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ai未來發(fā)展方向和趨勢(ai未來發(fā)展方向和趨勢論文)
大家好!今天讓創(chuàng)意嶺的小編來大家介紹下關(guān)于ai未來發(fā)展方向和趨勢的問題,以下是小編對此問題的歸納整理,讓我們一起來看看吧。
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本文目錄:
一、AI未來的的關(guān)鍵發(fā)展方向是什么?
理解視頻中的動態(tài)行為是AI未來的關(guān)鍵發(fā)展方向。這對于AI用其軟件理解世界至關(guān)重要,也有助于AI在醫(yī)療、娛樂和教育等領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用。
理解圖像 還要理解動作行為
解釋視頻的AI系統(tǒng),包括自動駕駛汽車中的系統(tǒng),常常依賴于識別靜態(tài)框架中的對象,而非對行為進行解釋。谷歌最近發(fā)布了一種能識別視頻中對象的工具,并納為云平臺的一部分,該平臺包含用于處理圖像、音頻和文本的AI工具。
但對AI來說,能理解貓為何會騎著Roomba掃地機器人在廚房與鴨子追逐嬉戲,才是彰顯其能力之處。
因此,科學(xué)家面臨的下一個挑戰(zhàn)可能是教會機器不僅理解視頻包含了什么內(nèi)容,還要理解鏡頭中發(fā)生了什么。這可能帶來一些實際的好處,比如帶來強大的搜索、注釋和挖掘視頻片段的新方法,也可以讓機器人或自動駕駛汽車更好地理解周圍的世界如何運轉(zhuǎn)。
各出奇招 用視頻訓(xùn)練計算機
目前,科學(xué)家使用一些視頻數(shù)據(jù)集來訓(xùn)練機器,以使其更好地理解真實世界中的行為,麻省理工學(xué)院(MIT)和IBM目前正攜手進行相關(guān)研究。
去年9月,IBM與MIT宣布組建“IBM—MIT腦啟發(fā)多媒體機器理解實驗室”,雙方將合作開發(fā)具有高級視聽能力的AI。
前不久,MIT和IBM發(fā)布了一個龐大的視頻剪輯數(shù)據(jù)集,這個名為“時間數(shù)據(jù)集時刻”的視頻數(shù)據(jù)集囊括了從釣魚到霹靂舞在內(nèi)的許多動作的3秒鐘片段。該項目負責(zé)人、MIT首席研究科學(xué)家奧德·奧利瓦說,世界上許多事情瞬息萬變。如果你想明白為什么有些事情會發(fā)生,運動會給你提供很多信息。
之所以把視頻長度定成3秒,是因為大部分時候,人類需要3秒時間,去觀察并理解一個動作意圖,比如,風(fēng)吹樹動,或者一個物體從桌上掉落下來等。
無獨有偶,谷歌去年也發(fā)布了一套由800萬個做了標(biāo)記的YouTube視頻組成的視頻集YouTube-8M;臉譜正在開發(fā)名為“場景“操作”和“對象”集的注釋數(shù)據(jù)集。
普林斯頓大學(xué)助理教授奧爾加·魯薩克維斯基專門從事計算機視覺工作。他表示,此前科學(xué)家認為,很難開發(fā)出有用的視頻數(shù)據(jù)集,因為它們需要比靜止圖像更多的存儲和計算能力。他說:“我很高興能使用這些新的數(shù)據(jù)集,3秒的時長很棒——它提供了時間上下文,同時對存儲和計算的要求也比較低?!?/p>
還有其他機構(gòu)在研究更具創(chuàng)造性的方法。位于多倫多和柏林的創(chuàng)業(yè)公司“二十億神經(jīng)元(Twenty Billion Neurons)”創(chuàng)造了一個定制數(shù)據(jù)集。該公司聯(lián)合創(chuàng)始人羅蘭梅·尼塞維奇稱,他們還使用了專門處理時間視覺信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),“用其他數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的AI可以告訴你,視頻中顯示的是足球比賽還是派對;用我們的定制數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以告訴你,是否有人剛剛進入房間。
轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí) 人工智能的未來
按照IBM的解釋,人類能夠觀看一段簡短的視頻并輕松地描繪出視頻內(nèi)容,甚至能預(yù)測后續(xù)事件的發(fā)生,而這樣的能力對機器來說依然是可望而不可及的。因此,IBM和MIT要做的就是,解決機器在認知和預(yù)測上的技術(shù)難題,在這一基礎(chǔ)上開發(fā)出一套認知系統(tǒng)。
IBM的丹尼·古特弗羅因德說,有效識別行為要求機器學(xué)習(xí)某個行動,并將獲得的知識應(yīng)用于正在進行同樣行動的情境中,這一領(lǐng)域的進步,即轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí),對于AI的未來非常重要;而且,這項技術(shù)在實際中大有用途,“你可以用它來幫助改善對老年人和殘疾人的護理,比如告訴護理人員是否有老人跌倒,或者他們是否已經(jīng)吃過藥等等?!?/p>
MIT和IBM也表示,一旦機器能夠看懂視頻,具備視覺能力的高級計算機認知系統(tǒng)將能用于各種行業(yè),不僅僅是醫(yī)療,還有教育、娛樂等領(lǐng)域,包括對復(fù)雜的機器進行保養(yǎng)和維修等。
二、人工智能的發(fā)展前景趨勢?
1、 核心產(chǎn)業(yè)和帶動產(chǎn)業(yè)雙雙高速增長
相比于互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè),我國人工智能發(fā)展期與成熟期迎來的較晚,但是在資本和社會期望的驅(qū)動下,我國人工智能發(fā)展的速度也是非常快的。初步估計2020年我國的人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到1512.5億元,增長率為38.94%。
除了核心產(chǎn)業(yè)的增長外,人工智能帶動產(chǎn)業(yè)而規(guī)模也呈現(xiàn)出快速增長區(qū)趨勢。2019年我國人工智能帶動產(chǎn)業(yè)從而規(guī)模為38521.5億元,初步估計2020年達到5725.7億元,同比增長高達49.83%。
2、人工智能發(fā)展快速主要由于應(yīng)用產(chǎn)業(yè)廣泛
人工智能發(fā)展快速主要由于應(yīng)用產(chǎn)業(yè)廣泛。從產(chǎn)業(yè)鏈的結(jié)構(gòu)來看,在人工智能應(yīng)用層設(shè)計的行業(yè)非常的多。軟件方面的涉及主要有客服、金融、教育;硬件類主要包含無人機,倉儲物流、智能機器人等;還有軟硬件均為核心技術(shù)的無人駕駛和醫(yī)療健康產(chǎn)業(yè)。
從客戶來看,中國人工智能市場主要客戶來自政府城市治理和運營(公安、交警、司法、城市運營、政務(wù)、交運管理、國土資源、監(jiān)所、環(huán)保等),應(yīng)用占比達到49%,互聯(lián)網(wǎng)與金融行業(yè)緊隨其后,占比分別為18%和12%。
企業(yè)和政府對人工智能的應(yīng)用逐漸升溫。在決定企業(yè)產(chǎn)生經(jīng)濟效益的各個環(huán)節(jié),都已能夠看到人工智能的身影:AI 核身幫助人們安全生活、遠程交易、便捷通行;深度學(xué)習(xí)和知識圖譜幫助企業(yè)在生產(chǎn)過程中分析預(yù)測、科學(xué)決策;人機對話提升了拜訪登記、服務(wù)響應(yīng)中的用戶體驗。人工智能將催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)、新業(yè)態(tài)、新模式,實現(xiàn)社會生產(chǎn)力的整體躍升,推動社會進入智能經(jīng)濟時代。
前瞻估算,目前中國大型企業(yè)基本都已在持續(xù)規(guī)劃投入實施人工智能項目,而全部規(guī)上企業(yè)中約有超過10%的企業(yè)已將人工智能與其主營業(yè)務(wù)結(jié)合,實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)地位提高或經(jīng)營效益優(yōu)化。
—— 以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》
三、人工智能的發(fā)展前景如何?
1、AI技術(shù)開放平臺增長率為116.3%
AI技術(shù)平臺與A應(yīng)用模型效率化生產(chǎn)平臺均開放AP接口,將對應(yīng)能力輸送給下游,并吸收下游更新的產(chǎn)品與技術(shù),從橫向與縱向拓展業(yè)務(wù)的廣度與深度;同時,AI技術(shù)開放平臺與AI應(yīng)用模型效率化生產(chǎn)平臺之間也會進行能力的互換,共同促進AI技術(shù)的發(fā)展。
隨著數(shù)據(jù)量與AI算力的提升,可落地的場景與算法的交互變得愈加頻繁,二者結(jié)合開發(fā)出的AI應(yīng)用模型就需要更大量地通過AP調(diào)用AI技術(shù)開放平臺的AI技術(shù)能力。2020年我國AI技術(shù)開放平臺市場規(guī)模為225億元,相較于2019年同比增率達到116.3%。
按AI技術(shù)能力劃分,計算機視覺類與語音技術(shù)類收入占比達72.2%,是收入的主要貢獻來源。人臉識別、人體識別、OCR文字識別、圖像識別等構(gòu)成了計算機視覺類業(yè)務(wù)的主要技術(shù)能力,且計算機視覺類的技術(shù)價格相較于其他技術(shù)而言更高,應(yīng)用領(lǐng)域也更為廣泛?,F(xiàn)階段的市場集中度相對分散,未來,能持續(xù)投入成本、研發(fā)出強勁算法的廠商有望占領(lǐng)更多的市場份額,市場集中度亦會因此提升。
2、AI應(yīng)用模型效率化生產(chǎn)增長116.7%
AI應(yīng)用模型效率化生產(chǎn)平臺是全棧式的、可實現(xiàn)流水線開發(fā)的A應(yīng)用模型生產(chǎn)工具。假若每次開發(fā)模型都需要算法工程師單獨完成從生產(chǎn)到上線的全流程搭建,就會導(dǎo)致很多時間的耗損與A模型開發(fā)成本的浪費。集成了數(shù)據(jù)、算法與算力的相應(yīng)開發(fā)工具的模型開發(fā)工具包—AI應(yīng)用模型效率化生產(chǎn)平臺應(yīng)運而生。2020年我國AI應(yīng)用模型效率化生產(chǎn)的市場規(guī)模達到23億元,雖然市場規(guī)模較小但是增速飛快,2020年市場規(guī)模同比增速高達116.7%。
從部署方式分類的市場細分來看,AI應(yīng)用模型效率化生產(chǎn)平臺有三種部署方式,分別為共同共有云、私有云和混合云。從部署方式的市占情況來看,當(dāng)前市場以私有云占比為主,目前市場占比高達75%。
同時,從未來的發(fā)展趨勢來看,未來市場的主體將依然是私有云。下游客戶往往岀于數(shù)據(jù)安全與隱私的考慮,偏好私有云部署,私有云市場仍是一片藍海。預(yù)計2025年,私有云部署方式市場規(guī)模將達160億元,出現(xiàn)大幅度增長
—— 以上數(shù)據(jù)參考前瞻產(chǎn)業(yè)研究院《中國人工智能行業(yè)市場前瞻與投資戰(zhàn)略規(guī)劃分析報告》
四、人工智能發(fā)展前景怎樣
人工智能是現(xiàn)在大環(huán)境下需求最大的行業(yè),國家在這方面的人才缺口特別大,供不應(yīng)求,人工智能發(fā)展前景很可觀。
第一:智能化是未來的重要趨勢之一。隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,大數(shù)據(jù)、云計算和物聯(lián)網(wǎng)等相關(guān)技術(shù)會陸續(xù)普及應(yīng)用,在這個大背景下,智能化必然是發(fā)展趨勢之一。人工智能相關(guān)技術(shù)將首先在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)開始應(yīng)用,然后陸續(xù)普及到其他行業(yè)。所以,從大的發(fā)展前景來看,人工智能相關(guān)領(lǐng)域的發(fā)展前景還是非常廣闊的。
第二:產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展必然會帶動人工智能的發(fā)展?;ヂ?lián)網(wǎng)當(dāng)前正在從消費互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展,產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)將綜合應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和人工智能等相關(guān)技術(shù)來賦能廣大傳統(tǒng)行業(yè),人工智能作為重要的技術(shù)之一,必然會在產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的過程中釋放出大量的就業(yè)崗位。
人工智能專業(yè)就業(yè)指導(dǎo):
科學(xué)研究、工程開發(fā)、計算機方向、軟件工程、應(yīng)用數(shù)學(xué)、電氣自動化、通信、機械制造。一方面,人工智能的研發(fā)難度較大。另一方面,人工智能的研發(fā)需要更多的研究資源,人才培養(yǎng)周期相對較長。由于目前人工智能產(chǎn)業(yè)還處于發(fā)展初期,所以學(xué)習(xí)人工智能專業(yè)要想有更好的就業(yè)出口。
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