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        AI泡沫或迎來最后一次狂歡

        來源:常山信息港 發(fā)表時間:2019-11-29 12:39
         

         
          文/機器之能
          來源:機器之能(ID:almosthuman2017)
         

          對付泡沫的有效方法,就是用另一個更大的泡沫包住它,這也是常說的“嵌套式泡沫”。
          如果要追求可持續(xù)繁榮,必須要同時做到兩件事:小心地把里面的虛假消掉、認真地把外面的空間做大。
          身處人工智能巨輪上的我們,越來越頻繁地聽人談論起人工智能過快增長而導致泡沫叢生,獨角獸越來越多,但跑出資本怪圈獨立生長的卻寥寥可數(shù)。
          對于即將到來的2020,前景談不上明朗,巨輪究竟將駛向何方?
          幾乎所有參與人工智能的玩家都已經意識到,AI就像加速器。
          比如,AI與“互聯(lián)網復古風口”RPA(自動化)結合,成就了IPA(智能流程自動化)。將RPA比作人的雙手,AI比作人的大腦,IPA就是把AI作為大腦去指揮RPA這雙靈巧的雙手來完成工作。
          然而,AI絕不僅僅是一場指揮大腦的游戲。
          更重要的是,AI已經從單一應用集成到企業(yè)的方方面面,重塑其在整個產業(yè)鏈中的位置。
          最近,全球兩家領先的市場研究與咨詢機構IDC和Forrester發(fā)布了他們對2020年及以后人工智能產業(yè)化的預測。
          通過IDC和Forrester的調查和預測,我們可以看到的未來是:
          1)是否存在高技能工程師的差異,將在不同公司之間筑起一道“數(shù)字鴻溝”。
          2)三大公關災難將讓AI“聲名狼藉”:Deepfake的廣泛傳播、面部識別技術的不正當使用,以及無節(jié)制的個性化。
          3)《財富》500強中有25%的企業(yè)將投資轉向有“明顯效率收益”的IPA項目,近半的軟件與服務公司將在其投資組合中強調IPA。
          4)“數(shù)據(jù)的可靠性”(digitaltrustworthiness)將成為一項關鍵的企業(yè)資產,《福布斯》全球上市公司2000強中超過70%將監(jiān)控其“數(shù)據(jù)可靠性”。
          5)75%的企業(yè)將投資員工再培訓和發(fā)展,以滿足人工智能應用帶來的新技能需求和工作方式。
          6)即便每五次AI對話中就有四次無法通過圖靈測試。但到2020年底,對話式AI仍將成功支持五分之一的客戶服務交互。
          7)到2023年,近20%使用AI優(yōu)化或者協(xié)處理器優(yōu)化的服務器將部署在邊緣。
          8)到2025年,50%的計算機視覺和語音識別模型將在邊緣(包括終端)上運行。
          9)至少90%的新企業(yè)APP將包含嵌入式人工智能功能。然而真正由顛覆性人工智能主導的APP將只占總數(shù)的10%。
          10)2020年的AI融資或將再創(chuàng)新高,但這將是最后一次的狂歡——人工智能創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)將達到飽和。
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          機遇與風險并存,但AI不會遲到
          Forrester表示,雖然典型的“資本事件”可能會讓企業(yè)對人工智能持謹慎態(tài)度,但“勇敢的企業(yè)”將繼續(xù)投資AI并邁出重要的一步。
          據(jù)Forrester調查顯示:
          53%的全球數(shù)據(jù)和分析決策者表示,他們已經實施、正在實施、或正在擴展或升級人工智能。
          29%的全球開發(fā)人員(經理級別或更高級別)在過去一年里使用人工智能/機器學習軟件工作。
          54%的全球化使用邊緣計算的公司決策者表示,他們期望邊緣計算帶來的最大好處之一,就是應對當前和未來人工智能計算需求的靈活性。
          16%的全球B2C市場營銷決策者計劃,在2020增加10%的支出,投入在數(shù)據(jù)和分析技術上,其中包括人工智能。
          Forrester預測,到2020年,《財富》500強中有25%的企業(yè),將在他們的機器人流程自動化(RPA,RoboticProcessAutomation)項目中加入人工智能構件模塊,如文本分析和機器學習,以創(chuàng)建數(shù)百個新的智能過程自動化(IPA,IntelligentProcessAutomation)用例。
          “自動化需要人工智能,而人工智能也需要自動化來擴展。”Forrester表示。
          《財富》500強中有25%的企業(yè),將人工智能投資轉向更平凡、更短期以及更有戰(zhàn)術意義的IPA項目,這些項目具有“非常明顯的效率收益”,近半的人工智能平臺提供商、全球系統(tǒng)集成商和管理服務提供商將在其投資組合中強調IPA。
          基于這些IPA用例的成功經驗,IDC預測,到2022年,75%的企業(yè)將把IPA嵌入到技術和流程開發(fā)中,使用基于人工智能的軟件計算出操作和經驗上規(guī)律,以指導創(chuàng)新。
          到2024年,人工智能將整合到企業(yè)的每一個部分,25%的人工智能解決方案作為“成果即服務”投入,推動規(guī)模創(chuàng)新和卓越的商業(yè)價值。
          人工智能將通過重新定義用戶體驗,建立起新的用戶界面,超過50%的用戶操作將被計算機視覺、語音、自然語言和AR/VR等技術增強。
          未來幾年,我們將看到人工智能和計算機視覺、自然語言處理和手勢等新興用戶界面嵌入到每一種產品和設備中。
          但是,新興技術也是把雙刃劍,廣泛普及的另一面也存在著高風險。
          Forrester警告說,到2020年,人工智能濫用和潛在危害將成倍增加,三個方面的公關災難將備受矚目,讓AI“聲名狼藉”:Deepfake的廣泛傳播、面部識別技術的不正當使用,以及無節(jié)制的個性化。
          IDC預測,到2021年,結合各種數(shù)據(jù)和更新的強化學習算法,將有15%的客戶體驗應用程序將持續(xù)超個性化。
          盡管如此,F(xiàn)orrester強調了積極的一面,他仍然相信“這些舉措不會延緩明年人工智能的實施計劃”。
          相反,他們將強調設計、測試和部署負責任的人工智能系統(tǒng)的重要性——通過考慮偏見、公平、透明、可解釋性和可問責性,以健全人工智能治理。
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          新的數(shù)字鴻溝
          IDC預計,到2022年,可能由于幾次備受關注的公關災難,“數(shù)據(jù)的可靠性”(digital trustworthiness)將成為一項關鍵的企業(yè)資產,《福布斯》全球上市公司2000強中超過70%將通過正式的計劃來監(jiān)控其“數(shù)據(jù)可靠性”。
          Forrester表示,領導力很重要,擁有首席數(shù)據(jù)官(CDO)的公司使用人工智能、機器學習/或深度學習的可能性是沒有CDO的公司的1.5倍。
          到2020年,認真對待AI的首席數(shù)據(jù)和分析官(CDAO)和CIO等高級管理人員將看到,數(shù)據(jù)科學團隊擁有他們所需要的數(shù)據(jù)。
          Forrester表示,真正的問題是“從復雜的應用程序組合中獲取數(shù)據(jù),并取得各個數(shù)據(jù)部門負責人的認可”。
          IDC認為,“有效地使用智能自動化需要付出大量努力,尤其在數(shù)據(jù)清理、集成和管理方面,并且需要IT部門的大力支持。對于大型企業(yè)而言,要解決數(shù)據(jù)中心的“陳年舊賬”是非常大的挑戰(zhàn)。”
          人工智能在所有公司的應用并不一致,我們看到一個新的數(shù)字鴻溝,即有或沒有高技能工程師的公司之間的鴻溝。
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          勞動力被重新定義
          Forrester認為,到2020年,“技術精英”將提升人工智能和設計技能,而其他人將“笨手笨腳”。以人為本的設計技能和人工智能開發(fā)能力將是關鍵。
          IDC預計,到2024年,75%的企業(yè)將投資員工再培訓和發(fā)展,包括第三方服務,以滿足人工智能應用帶來的新技能需求和工作方式。
          “勞動力”的構成和定義不斷被豐富。
          IDC預測,隨著智能自動化擴展到整個企業(yè),IT組織將管理和支持越來越多支持IPA(智能過程自動化,即AI+RPA)。
          勞動力的另一大增量將是聊天機器人大軍,協(xié)助企業(yè)的各種任務。
          Forrester預測,每五次AI對話中就有四次無法通過圖靈測試。
          盡管這樣,到2020年底,對話式AI仍將成功地支持五分之一的客戶服務交互。
          AI影響的工作區(qū)域也將繼續(xù)擴大。
          IDC表示,隨著計算能力從數(shù)據(jù)中心向邊緣轉移,管理和控制邊緣處理設備將面臨挑戰(zhàn)。
          到2023年,近20%使用AI優(yōu)化或者協(xié)處理器優(yōu)化的服務器將部署在邊緣。
          到2025年,50%的計算機視覺和語音識別模型將在邊緣(包括終端)上運行。
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          泡沫爆發(fā)前兆
          人工智能將無處不在。
          IDC估計,到2025年,至少90%的新企業(yè)APP將包含嵌入式人工智能功能。然而,IDC補充,真正由顛覆性人工智能主導的APP將只占總數(shù)的10%。
          因此,我們還需要等待五年才能看到AI的“摧毀式”的潛力爆發(fā)。
          另一份Forrester的預測報告表示,“到2020年,隨著預期回歸現(xiàn)實,人工智能的繁榮將逐漸增強。”
          Forrester預測,到2020年的AI融資將再創(chuàng)新高,但這將是最后一次狂歡——“全球有2600多家公司,人工智能創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)達到市場飽和”。
          Forrester稱,未來經濟放緩最重要的信號是,在過去12個月里,已有20家人工智能公司進行了一輪又一輪的融資,規(guī)??氨泉毥谦F。
          “這是不可持續(xù)的。”Forrester說。
          這讓我想起了查爾斯·麥凱(CharlesMackay)在《非同尋常的大眾妄想與人群的瘋狂》里所描寫的:“The bubble was then full-blown and began to quiver and shake preparatory to its bursting.”
         ?。?ldquo;泡沫正全面爆發(fā),并開始顫抖,為破裂做準備”)

        文章轉載自新浪新聞

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