)域的廣泛使用,不法分子可能會(huì)“逆水推舟”,對(duì)企業(yè)的AI發(fā)動(dòng)網(wǎng)絡(luò)攻擊。這就迫使企業(yè)在安全方面投入更多成本,建立“城墻”來保護(hù)墻內(nèi)的AI數(shù)據(jù)不被攻擊。這對(duì)于AI安全解決方案的提供商來說,是一個(gè)風(fēng)口。
2019年,AI將無處不在。從智能家居到交通出行,從酒店預(yù)訂到上網(wǎng)海淘。社會(huì)向數(shù)字化轉(zhuǎn)型的步伐向更加堅(jiān)定。
近段時(shí)間被人們笑談的“大數(shù)據(jù)殺熟”的背后,正是AI在賦能。夏威夷大學(xué)信息科技學(xué)院教授Tung Bui表示,AI將加速商務(wù)系統(tǒng)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,讓人類的商業(yè)社會(huì)更加智慧。
來源:華爾街見聞 作者:胡琛
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