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人工智能的发展趋势如何?未来会有哪些应用?
人工智能,人类,机器人人工智能的发展趋势如何?未来会有哪些应用?
发布时间:2020-12-06加入收藏来源:互联网点击:
腾讯研究院有一个分析跟前面两家不一样,他们认为,2016年,中国总融资额短暂接近美国,达到492.98亿。但中国在2017年增势放缓,美国融资却出现井喷,累计融资大幅度超越中国。
按照腾讯研究院的数据,截至2017年上半年,人工智能行业累计融资额美国第一、中国第二。
还有一家乌镇智库的数据,认为自2000以来,中国人工智能融资规模达27.6亿,占亚洲人工智能融资规模的60%,在全球范围内占比9.6%。中国人工智能企业投资频次为720次,占比亚洲10.55%。
经常做投融资统计的IT桔子,也有一个分析,认为,2017年中国大陆在人工智能领域共涉及582亿元353次的投资,投资事件较上年有所减少 ,但平均每次交易额有明显增加。
各大机构的统计结果有明显差别,但无论哪一个数据,都显示出人工智能在资本市场受到了热情追捧,尤其在中国市场,热捧现象更为明显,一定程度上见证了中国人工智能的崛起。
另有统计显示,在2017年融资最高的5起投资事件中,中国企业占了4起。其中,蔚来汽车融资达到16亿美元,位列第一;其次是旷视科技、商汤科技与明码生物科技;美国indigo农业科技公司排名第五。
国内比较有影响力的人工智能企业里,出现了多家知名品牌,比如蔚来汽车,主营智能电动汽车。商汤科技、旷视科技,都主打视觉识别与深度学习。联影医疗,专注影像诊断设备、放疗设备等。明码生物,从事基因数字化、基因大数据管理与分析。
另外像出门问问,从事智能语音业务。达阔科技,首家云端智能机构人。寒武纪,做智能芯片的。极智嘉科技,拿手好戏是智能机器人。
而且,在人工智能领域,出现了几家独角兽企业。根据科技部火炬中心发布的《2017年中国独角兽企业发展报告》,我国人工智能独角兽企业数量有6家,包括优必选科技、旷视科技、商汤科技、依图科技 、出门问问、寒武纪等。
但是,亿欧公司创始人黄渊普专门写了一篇文章,认为人工智能第一波倒闭潮将在2018年出现。
他认为,2016年和2017年,人工智能公司还在拼科学家和发布的论文数量,到了2018年,缺少商业应用能力的人工智能公司将越来越难,第一波倒闭潮将来临。
每一家人工智能的公司,除了懂技术外,还必须配置2个管理岗位:有to B经验的CBO(首席商务官)和负责市场品宣的“CSO”(首席故事官)。
2016年人工智能开始火了起来,背后有市场驱动力:二级市场,亚马逊在云计算业务AWS良好业绩的助推下,股价市值一路攀高。受包括亚马逊在内的巨头影响,在移动互联网的红利消失殆尽后,一级市场上,大量的资金开始寻找下一个机会:人工智能。
研究机器视觉、算法、语义等跟人工智能相关领域的科学家,从来没有像今天这么受欢迎,各大人工智能公司以几百万甚至上千万元的薪水到处抢人。
中国人工智能创业投资领域在2016-2017年出现前所未有的疯狂:在移动互联网时代掉队的百度,All in 人工智能,尽管还没有真正做出成绩,但在外界认可方面,百度貌似成了人工智能的主力军。
老牌科技公司科大讯飞“老树开花”,尽管业绩并不亮丽,但因为人工智能的概念而受到从政府到业内的追捧。
黄渊普认为,每一个人工智能公司,要是不去弄一些个世界名校的博士毕业生来做“首席科学家”,面子上都过不去。至于业绩,做收入有点难,但发表些人工智能相关的论文还是可以做到的。
所以,到了年底,各家比拼实力的时候,就拿“科学家数量”和“发表的论文数量”作为最重要的衡量标准。另外,参加些比赛来显示算法能力,也成为各家比拼实力的一个重要方面。
但是,拿着资本方的钱,养着一大批科学家,如果不产生实际的收入,资本方的耐心会很有限。显然到了2018年,人工智能公司要用真正的成绩才能说话:做大收入规模的同时,最好盈亏相对平衡。
我们经常看到一些人工智能公司创始人自信地谈自家的技术是多么牛,但一说到服务的客户时,却支支吾吾。原因很简单,人工智能,是一个to G和to B大于to C的领域,而做to G和to B业务,“信任”和“成本”最为关键,很多时候甚至比技术和产品更重要。
别人选择某家技术一般企业的服务,原因很可能就是“我认识对方老板”。技术类公司尤其是一些从海外留学回来的创业者,非得要吃过大亏后才明白这个道理。
他的一个观点值得重视,很多人工智能公司,动不动以“干掉低端人力、降低企业成本”作为宣传口号,长期这样下去,犯了政治上的错误都不知道。
从政策导向来说,以人工智能为代表的新技术,在助力产业转型升级的同时,也要助力普通的人民群众转型升级,也就是“要关注新技术、新政策大势下的失落者”,让更多的人(而不是更少的人)享有科技发展的成果。
虽然人工智能将出现第一批倒闭潮,大量“人工智能”概念的公司死亡将加重这个领域的融资难度,但是,技术驱动越来越成为企业生存发展的必要条件,人工智能至少是未来5-10年的大趋势。
那些尽快补齐短板的人工智能公司,将有望在2018年获得突破。希望更多的人工智能公司,实现产业商业化落地。
回答于 2019-09-11 08:43:50
从进化论的角度观察人工智能的发展将会给我们带来全新的视角,更加容易地理解人工智能未来发展趋势。这个观点是受到了AlphaGo和AlphaGozero的启发,AlphaGo是谷歌DeepMind团队开发的人工智能程序。我们知道去年10月份的时候AlphaGo运用监督学习算法通过上千盘人类棋手的棋谱进行了训练,并且战胜了世界围棋冠军李世石,而AlphaGozero走的是不同的路径,仅仅输入基础规则,完全不依赖于人类棋手的经验,他从一张白纸开始,胡下乱下,在不断自我对弈的过程中,他很快超过了人类并且在对战前代AlphaGo的时候取得了100:0的不败战绩,在这个案例上面我们看到了机器学习所展现出来的巨大潜力,不断自我升级出来的AlphaGozero超越了人类训练和调教的AlphaGo,AlphaGozero用了三天的时间,通过数百万盘自我对弈提升战斗力,就像是他在计算机里面完成了人类千年的围棋进化石,并且探索出了不少人类棋手前所未闻的招法,AlphaGozero在更短的时间之内进行学习训练,轻松战胜了前辈AlphaGo。这个训练对弈的棋局数量级远远超过了人类的生理极限。这种数量级的差异也带来结果的巨大差异,可以预见,在以后的棋手都会把向AI学习作为一种基本的训练方法,融合到自己的棋局里面,借此来提升棋力。这就是AI改变一个行业学习方式的一个例子,而人类棋手也通过人工智能提升了自己的视野。如果把AlphaGo看成一种生物的话,这个学习的过程就是自我进化演进的历程,只是进化和迭代的过程都在硬件里面,以电子的速度来进行。AlphaGozero为什么可以自学成才,是因为应用了强化学习的新模式。系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始,加上一个强力的搜索算法,二者相结合进行自我对弈。在对弈的过程中,神经网络不断调整升级,预测每一步的落子以及最终的胜利者!升级之后的神经网络与搜索网络结合,形成一个更强的新版本AlphaGozero,再进行自我迭代,往复循环,每经过一轮循环系统的表现就提高一点,自我对弈的质量也提高一点,神经网络也就越来越准确。而AlphaGozero的版本也就越来越强。在这个过程中,充分体现了进化论,物竞天择,适者生存的原理,而最令人震惊的是,这个模型训练和深度学习的机制是具有通用性的,也就是说不仅仅可以用于机器学习下围棋,也可以迁移应用于解决其他的复杂问题。想象一下机器学习紧用几天的时间就超越了人类上千年的积累,这会带来一个问题,我们人类积累下来的经验和技能在人工智能时代究竟有多大的价值?!
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