科技商機:2019年人工智能行業大趨勢

2019年02月18日 21:55
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人工智能發展不單止常見的速遞和送外賣機械人。(Getty Images圖片)

知名創投研究機構CB Insights總結出2019年25種最大的人工智能(AI)趨勢,根據行業採用率和市場優勢評估每種趨勢,當中市場較為熟悉的自動駕駛汽車,到2025年,各主要汽車品牌的利潤規模就達800億美元。

1.開源框架( Open-Source Frameworks )
人工智能的進入門檻比以往任何時候都低,這要歸功於開源軟件。2015年Alphabet開放了其機器學習庫TensorFlow ,愈來愈多公司,包括可口可樂、e Bay等開始使用該學習庫。

2.膠囊網絡 (Capsule Networks)
經測試,膠囊網絡可以對抗一些複雜的對抗性攻擊,比如篡改圖像以混淆算法。

3.生成式對抗網絡 (Generative Adversarial Networks)
2014年,Alphabet提出生成式對抗網絡(GAN)概念,利用「AI VS AI」概念,提出兩個神經網絡:生成器和鑑別器。研究人員用GAN進行面對面翻譯,還有利用GAN將視頻變成漫畫形式,或者直接進行繪畫創作等,但GAN也被一些不懷好意的人利用,包括製作假的政治錄像和變形的色情製品。

4.聯合學習 (Federated Learnnig)
我們每天使用手機或平板會產生大量數據信息,使用我們的本地數據集來訓練AI算法可以極大地提高它們的性能,但用戶信息是非常私人和隱秘的。Alphabet研發的聯合學習方法旨在使用這個豐富的數據集,但同時保護敏感數據。

5.強化學習 (Reinforcement Learning)
當Alphabet DeepMind研發的AlphaGo在中國圍棋遊戲中擊敗世界冠軍後,強化學習獲得了廣泛關注。基於強化學習,DeepMind接着又研發了AlphaGo Zero。

6.人工智能終端化
人工智能技術快速迭代,正經歷從雲端到終端的過程,人工智能終端化能夠更好更快地幫助我們處理信息,解決問題,

7.人臉識別
從手機解鎖到航班登機,人臉識別的應用範圍愈發廣泛,不少創業公司開始關注這一領域,利用該技術,可以通過臉部特點從而還原蒙面嫌疑犯完整的人臉。

8.語言處理
自然語言處理(NLP)是人工智能的一個子領域,對於翻譯技術而言,NLP就像一個潘多拉魔盒——除了豐富的市場機會,還有巨大的挑戰。

9.汽車自動化駕駛
自動化駕駛成為科技公司和汽車公司互相競爭的新領域,數個自動駕駛汽車品牌所獲得的投資總額已超百億元,預計2025年其市場利潤能達800億美元。

10.AI聊天機械人
儘管許多人把聊天機械人看成是AI的代名詞,但兩者依然存在差別。如今的AI聊天機械人已經進化得十分完善,與真人對話時甚至還會應用“嗯... ”這一類口頭語和停頓。

11.醫學成像與診斷
美國食品與藥物管理局 (FDA) 正加速推進AI醫療設備趨勢。去年4月,FDA批准了AI軟件IDx-DR,它可以在不需要專家干預的情況下篩查糖尿病視網膜病變患者,準確率超過87.4%。

12.下一代假肢
年度機器學習大會NeurIPS去年的挑戰是使用強化學習預測假肢的性能,有442名參與者試圖教AI如何跑步,贊助商包括AWS、英偉達以及豐田等。

13.臨床試驗患者招募
臨床試驗的最大瓶頸之一是招募合適的患者。理想的AI解決方案是從患者的病歷中提取相關信息,並與正在進行的試驗進行比較,為進行匹配研究的AI軟件提供建議。

14.先進醫療生物識別技術
利用神經網絡,研究人員開始研究和測量以前難以量化的非典型危險因素,使用神經網絡分析視網膜圖像和語音模式可能有助於識別心臟病的風險。

15.藥物發現
隨着AI生物技術初創企業的興起,傳統製藥公司正尋求AI SaaS初創企業為漫長的藥物研發周期提供創新解決方案。去年5月,輝瑞與XtalPi建立了戰略合作夥伴關係,預測小分子藥物的性質,開發基於計算的理性藥物設計。

16.預測性維護
從製造商到設備保險公司,AI可以在在故障損害發生之前,提出防範措施。在預測性維護中,傳感器和智能攝像機收集來自機器的連續數據,如溫度、壓力等。

17.後台自動化
根據行業和應用程序的不同,自動化後台任務的挑戰可能是獨一無二的,例如,手寫的臨床筆記對自然語言處理算法來說就是一個獨特的挑戰。

18.綜合訓練數據
人工智能算法依賴數據,當一些類型的現實世界數據不易被訪問時,合成數據集的用武之地就體現出來,一個有趣的新興趨勢是使用AI本身來幫助生成更逼真的合成圖像來訓練AI。

19.網絡優化
對於通訊服務提供商來說,優化可以直接轉化為更好的客戶體驗。

20.網絡威脅狩獵
對網絡攻擊做出反應已經不夠了,使用機器學習主動搜尋威脅正在網絡安全中獲得動力。顧名思義,威脅搜尋是主動尋找惡意活動的做法,而不僅僅是在發生警報或違規後做出反應。

21.電子商務搜索
許多用戶用自然語言搜索產品。比如搜索沒有鈕扣的紅色襯衫,或者不知道如何描述他們在尋找的商品,這使得電子商務搜索的自然語言成為一個挑戰。

22.汽車索賠處理
保險公司和初創公司開始使用人工智能來計算車主的風險得分,分析事故現場的圖像,並監控駕駛員的行為。

23.防偽
假貨愈來愈難被發現,網購使得購買假貨比以往任何時候都容易。為了反擊,品牌和典當商開始嘗試人工智能,在網絡世界和現實世界兩條戰線上與假貨作戰。

24.零售
走進一家商店,挑選你想要的東西,然後走出去,這幾乎感覺就像在盜竊,人工智能可以杜絕真正的盜竊行為,並讓免結帳手續零售變得更加普遍。

25.農作物監測
無人機可以為農民繪製農田地圖,利用熱成像技術監測濕度,識別蟲害作物並噴灑殺蟲劑。

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