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  • 未来人工智能发展趋势

    万次阅读 多人点赞 2019-01-23 12:02:25
    人工智能(AI)是物联网及工业4.0发展的核心。尤其,当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后,让市场体验到AI芯片的无限商机。同时,AI应用接受度越高的国家,将对其GDP产生贡献愈大,...

      人工智能(AI)是物联网及工业4.0发展的核心。尤其,当特斯拉(Tesla)推出电动车及苹果(Apple)发表新机iPhoneX推出FaceID之后,让市场体验到AI芯片的无限商机。同时,AI应用接受度越高的国家,将对其GDP产生贡献愈大,目前来看,未来AI发展有八大新趋势:

      趋势一:AI于各行业垂直领域应用具有巨大的潜力

      人工智能市场在零售、交通运输和自动化、制造业及农业等各行业垂直领域具有巨大的潜力。而驱动市场的主要因素,是人工智能技术在各种终端用户垂直领域的应用数量不断增加,尤其是改善对终端消费者服务。

      当然人工智能市场要起来也受到IT基础设施完善、智能手机及智能穿戴式设备的普及。其中,以自然语言处理(NLP)应用市场占AI市场很大部分。随着自然语言处理的技术不断精进而驱动消费者服务的成长,还有:汽车信息通讯娱乐系统、AI机器人及支持AI的智能手机等领域。

      趋势二:AI导入医疗保健行业维持高速成长

      由于医疗保健行业大量使用大数据及人工智能,进而精准改善疾病诊断、医疗人员与患者之间人力的不平衡、降低医疗成本、促进跨行业合作关系。此外AI还广泛应用于临床试验、大型医疗计划、医疗咨询与宣传推广和销售开发。人工智能导入医疗保健行业从2016年到2022年维持很高成长,预计从2016年的6.671亿美元达到2022年的79.888亿美元年均复合增长率为52.68%。

      趋势三:AI取代屏幕成为新UI/UX接口

      过去从PC到手机时代以来,用户接口都是透过屏幕或键盘来互动。随着智能喇叭(SmartSpeaker)、虚拟/增强现实(VR/AR)与自动驾驶车系统陆续进入人类生活环境,加速在不需要屏幕的情况下,人们也能够很轻松自在与运算系统沟通。这表示着人工智能透过自然语言处理与机器学习让技术变得更为直观,也变得较易操控,未来将可以取代屏幕在用户接口与用户体验的地位。人工智能除了在企业后端扮演重要角色外,在技术接口也可承担更复杂角色。例如:使用视觉图形的自动驾驶车,透过人工神经网络以实现实时翻译,也就是说,人工智能让接口变得更为简单且更有智能,也因此设定了未来互动的高标准模式。

      趋势四:未来手机芯片一定内建AI运算核心

      现阶段主流的ARM架构处理器速度不够快,若要进行大量的图像运算仍嫌不足,所以未来的手机芯片一定会内建AI运算核心。正如,苹果将3D感测技术带入iPhone之后,Android阵营智能手机将在明年(2017)跟进导入3D感测相关应用。

      趋势五:AI芯片关键在于成功整合软硬件

      AI芯片的核心是半导体及算法。AI硬件主要是要求更快指令周期与低功耗,包括GPU、DSP、ASIC、FPGA和神经元芯片,且须与深度学习算法相结合,而成功相结合的关键在于先进的封装技术。总体来说GPU比FPGA快,而在功率效能方面FPGA比GPU好,所以AI硬件选择就看产品供货商的需求考虑而定。例如,苹果的FaceID脸部辨识就是3D深度感测芯片加上神经引擎运算功能,整合高达8个组件进行分析,分别是红外线镜头、泛光感应组件、距离传感器、环境光传感器、前端相机、点阵投影器、喇叭与麦克风。苹果强调用户的生物识别数据,包含:指纹或脸部辨识都以加密形式储存在iPhone内部,所以不易被窃取。

      趋势六:AI自主学习是终极目标

      AI“大脑”变聪明是分阶段进行,从机器学习进化到深度学习,再进化至自主学习。目前,仍处于机器学习及深度学习的阶段,若要达到自主学习需要解决四大关键问题。首先,是为自主机器打造一个AI平台;还要提供一个能够让自主机器进行自主学习的虚拟环境,必须符合物理法则,碰撞,压力,效果都要与现实世界一样;然后再将AI的“大脑”放到自主机器的框架中;最后建立虚拟世界入口(VR)。目前,NVIDIA推出自主机器处理器Xavier,就在为自主机器的商用和普及做准备工作。

      趋势七:最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来

      未来,还会推出许多专门的领域所需的超强性能的处理器,但是CPU是通用于各种设备,什么场景都可以适用。所以,最完美的架构是把CPU和GPU(或其他处理器)结合起来。例如,NVIDIA推出CUDA计算架构,将专用功能ASIC与通用编程模型相结合,使开发人员实现多种算法。

      趋势八:AR成为AI的眼睛,两者是互补、不可或缺

      未来的AI需要AR,未来的AR也需要AI,可以将AR比喻成AI的眼睛。为了机器人学习而创造的在虚拟世界,本身就是虚拟现实。还有,如果要让人进入到虚拟环境去对机器人进行训练,还需要更多其它的技术。

      展望未来,随着AI、物联网、VR/AR、5G等技术成熟,将带动新一波半导体产业的30年荣景,包括:内存、中央处理器、通讯与传感器四大芯片,各种新产品应用芯片需求不断增加,以中国在半导体的庞大市场优势绝对在全球可扮演关键的角色!


    1.人工智能时代,AI人才都有哪些特征?
    http://www.duozhishidai.com/article-1792-1.html
    2.大数据携手人工智能,高校人才培养面临新挑战
    http://www.duozhishidai.com/article-7555-1.html
    3.人工智能,机器学习和深度学习之间,主要有什么差异
    http://www.duozhishidai.com/article-15858-1.html
    4.大数据人工智能领域,如何从菜鸟晋级为大神
    http://www.duozhishidai.com/article-1427-1.html

     

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  • 人工智能现状与未来知识.ppt
  • 大数据和人工智能未来发展趋势

    万次阅读 2017-12-15 18:11:47
    随着前段时间召开的全国互联网大会,将大数据和人工智能作为未来发展的新方向,那2018年大数据和人工智能会有怎样的发展趋势?  更多关注零售  在近期的大数据和人工智能的应用热潮中,几乎没有哪个领域像...

            随着前段时间召开的全国互联网大会,将大数据和人工智能作为未来发展的新方向,那2018年大数据和人工智能会有怎样的发展趋势?


      更多关注零售

      在近期的大数据和人工智能的应用热潮中,几乎没有哪个领域像人工智能这样可以让企业受益。无论是沃尔玛还是当地的母婴店,各地的企业似乎都在利用这些技术来降低管理费用,同时扩大业务范围。例如,客服人员可能会被人工智能助理彻底取代,但更重要的是,零售商可以通过人工智能跟踪他们的库存,而消费者的兴趣很快就会发生革命性的变化。

      随着越来越多的零售商将大数据和人工智能应用到他们的商业模式中,预计这个行业现在可以利用人力和机器的力量来获得更多的利润。此外,由于更多的企业加入并将其应用于自己的业务中,人工智能可能会继续得到更多的投资。

      暗数据的新纪元

      随着大数据的增长,利用暗数据获得商业成功的机会也将随之增加。所谓的暗数据就是企业正常商业活动期间搜集,处理,存储的数据。但这些数据通常无法用于诸如分析,商业关系或者是直接变现获利等目的。对于并不熟悉人工智能和数据管理领域的许多人来说,这种数据不断被证明是有用的。

    暗数据可能难以让人理解,但随着越来越多的企业投资人工智能,这些迷惑可能就会消散,并导致人们对正在进行的数据革命的热情更高。


      人工智能和云计算的结合

      随着越来越多的企业采用人工智能解决方案以应对其业务困境,其中许多公司将寻求加强其IT基础设施,并将业务转向云端。随着大数据应用者的规模越来越大,人工智能越来越成为一种主流,随之而来的数据需求将给企业的本地服务器带来更大的负担,这意味着他们需要在别处满足他们的数据需求。

      云计算非常适合帮助满足和管理这些不断增长的需求,因为内部部署的服务器和数据管理对于企业来说变得过于混乱并且成本高昂。

      更加智能的市场营销

      市场营销是利用大数据的力量革命化的关键领域之一,通过梳理大量的数据,企业能够比以往任何时候都更准确地针对特定的消费者,将广告和交易直接发送到潜在消费者的邮箱或家门口。

            随着越来越多的公司试图利用自动算法来分类数据以找到潜在的客户,人工智能领域将受益于行业投资的增加。而实时定位可以为正确使用的公司带来20%以上的销售机会,这意味着采用人工智能可以获得十分丰厚的利润。

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  • 2019年总结人工智能未来发展趋势

    千次阅读 2019-01-14 00:15:52
    据研究人员称,大多数零售商都致力于将人工智能未来发展趋势用于销售和营销目的。该公司指出AI有可能在整个价值链中使用。 “我们的研究表明,在部署人工智能时,组织明确不平衡成本,数据和投资回报率,只有少数...

    据研究人员称,大多数零售商都致力于将人工智能未来发展趋势用于销售和营销目的。该公司指出AI有可能在整个价值链中使用。

    人工智能未来发展趋势

    “我们的研究表明,在部署人工智能时,组织明确不平衡成本,数据和投资回报率,只有少数人考虑到客户的痛点,”雅各布斯评论道。

    “如果要实现长期人工智能增长及其带来的所有好处,这两个因素需要给予相同的权重。”

    研究了400名实施AI的全球零售商;按收入占全球零售市场的23%。此外,还包括全球最大的250家零售商的收入公布数据。

    超过四分之一(28%)的零售商在2018年部署了AI,而2017年仅为17%。至于失业的担忧,71%的零售商表示人工智能正在创造就业机会。然而,68%的角色属于高级水平,可能超出低技能零售工人的范围,AI可能会取代。

    目前,75%的人表示人工智能并未取代其组织中的任何工作。

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  • 人工智能未来发展论文

    万次阅读 多人点赞 2019-07-19 14:57:59
    以下是小编整理分享的人工智能未来发展论文的相关文章,欢迎阅读! 人工智能未来发展论文 人工智能未来发展论文篇一 人工智能的应用与发展研究 摘 要:人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能,实现...

    人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些“机器思维”。以下是小编整理分享的人工智能未来发展论文的相关文章,欢迎阅读!

    人工智能未来发展论文

    人工智能未来发展论文篇一
    人工智能的应用与发展研究

    摘 要:人工智能是用人工的方法和技术模仿、延伸和扩展人的智能,实现某些“机器思维”。本文在阐述人工智能定义的基础上,详细分析了人工智能的应用领域和当前的发展状况,深入探讨了人工智能未来的发展。

    关键词:人工智能;应用;问题;发展

    当前,人工智能这个术语已被用作“研究如何在机器上实现人类智能”这门学科的名称。从这个意义上说,可把它定义为:是一门研究如何构造智能机器或智能系统,使它能模拟、延伸、扩展人类智能的学科。具体来说,人工智能就是研究如何使机器具有能听、会说、能看、会写、能思维、会学习、能适应环境变化、能解决各种实际问题的一门学科。

    一、人工智能的应用现状

    大部分学科都有各自的研究领域,每个领域都有其独有的研究课题和研究技术。在人工智能中,这样的分支包含自动定理证明、问题求解、自然语言处理、人工智能方法、程序语言和智能数据检索系统及自动程序设计等等。在过去的30年中,已经建立了一些具有人工智能的微机软件系统。

    目前,人工智能的应用领域主要有以下几个方面:一是问题求解。到目前为止,人工智能程序能知道如何思考他们解决的问题;二是逻辑推理与定理证明。逻辑推理是人工智能研究中最持久的领域之一。定理寻找一个证明或反证,不仅需要有根据假设进行演绎的能力,而且许多非形式的工作,在人工智能方法的研究中定理证明是一个极其重要的论题。三是自然语言处理。自然语言的处理是人工智能技术应用与实际领域的典范,目前该领域的主要课题是:计算机系统如何以主题和对话情景为基础,注重大量的尝试一一世界知识和期望作用,生成和理解自然语言。四是智能信息检索技术。信息获取和净精华技术已成为当代计算机科学与技术研究中迫切需要研究的课题,将人工智能技术应用于这一领域是人工智能走向广泛实际应用的契机与突破口。五是专家系统。专家系统是目前人工智能中最活跃、最有成效的研究领域,它是一种具有特定领域内大量知识与经验的程序系统。
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    二、人工智能的发展瓶颈

    人工智能(AI)学科自1956年诞生至今已走过50多个年头,就研究解释和模拟人类智能、智能行为及其规律这一总目标来说,已经迈出了可喜的一步,某些领域已取得了相当的进展。但从整个发展的过程来看,人工智能发展曲折,而且还面临不少难题,主要有以下几个方面:

    (一)研究方法不足

    人工智能发展到今天,已经取得了长足进步,但人类对人脑结构和工作模式的认识还不全面、不深入,这也就决定了现阶段神经网络模型无法真正实现对人脑的模拟;硅基元素组成的电子器件与碳基元素组成的神经元组织在物理及化学属性上有很大的不同,适合于人脑的工作模式,但并不适应神经网络计算机;根据马克思主义实践论观点,人脑是人类长期劳动实践的产物,仅靠在实验室里电子器件以及线路的排列组合是不可就能实现模拟的。

    (二)机器翻译存在困难

    目前机器翻译所面临的主要问题仍然是构成句子的单词和歧义性问题。歧义性问题一直是自然语言理解中的一大难关,要消除歧义性就要对原文的每一个句子及其上下文进行分析理解,寻找导致歧义的词和词组在上下文中的准确意义。然而,计算机却往往孤立地将句子作为理解单位。另外,即使对原文有了一定的理解,理解的意义如何有效地在计算机里表示出来也存在问题。目前的NLU系统几乎不能随着时间的增长而增强理解力,系统的理解大都局限于表层上,没有深层的推敲,没有学习,没有记忆,更没有归纳。导致这种结果的原因是计算机本身结构和研究方法的问题。现在NLU的研究方法很不成熟,大多数研究局限在语言这一单独的领域,而没有对人们是如何理解语言这个问题做深入有效的探讨。

    (三)模式识别存在困惑

    虽然使用计算机进行模式识别的研究与开发已取得大量成果,有的已成为产品投入实际应用,但是它的理论和方法与人的感官识别机制是全然不同的。人的识别手段、形象思维能力,是任何最先进的计算

    机识别系统望尘莫及的,另一方面,在现实世界中,生活并不是一项结构严密的任务,一般家畜都能轻而易举地对付,但机器不会,这并不是说它们永远不会,而是说目前不会。
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    三、人工智能发展的思考

    人工智能具有十分巨大的发展潜力,当前人工智能虽然经过多年研究已取得了一定成绩,但这也仅仅是刚刚开始而已,继续研究下去在很多方面都会有重大的突破。尤其是在科学技术日新月异的今天,各种新科技的出现层出不穷,人工智能将来的发展将不可限量:一是构建智能计算机,代替人类从事脑力劳动。将人类从繁杂的脑力劳动中解放出来,从而极大的提高运算速度和效率;二是机器学习。科学家一直在致力于研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能。虽然在过去的很长的一段时间内都没有取得十分显著的成果,但许多新的学习方法相继问世,并且已经有了实际的应用,这充分说明在这方面的研究已经有了很大的进步。二是自然语言处理。它是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。在经过人工智能研究人员的艰苦努力之后,在该领域中已取得了大量令人瞩目的理论与实际应用成果,许多产品已经进入了众多领域。智能信息检索技术在Internet技术的影响下,近年来发展势头十分迅猛,而且已经成为了人工智能的一个独立研究分支。

    人工智能始终处于计算机这门学科的前沿,其研究的理论和成果在很大程度上将控制科学与技术,决定计算机技术的发展方向。现如今,已经有许多人工智能的研究成果进入到人们的日常生活中。将来,人工智能技术的发展也必将会给人们的工作、生活和教育等带来长远深刻的影响。

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    千次阅读 2019-08-19 10:07:08
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  • 大数据人工智能发展趋势前景

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人工智能未来发展趋势