В то же время правительства всех стран также участвуют в разработке передовых исследований в области искусственного интеллекта, которые рассматривают искусственный интеллект как средство достижения большего экономического эффекта и становятся экономической силой.
Мы находимся на ранних этапах резкого сдвига на рынке труда, и спекуляции о механическом обучении могут начать исчезать, поскольку машинное обучение фактически проникло во все основные области индустрии программного обеспечения: от простых календарей до поисковых систем до продаж Программное обеспечение для управления может видеть тень машинного обучения.
Искусственный интеллект теперь даже способен победить чемпионат мира. Гуманоид также может завершить идеальный backflip и успешно приземлиться. Однако алгоритмы искусственного интеллекта далеки от совершенства по некоторым элементарным задачам, которые легки для людей, такие как понимание изображений На сцене или определить контекст диалога.
В то же время обещание общего искусственного интеллекта - или искусственный интеллект неконтролируемого быстрого обучения новым задачам - остается неизвестным. Хотя несколько компаний, включая Vicarious, System и Kindred, все еще вкладывают средства в общий искусственный интеллект, Но почти нет никаких подробностей или реальных доказательств.
Сегодняшние AI-приложения сосредоточены только на очень узком круге задач, но именно эти искусственные интеллектуальные задачи с ограниченным вниманием решают коммерцию, рынки и отрасли.
Чтобы помочь людям понять статус-кво и траектории развития тысяч компаний AI по всему миру, CB Insights недавно выпустила отчет AI, предсказывающий 13 видов тенденций искусственного интеллекта, которые появятся в 2018 году, с тем чтобы стать заинтересованными сторонами в области искусственного интеллекта Принесите вдохновение.
Во-первых, появление нового синего воротничка - робота-няни
В Соединенных Штатах растут возможности трудоустройства в промышленных роботах и производстве.
Рабочие места на производстве были подвергнуты критике за их часто оплачиваемый труд в дешевых развивающихся странах, а в некоторых случаях сделать производственные площадки ближе к потребностям продукта, чтобы снизить стоимость промышленных роботов.
Недавно китайский производитель футболок Tianyuan Garment Company подписал меморандум о взаимопонимании (MOU) с правительством штата Арканзас, чтобы создать новую швейную фабрику в Арканзасе и нанять около 400 рабочих с почасовой ставкой в 14 долларов. План действий должен быть завершен к концу 2017 года.
Новый завод Tianyuan в Литл-Роке, штат Арканзас, будет использовать швейный робот от SoftWare Automation, основанного на Джорджии стартапа для искусственного интеллекта, разработанного SoftWare Automation для производства одежды Adidas. Многие, казалось бы, напряженные работы будут выполняться роботом , В то время как работники-люди берут на себя высококлассные рабочие места, которые включают в себя обслуживание и операции роботов, что означает, что количество и характер рабочих мест на производстве будут сильно отличаться от 2008 года.
Бюро статистики труда определяет и анализирует различные рабочие места в обрабатывающей промышленности, например, из-за влияния автоматизации, Бюро не оптимистично смотрит на перспективы таких позиций, как инспекторы контроля качества, сборщики и строители.
В 2012 году контракт между Управлением перспективного планирования и исследований Министерства обороны США и SoftWear Automation дал понять, что «конечной целью является создание полного производственного объекта, где производство одежды напрямую антропогенное».
Но изменяющиеся предпочтения потребителей и невозможность приспособиться к резким изменениям процесса все еще являются полностью автоматизированными препятствиями.
Это видно даже на высокоавтоматизированном складе Amazon.
Совместные складские роботы Amazon занимаются самой тяжелой работой, в то время как работники-люди сосредоточены на тщательной работе, такой как сбор товаров с полки и вставка их в отдельные заказы.
Тем не менее, роботы по-прежнему далеки от удовлетворительных с точки зрения сбора, сбора и обработки предметов в неструктурированной среде. «Амазон» использовал более 100 000 роботов на различных складах, но в то же время создал ряд людей в новых распределительных центрах Тысячи новых рабочих мест.
Во-вторых, применение искусственного интеллекта во всех сферах жизни
Тенденция развития искусственного интеллекта непреодолима. От пивоварения пива до промышленности каннабиса машинное обучение кажется всемогущим.
Искусственный интеллект повсюду, и, в частности, машинное обучение повсеместно. Обучение математике относится к алгоритмам обучения на крупномасштабных наборах данных, позволяющих машинам научиться распознавать и генерировать нужные им шаблоны. Со временем алгоритмы, Правильные параметры предоставляются людьми-создателями - они лучше выполняют свои задачи.
Пока есть данные, которые могут обучать программное обеспечение и иметь желаемый результат, этот метод в принципе может быть применен ко всему.
Поэтому вы увидите:
Британская компания IntelligentX хочет запустить первое в мире пивоваренное производство искусственного интеллекта.
Российский DeepFish использует нейронные сети для идентификации видов рыб и объединяет радиолокационную технологию с искусственным интеллектом, чтобы отличать рыбу и шум от радиолокационных изображений.
Hoofstep в Швеции привлек средства для венчурного капитала и реализовал анализ поведения лошадей, основанный на глубоком обучении.
Вы вегетарианка? Без глютена? Или вы страдаете аллергией на соевую? Проза, основанная в Нью-Йорке, хочет использовать искусственный интеллект в пользовательских продуктах для ухода за волосами от известных ветров, таких как Forerunner Ventures, Lerer Hippeau Ventures и Maveron Компания привлекла финансирование в размере 7,57 млн. Долл. США.
Кроме того, искусственный интеллект используется в технологии каннабиса, DeepGreen использует компьютерное зрение для выявления гениталий и состояния здоровья растений каннабиса, а Weedguide привлек 1,7 миллиона долларов в рекомендации по финансированию персонализированного каннабиса искусственного интеллекта.
Разница между хобби и приносящими доход идеями заключается в том, будет ли одна вещь рассматриваться в долгосрочной перспективе, и мы ожидаем увидеть больше «AI for X» из коробки в 2018 году. Эта тенденция Растущая новизна популярности и идей показывает, что искусственный интеллект не редкость и является одним из краеугольных камней современного программного обеспечения и приложений.
В-третьих, Китай и Соединенные Штаты конкурируют за лидеров глобального искусственного интеллекта
Хотя Китайский АИКИК имеет 9% -ную долю на мировом рынке, в 2017 году почти 50% глобальных средств IPO впервые отправились в Китай за пределами США.
Китай активно реализует хорошо продуманное видение искусственного интеллекта, в котором Китай уже победил Соединенные Штаты в некоторых областях искусственного интеллекта.
Китайское правительство также продвигает будущий план ИИ, охватывающий все: от умного сельского хозяйства, умной логистики до военных применений и искусственного интеллекта до создания рабочих мест.
Некоторые из ресурсов будут использоваться в инновационных китайских стартапах, разрабатывающих искусственный интеллект в различных отраслях промышленности, начиная от здравоохранения и заканчивая средствами массовой информации.
Фактически, на Китай приходилось всего 9% от общего оборота стартапов искусственного интеллекта, но в 2017 году глобальный поток начального финансирования искусственного интеллекта в Китай составил 48% от общего объема инвестиционных фондов, впервые больше, чем доля Соединенных Штатов Америки в долларах США, чтобы знать, что в 2016 году Китай Только 11,3% глобальных фондов.
Что касается доли активов в стартапах ИИ, то США по-прежнему занимают доминирующее положение во всем мире, но его доля в глобальных транзакциях снижается.
Кроме того, патентные заявки китайских предприятий также отражают возможности исследований и разработок.
В случае патентных заявок китайские компании в значительной степени превзошли США. Поиск патентов, связанных с искусственным интеллектом, в Китае значительно превышает количество патентов, опубликованных Управлением по патентам и товарным знакам США, на основе поиска по ключевым словам заголовков и рефератов.
Принимая глубокое обучение в качестве примера, Китай публикует в 6 раз больше патентов в этой области, чем Соединенные Штаты. (Примечание: до того, как заявка на патент была объявлена, процесс подачи заявки на патент длился много времени.)
Распознавание лиц и чипы с искусственным интеллектом - это также две технологии, которые помогли продвинуть развитие искусственного интеллекта в Китае, причем прежнее правительство планировало реализовать надзор за всей страной, что представляет собой прямой вызов чипам, производимым в Соединенных Штатах.
Компания Unicorn в Китае Face ++, технология Shangtang и пусковое облако от науки и техники - это три основных игрока в этой области (последний выиграл финансирование муниципального правительства в Гуанчжоу в размере 301 млн. Долларов США).
Около 50 городов в Китае присоединились к «Сияющему проекту» в 2017 году. Мониторинг камер, установленных в общественных местах и в частных районах, будет централизованно обрабатываться для мониторинга персонала, а также в различных ситуациях, а в сообщениях средств массовой информации говорится, что этот шаг поможет Китаю Социальная кредитная система учитывает «кредит» граждан.
Kuang как технология завоевала поддержку страховых компаний Китая (Sunshine Insurance Group), правительственных организаций (Россия-Китайская инвестиционная группа) и корпоративных гигантов (Foxconn, Ant Financial), компания получила данные о лицах в 1,3 миллиарда китайских граждан.
Alibaba, которая работает через одежду для муравьев, и Foxconn, оба инвестора, в 2016 году вступили в партнерство с Ханчжоу, чтобы запустить проект «Город мозгов», который использует искусственный интеллект для анализа данных о камерах наблюдения и социальных сетях.
Ant золотая одежда в принадлежащих Alibaba магазинах розничной торговли с использованием технологии распознавания лиц независимой оплаты.
Соединенные Штаты и Китай также борются за доминирование технологии чипов искусственного интеллекта.
В июне 2017 года китайское правительство заявило, что к 2020 году искусственный интеллект догонит Соединенные Штаты и превысит Соединенные Штаты как мирового лидера в области искусственного интеллекта к 2030 году. Проект, поддерживаемый правительством, направлен на создание мира, в котором операции и энергоэффективность значительно отстают Ultra-Nvidia GPU20 раз чип. Китайская компания Cambrian пообещала разработать чип с миллиардом единиц обработки в ближайшие три года, компания разрабатывает чип, посвященный глубокому обучению.
Китайские технологические гиганты, такие как Baidu и Jingdong, также инвестируют в зарубежные компании AI, включая Соединенные Штаты.
Недавно Baidu и Jingdong инвестировали в Zest Finance, американскую финансовую технологическую компанию, и Tencent инвестировала в нью-йоркскую фирму искусственного интеллекта из Одена, которая начинает бизнес в Китае и США с такими стартапами, как Biotech и Pony.ai, чтобы еще больше сократить разрыв между двумя странами Разрыв в конкуренции.
Хотя китайские компании активно ищут сотрудничество или инвестиции в США, ИИ в США имеют больше китайских инвестиций, чем ИИ в Китае, в то время как относительно мало ИИ в Китае.
В-четвертых, полагаться на будущее защиты искусственного интеллекта
Рынок сетевой безопасности с искусственным интеллектом становится все более жарким, а некоторые стартапы даже имеют список правительственных клиентов, надеющихся взять на себя инициативу над хакерами.
Центр обработки данных становится новым полем битвы.
В 2014 году Amazon построила службу облачных вычислений для ЦРУ для удовлетворения строгих требований соблюдения и нормативных требований к конфиденциальным данным.
В четвертом квартале 2017 года AWS откроет эти инструменты для государственных клиентов за пределами разведывательной службы.
Amazon также приобрела две сети безопасности AI, Harvest.ai и Sqrrl, чтобы обеспечить конфиденциальные данные.
Независимо от того, намерен ли Amazon или какой-либо другой запуск правительствам государственных клиентов, искусственный интеллект становится основой поддерживаемой правительством кибербезопасности.
Во время холодной войны правительство обсуждало «ракетный пробел» с конкурентами и достоинства ядерных боеголовок. В настоящее время правительство все больше обеспокоено их различиями в сетевых возможностях, в результате чего продолжается кибербезопасность и традиционная национальная оборона интеграция.
Опасности нарушений данных поражают: от раскрытия миллионов кодов социального обеспечения в Equifax, кредитно-рейтинговом агентстве США, на такие события, как WansCry ransomware и вмешательство России в президентские выборы в США.
Анализ SecurityScorecard, нью-йоркской компании, инвестированной Intel Capital и Moody's и другими компаниями в 2017 году, сообщил, что правительственная организация США получила самый низкий балл по кибербезопасности, в общей сложности 552 Местные, государственные и федеральные агентства, каждая из которых имеет более 100 общедоступных IP-адресов ».
Сетевая безопасность обеспечивает реальную возможность применения алгоритмов искусственного интеллекта, поскольку кибер-атаки будут развиваться непрерывно, и защита постоянно сталкивается с множеством неслыханных вредоносных программ. Исправленный интеллект может широко использоваться в миллионах событий Скрининг идентифицирует аномальные, опасные и потенциально угрожающие сигналы.
В настоящее время на рынке появилось большое количество новых кибербезопасных компаний, которые пытаются подтолкнуть машинное обучение к следующему уровню.
За последние пять лет 134 стартапа привлекли 3,65 миллиарда долларов в виде финансирования, и впервые в прошлом году около 34 компаний первыми получили финансирование, и сегодня на рынке появилось больше компаний, таких как Cybereason, CrowdStrike, Cylance и Tanium, каждый из которых Капитализация рынка составляет более 900 миллионов долларов США.
Даже традиционные консалтинговые фирмы, такие как Accenture, постоянно развивают технологии кибербезопасности искусственного интеллекта, чтобы лучше обслуживать своих клиентов федерального правительства. Endgame, стартап, который владеет такими клиентами, как ВВС США, продал свой бизнес государственных услуг Accenture, Возросла серьезная озабоченность.
In-Q-Tel, инвестиционное подразделение разведывательного агентства, инвестировало в Anomali, Interset и Cylance в 2016 году. Британская компания Darktrace заявляет, что она развернула 3000 систем по всему миру, включая правительственные агентства, а Logrohythm в Колорадо также работает с ВВС США , НАСА и оборонного подрядчика Райтеона.
Другие главные оборонные подрядчики также постоянно инвестируют.
Lockheed Martin - это ранний Cybereason (в настоящее время 900 миллионов долларов) инвестор, а в 2017 году Boeing инвестировал в SparkCognition, находящуюся в Техасе компанию по кибербезопасности, через свой инвестиционный рычаг Horizon X.
Как дела, Алекса?
Amazon Echo и Google Home доминируют на рынке смартфонов на дому, но гиганты менее восторженны на рынках, не говорящих по-английски.
Алекса открыла революцию в речи.
Коммуникации с поддержкой голоса стали благом на 2018CES, а устройства IoT, которые не подключались к Amazon Alexa или Google Home, практически не существовали.
Samsung разрабатывает собственный помощник голоса Bixby и надеется, что к 2020 году все продукты компании будут объединены в сеть и интеллектуально подключены Bixby. LG имеет все свои приложения, подключенные через Wi-Fi в 2017 году. В настоящее время более 80 LG для достижения стыковки Google Home.
Хотя Amazon изначально был лидером в области голосовых вычислений, это на один шаг отстает от языковой поддержки.
В прошлом квартале Amazon объявила, что она будет поставлять спикеры Alexa в примерно 80 странах, но недостатком является то, что она хочет, чтобы пользователи по всему миру взаимодействовали с говорящими на английском, немецком или японском языках.
Google Home поддерживает английский, немецкий, французский и японский HomePod от Apple в настоящее время поддерживает только английский язык, но в ближайшее время планируется поддержка немецкого и французского языков.
В связи с этим у Google больше преимуществ, чем у Amazon. Поддержка телефона Google на телефонах Android поддерживает английский, французский, немецкий, итальянский, корейский, испанский и португальский. Возможности распознавания речи - для голосового текста Конвертация и голосовой поиск могут поддерживать 119 языков.
В настоящее время испанскому интеллектуальному внутреннему рынку не уделяется достаточного внимания технологическим гигантам, хотя он является одним из наиболее широко используемых языков после китайского языка.
В Китае Alibaba заявила, что китайский динамик Tmall Genie продал более 1 миллиона единиц с момента его запуска в июне 2017 года.
В 2018 году голосовые помощники будут продолжать конкурировать на неанглоязычном рынке голоса за доминирование на рынке.
Шесть, служащих в процессе ускорения автоматизации
Рабочие «белых воротничков» здесь включают юристов, консультантов, финансовых аналитиков, журналистов, торговцев и т. Д. Влияние искусственного интеллекта на этих людей столь же велико, как и у «синих воротничков».
Все большее число ИИ и подкрепление программного обеспечения, приводящее к искусственному искусственному интеллекту, привносят людей в новую эру искусственного интеллекта или производства, оптимизированного по AI, и эти инструменты, способные работать с AI, для оптимизации производства, угрожают работе белых воротничков.
В приведенной ниже таблице показан рынок EAAS, где вы можете увидеть, что стартапы AI EAAS находятся во всех сферах жизни, и в частности, юристы, журналисты, менеджеры здравоохранения , Трейдерам или специалистам в области консалтинга, существует соответствующее программное обеспечение AI EAAS.
Например, в юридической работе AI имеет большой потенциал для экономии времени и повышения эффективности, а методы обработки естественного языка и текстового анализа могут суммировать тысячи страниц юридических документов за считанные минуты, Это было сделано за несколько дней до того, как один человек работал, а использование искусственного интеллекта помогло повысить точность вашей работы.
По мере того, как платформа ИИ становится все более эффективной и коммерциализированной, также будут затронуты схемы взимания платы за сторонние юридические фирмы, которые взимали почасовые ставки.
Программисты не защищены от многих ранних проектов ИИ, которые ориентированы на тестирование программного обеспечения на основе ИИ, отладку и базовую начальную разработку. DiffBlue, которая базируется в Соединенном Королевстве, получила большой балл в прошлом году, а бизнес компании Используйте технологию ИИ для исправления ошибок в повседневном кодировании, на стороне клиента, переведя код, написанный на одном языке программирования на другой.
Индустрия здравоохранения и образования считается индустрией, которая оказывает наименьшее влияние на ИИ, поскольку в обеих отраслях есть большое количество динамических задач, а практикам в обеих отраслях часто требуется более высокий эмоциональный интеллект. Однако искусственный интеллект все еще находится среди этих двух Индустриальное проникновение, образование, например, начинающие компании работают над предоставлением услуг поддержки искусственного интеллекта, таких как маркировка, преподавание языка, составление и т. Д.
Семь, миграция искусственного интеллекта до конца
Индустрия искусственного интеллекта продемонстрировала четкую тенденцию к миграции на терминалы в 2017 году. Например, AI внедряется в более мелкие устройства и датчики и работает на краю вычислительной сети. Другими словами, AI Оставьте облако или даже оставите телефон, в свою очередь, в гарнитуре.
Искусственный интеллект все более рассеивается.
Устройства, такие как интеллект на смартфонах, автомобилях и даже беспроводных устройствах, обеспечивают быструю локализованную обработку информации на основе сцены, потому что нет необходимости связываться с облаком или сервером.
Например, автономные транспортные средства должны реагировать в режиме реального времени на условия дороги, процесс принятия решений зависит от времени, а задержки сигналов могут быть опасными для жизни, или, в случае подготовленного личного помощника AI на локальном устройстве, такие помощники будут распознавать ваши уникальные Акцент и ваши личные черты лица.
В 2017 году терминальная разведка сделала качественный скачок благодаря сильным инвестициям технологических гигантов.
Apple выпустила чип A11 с нейронным движком, который будет использоваться на iPhone 8 и iPhone X. Apple заявила, что чип может запускать задачи машинного обучения со скоростью до 600B в секунду и управлять задачами машинного обучения, такими как FaceID И т. Д. Во время использования функции FaceID мобильному телефону не нужно загружать и хранить любые пользовательские данные в облаке, излучая невидимый свет на лицо пользователя.
Intel, основной производитель процессоров для большинства центров обработки данных, должен был догнать тенденцию разведки терминалов за счет приобретений, а Intel недавно представила чип для вычислительных устройств на базе устройства Myriad X - чип, первоначально приобретенный Intel в 2016 году Чип разработан для компании Movidius.
Intel заявила, что Myriad X способен выполнять глубокие задачи обучения на различных конечных устройствах: от смартфонов до детских мониторов до беспилотных самолетов.
Google предложила концепцию, похожую на ее Федеративное обучение, за исключением того, что некоторые из ее задач машинного обучения работают на конечных устройствах и в настоящее время тестируются на клавиатуре Google Gboard.
Хотя терминальный искусственный интеллект ослабляет проблему задержки информации, у терминального интеллекта есть ограничения в области хранения и вычислительной мощности по сравнению с облаком.
Кроме того, появятся более гибридные модели глубокого обучения, позволяющие улучшить взаимодействие между различными конечными точками и между конечными точками и облаком.
Восемь, рост сети капсул
Глубокое обучение является движущей силой большинства современных приложений в области ИИ, и благодаря сети капсул глубокое обучение сейчас пересматривается.
Различные нейронные сети имеют разные структуры. Самая известная структура сети в современном глубоком обучении - это сверточная нейронная сеть (CNN). Теперь новая сетевая структура, капсульная сеть, стала популярной и имеет много аспектов Суперспособность CNN.
Несмотря на успех CNN в последние годы, мы по-прежнему не можем игнорировать его недостатки, и во многих случаях CNN неэффективен, и есть потенциальные нарушения безопасности. Исследователи уже давно пытаются перестроить алгоритмы искусственного интеллекта в попытке преодолеть эти проблемы ,
Давайте рассмотрим один из наиболее распространенных примеров. При распознавании лиц CNN узнает обо всех элементах человеческого лица (глаза, нос и рот), но не может запомнить конкретное местоположение каждого элемента, в результате чего следующие два Рисунок можно считать человеческим лицом.
Джеффри Хинтон, один из ведущих исследователей в области глубокого обучения, выпустил исследовательскую статью в 2017 году, в которой была представлена концепция капсульной сети или CapsNet.
Это эссе все еще находится на стадии оценки и не имеет достаточных тестов в реальных условиях, но его мощные возможности вызвали настоящий переполох в кругах средств массовой информации и науки и техники.
Так как мы не будем вдаваться в подробности здесь, короче говоря, сеть капсул распознает вещи из более высокоразмерных функций, требует меньше данных обучения и менее подвержена ошибкам, как в примере выше, при этом рот длиннее бровей Лицо будет легко идентифицировано, но CNN не может этого сделать.
Еще одна проблема с CNN заключается в том, что он не может обрабатывать множество вариантов входных данных: например, вам нужно взять много фотографий с разных углов того же объекта, что и входные данные, для обучения нейронной сети свертки для распознавания объекта Для определения широкого круга объектов требуется огромное количество данных обучения.
Говорят, что в настоящее время сеть капсул работает лучше, чем CNN. Сеть капсул требует меньше данных обучения и может вызывать дополнительные состояния из нескольких состояний объекта без необходимости вводить каждое состояние данные.
Хинтон также упомянул в своей статье, что сеть капсул подверглась сложным испытаниям на конфронтационную атаку (с некоторыми неприемлемыми алгоритмами фотодулирования) и пришла к выводу, что производительность превышает сверточные нейронные сети.
С помощью простой обработки хакеры могут обмануть сверточную нейронную сеть, и исследователи из Google и OpenAI продемонстрировали это с примерами.
Одним из самых известных примеров является тот факт, что в эссе в 2015 году исследователи обратились к невидимому проблеску фотографии гигантской панды и определили ее как гиббон с доверительной оценкой в 99,3%.
Девять шестизначных окладов войны талантов искусственного интеллекта
Короче говоря, число первоклассных исследователей в этой области может достигать миллионов.
Китай привлекает экспертов в области искусственного интеллекта.
Некоторые из лучших исследователей в области машинного обучения, перечисленных в BMW China, зарабатывают около $ 56,7 до $ 624,000, а другие компании дают от $ 31,5 до $ 410,000 специалистам по компьютерному обучению. Предложения о работе основаны на платформах для найма в Китае Наймите сайт.
Согласно недавнему отчету Tencent, в настоящее время в области искусственного интеллекта насчитывается около 300 000 человек, в том числе учащиеся в смежных областях обучения, в то время как компаниям может понадобиться миллион или более человек Интеллектуальные эксперты отвечают их инженерным потребностям.
В Соединенных Штатах в поисках Искусственного интеллекта на Glassdoor, сообщества рабочих мест, показано более 32 000 рабочих мест, многие из которых зарабатывают шесть цифр.
Крупные компании, чтобы выкопать лучший талант искусственного интеллекта, естественно, принесут самую конкурентоспособную зарплату.
Компания DeepMind, которая была приобретена Google в 2014 году, в своем финансовом отчете сообщила, что «расходы на персонал и другие связанные с этим расходы» в прошлом году составили 104,8 миллиона фунтов. В результате быстрого поиска сотрудников LinkedIn было 415 сотрудников. Предполагается, что это команда команды 2016 года Масштаб, после вычета других расходов, средняя зарплата члена команды составляет 252 000 фунтов стерлингов (около 350 000 долларов США).
Кроме того, исследователи из искусственного интеллекта в крупных технологических компаниях также ушли и начали создавать свои собственные компании.
Ng создала фонд искусственного интеллекта и собрала 175 миллионов долларов после того, как он покинул Baidu, где главный технический специалист Groq, стартап чипов искусственного интеллекта, разработал TPU в Google Hardware Engineering, а затем в Google X.
Юй Кай, главный технический директор и соучредитель Horizon Robot, отечественной стартап-компании, также работал в Baidu в качестве руководителя Института исследований глубокого обучения Baidu, возглавляющего команду по распознаванию образов.
Несомненно, битва за таланты станет более интенсивной, так как талантливые люди постоянно текут к стартапам.
Десять, спекуляция в машинах будет ослабевать
Машинное обучение скоро «выйдет из алтаря». Более 1100 новых стартапов AI, появившихся с 2016 года, нуждаются в прочной бизнес-модели, чтобы остаться в живых.
Большие данные сначала, а затем облако, теперь являются машинным обучением, и технический бум приходит в волну.
В 2017 году популярность машинного обучения открыла пик.
В этом году инкубаторы породили более 300 стартапов ИИ, утроив число 2016 года. В этом году инвесторы инвестировали более 1,52 млрд долларов в стартапы искусственного интеллекта в различных областях, собрав средства в 2016 году 141%.
Поскольку более 1100 новых компаний по ИИ завершили первый раунд финансирования с 2016 года, с этой точки зрения, это более половины всех стартапов ИИ, которые исторически имели долевое финансирование. С этой точки зрения существуют Более половины исторических стартапов ИИ завершили финансирование.
Однако эта волна спекуляций вскоре утихла.
Нормализация машинного обучения заставит инвесторов придирчивости к компаниям AI, которые они финансируют.
Как сказал Франк Чен, известный венчурный капиталист, a16z сказал: «В течение нескольких лет не будет инвестора, ищущего запуск ИИ». В автозагрузках используются необходимые алгоритмы искусственного интеллекта для питания своих продуктов как «гипотетические».
Фактически, мы видели это во многих отраслях.
Машинное обучение неотделимо от IIoT. Нам нужен искусственный интеллект, чтобы понять массовые объемы данных, собранных в машинах и датчиках, и обрабатывать их в режиме реального времени. Почти все компании кибербезопасности в некоторой степени используют методы машинного обучения. Кроме того, крупные технологические компании предоставляют организациям решение для машинного обучения.
Лучшие инвесторы тщательно оценивают стартапы с использованием технологий искусственного интеллекта, например, freenome, компания по диагностике биопсии жидкости, получили пять немаркированных образцов крови, прежде чем получить намерение инвестиций a16z, и начали анализ с использованием алгоритмов искусственного интеллекта.
Одиннадцать, Amazon, Google, Microsoft доминируют в Enterprise AI
В течение пяти лет инвесторы инвестировали 180 миллионов долларов США в стартапы, ориентированные на сервисы корпоративного ИИ. Теперь Amazon, Google и Microsoft могут столкнуться с ликвидацией небольших компаний.
Поскольку все больше и больше компаний посвящают себя интеграции машинного обучения в свои продукты, стартапы также начинают предлагать ML-as-a-service.
В настоящее время крупные технологические компании, такие как Google, Amazon, Microsoft и Salesforce, изо всех сил стараются улучшить свои корпоративные AI-продукты и небольшие компании и фонды.
Google представил Cloud AutoML, который позволяет пользователям создавать свои алгоритмы с собственными данными для удовлетворения конкретных потребностей.
Amazon запускает AI-as-a-service с лозунгом Amazon AI под знаменем AWS. Цель Amazon AI - служить крупным или маленьким разработчикам, которым нужен искусственный интеллект, без предварительной оплаты или участия Гораздо больше проблем Amazon запускает API-интерфейс, подобный продукту, который позволяет разработчикам получать доступ к Amazon Lex (возможности NLP от Amazon), Amazon Polly (возможности синтеза речи Amazon) и Amazon Rekognition (возможности анализа изображений Amazon)
В четвертом квартале 2017 года Amazon расширила свою сферу охвата, включив в себя распознавание видео, транскрипцию звука и анализ настроений, и оставила глубокий след в эволюции AWS, доходы в размере только 5 миллиардов долларов в четвертом квартале, что на 44% ,
Кроме того, Microsoft и Amazon также являются жесткой конкуренцией, за которой следуют Salesforces и Oracle и другие компании.
Двенадцать, диагностика искусственного интеллекта получила одобрение регулирующих органов
Машинное обучение скоро станет обычной операцией в области медицинской визуализации и диагностики.
Регулирующие органы США рассматривают возможность утверждения искусственного интеллекта для клинического использования.
Значение искусственного интеллекта в диагностике в основном отражается на раннем выявлении болезни и повышении точности области.
Алгоритмы машинного обучения могут сравнивать медицинские образы миллионов других пациентов за незначительные нюансы человеческого глаза, и алгоритм может делать это за секунды, но люди могут принимать часы ,
Есть также несколько инструментов мониторинга AI для потребителей, таких как SkinVision, которые используют компьютерное зрение для выявления подозрительных кожных заболеваний и новой волны медицинских приложений для искусственного интеллекта в больницах и клиниках.
Недавно глобальная биофармацевтическая компания AstraZeneca объявила о своем сотрудничестве с Alibaba's Ali Health для разработки приложений для диагностики и скрининга с использованием искусственного интеллекта в Китае.
До этого General Electric и NVIDIA пытались внедрить технологии глубокого обучения в медицинскую сферу, а компания Google DeepMind также пыталась использовать технологии искусственного интеллекта для обнаружения заболеваний глаз.
Вступление гигантов, таких как Google DeepMind, IBM, General Electric Corp. и Alibaba, усложнило запуск стартапов, чтобы разделить торт на рынке, но это не помешало начинающим рискам рисковать.
Здравоохранение по-прежнему остается одной из самых жарких областей венчурного капитала искусственного интеллекта, и дальнейший рост многих компаний, занимающихся медицинской визуализацией и диагностикой, способствовал этому результату.
Артерис, создатель стартапов медицинской визуализации, получил первое одобрение FDA и, как сообщается, одобрил свою облачную вычислительную платформу для анализа сердечных изображений после серии тестов на точность и диагностическую скорость. Arterys в настоящее время подает заявку на одобрение FDA AI Применение в онкологии.
Еще один израильский стартап под названием MedyMatch использует глубокие методы обучения для анализа внутричерепного кровоизлияния для анализа компьютерной томографии, и недавно FDA получила потрясающую квалификацию, чтобы ускорить свое время выхода на рынок.
Среди наиболее противоречивых областей для предприятий с высоким уровнем риска, таких как здравоохранение, являются те, кто берет на себя ответственность за неправильное диагностирование систем искусственного интеллекта, которые в настоящее время помогают радиологам и врачам, и не будут последними судьями диагностики ,
Тринадцать, искусственный интеллект для DIY
Пусть ваш помощник голоса звучит как фильм и телевизионная драма или создайте свою собственную камеру для ИИ.
Вам не нужно иметь кандидата наук по информатике или математике, и вы можете создать свою собственную систему искусственного интеллекта.
В настоящее время большое количество программного обеспечения с открытым исходным кодом, массивных API и SDK на рынке и наборов Amazon или Google, которые легко начать, резко сокращают барьеры для людей, поступающих в область искусственного интеллекта.
Google внедрил план AIY (собственный искусственный интеллект), предназначенный для того, чтобы пользователи всех возрастов могли изготовить собственные продукты искусственного интеллекта.
Комплект AIY Voice Kit, первый продукт, родившийся в проекте AIY, представляет собой набор для распознавания речи, в который входит малина Pi. Чтобы помочь помощникам голоса, например, персонажи в научно-фантастической драме BBC «Доктор Кто», используют 80-е Коммуникация и интеллектуальное взаимодействие помощников (В спектакле назовите себя «Д-р» Властелин лордов с его замаскированным британским павильонным аппаратом 1950-х годов Тадисом и его партнером во времени и пространстве, чтобы исследовать неторопливо, наказать зло , Спасите цивилизацию, помогите слабости.) Не трудно найти, пользователи основаны на технологиях искусственного интеллекта для создания новых изобретений.
Кроме того, Google также представил AIY Vision Kit, который поддерживает модель нейронной сети, вы можете использовать алгоритмы для идентификации кошек и собак, но также для соответствия выражениям лица и настроениям.
Amazon также представила DeepLense, обучающую камеру на 249 долларов, которую Amazon предоставила за 7500 долларов для победителя первого хакерского марафона DeepLense.