江苏龙网

  1. 首页 > 生活 > >

「人工智能」解读丨2020年人工智能发展预测


120位人工智能相关行业和公司的高级管理者 ， 将对广泛的话题展开预测 ， 包括 – 无人驾驶车辆(autonomous vehicle), deepfakes, small data, voice和自然语言识别 ， human和augmented intelligence ， bias和explainability, edge和IoT ， 以及其他人工智能和机器学习相关的具有极大前景的应用….
「人工智能」解读丨2020年人工智能发展预测
本文图片

Nauto, CEO, Dr. Stefan Heck
汽车人工智能(vehicle AI)将打破现有规则 。 无人驾驶车辆将不必收到道路限速的限制 – 无人驾驶车辆需要学习如何超过限速并在确保驾驶者安全的基础上匹配其他车辆的速度 。 同样也包括关于车辆相撞的算法安排 ， 确保如何最大限度的保护更多的生命 。 在2020年 ， 我们将看到有关的算法讨论 。
Affectiva – CEO – Rana el Kaliouby
我们将会看到数据合成方法的崛起(data synthesis methodologies）来迎接人工智能的数据挑战 。 基于深度学习的人工智能算法(AI algorithms built on deep learning)的数据只能在经过训练后才可以获得相当的精度 ， 并在海量数据中得到验证 。 但是人工智能领域的开发公司要面临如何获取正确的数据和必要数量的数据的问题 。 为此 ， 我们可以基于已经获取的数据经过合成生成新的数据(synthesize it to create new data) 。 数据合成并没有消除对真实世界数据的需要(eliminate the need for collecting real-world data) ， 这对于开发高精度人工智能算法非常重要 ， 但是数据合成可以强化这些数据集 。 (augment those data set)
Trifacta – Co-founder – Joe Hellerstein
到2020年我们会看到人工智能和机器学习(AI/ML）将从研究阶段进入到实用阶段(shift from research into engineering) ， 带来对AI/ML量产阶段生命周期管理的持续关注 。 (manage the AI/ML lifecycle in production) 。 作为所有数据项目的对于数据准备(data preparation)的投资将持续增多 。 作为所有数据项目的整体构件的一部分 ， 同时也是所有数据项目的最大瓶颈(biggest bottleneck) ， 如何提升数据质量 ， 并将IT部门从数据准备中解放出来尤为重要 。
Aiqudo – CEO, John Foster
随着语音命令越来越成为用户与设备交互的主要手段 ， 我们将看到语音查询的暴增(voice queries explode) 。 每一个查询代表着一个用户的意愿 ， 通常又与接下来的行动密切相关 。 (correlated with an action) ， 如加入购物车 ， 导航到最近的星巴克等等–高价值的(high value)和交易驱动的用户意愿(transaction-oriented consumer intents) 。 所有以消费者为核心的(consumer-focused)AI平台 ， 都需要收集和分析这些 ， 以语音命令为代表的(represented by voice commands)大量的高价值用户接触点(consumer touch points) 。
Israel Innovation Aughority – CEO, Aharon Aharon
近些年来我们看到越来越多的国家发展自己的国家人工智能战略(national artificial intelligence) 。 人工智能将给生活的各个方面带来便利的同时 ， 提升效率(well-being in all aspects of life) 。 从政府部门的角度(from the perspective of a government agency) ， 伴随着对人工智能技术的采纳 ， 也应辅助以合适的及基础设施 ， 数据和管制 ， 特别是在自主决策和隐私方面(autonomous decision-making and privacy) 。 我们也应当在面临智能机器对劳动市场(labour market）带来挑战的时候 ， 更多的投资于人力资本(human capital)以提升竞争力 。
LogMeIn –
2020年离语音真正可以成为可靠的人工智能工具还有一定的距离 。 即使是最先进的人工智能语音解决方案也仅仅适用于特定的应用 。 语音要成为可靠的人机交互界面 ， 还需要克服很多因素 ， 如外部环境的不可控性 。 语音技术正在变得越来越好 ， 我们会找到合适的应用采用语音技术 。 但是在2020年 ， 我们不会将所有的鸡蛋放到一个篮子中 。


推荐阅读


上一篇：[滴滴打车]滴滴、联想联手卖保险了，你敢买吗？

下一篇：『大众汽车』大众途铠1.2Tu002F1.5L车型申报图 外观不变