行业资讯丨2021年人工智能的5大趋势

2021-01-21 13:39:59 景派科技-市场部 40

什么是人工智能(AI)?

行业内,有许多关于“什么是AI?”的来源说法。在1950年代,已有许多科学家,数学家和哲学家开始研究人工智能的概念。其中一位就是艾伦·图灵(Alan Turing),直到今天,他被许多人视为人工智能之父。

他在机器智能概念的背后形成了思想,数学和逻辑推理,其中机器和计算机将能够复制人类的行为及其智力。他的论文《Computing Machinery and Intelligence 》概述了他在人工智能领域的逻辑。展望未来的70年,我们现在处在一个计算机能够与人类对话的世界中,尽管有局限性,但是随着我们的世界向更加复杂的AI迈进,这就是我们所看到的进步。

AI的一些定义包括:

“设计和开发具有执行通常需要人类进行的任务,所需知识和技能的计算机系统” – AILab

“数字计算机或计算机控制的机器人执行通常与智能生物有关的任务的能力”。–Britannica

“在计算机科学中,人工智能(AI)一词是指计算机、机器人或其他机器所展示的任何类似人类的智能。在流行的用法中,人工智能是指计算机或机器模仿人类大脑的能力,从例子和经验中学习,识别物体,理解和反应语言,做出决策,解决问题并将这些能力和其他能力结合起来执行人类可能执行的功能,例如引导酒店客人或驾驶汽车。” – IBM

当前,什么是最先进的AI?

2020年,实现真正的人工智能的竞赛中取得了两项突破。OpenAI推出了GPT-3,Google的DeepMind发布了AlphaFold2。这两个组织都在竞相研究,创建和提升人工智能在我们社会中的作用。在人工智能方面还有很多其他进步,但GPT-3和AlphaFold 2是2020年最著名的两个。

借助GPT-3,人机交互现在有了进一步的发展,它可以使我们与计算机进行更专业的话题交流。2020年是全世界卷入COVID-19大流行的一年,数百家制药巨头都在寻找疫苗的使命。人工智能将会帮助科学家更快地实现使命,并帮助他们在分子水平上更快地了解疾病,这将有助于挽救未来的生命。

使用GPT-3进行语言处理

借助GPT-3,科学家们能够训练一个AI模型来与人类交谈,以及阅读和编写文本。这个惊人的发展是由OpenAI开发的GPT-3(名GenerativePre-trained Transformer 3)。多年来,人们一直以使用母语与类人机器人交谈而着迷,并认为这是实现AI的关键里程碑。GPT-3的模型具有1,750亿个参数(神经网络在训练过程中试图优化的值),而GPT-2的模型现在只有15亿个参数,因此GPT-3可以比其前身的GPT-2更好地处理多种语言的文本。

用AlphaFold 2打破的50年挑战

来自Google DeepMind的科学家能够创建AlphaFold 2,该产品被炒作为医学科学和生物学领域的最大突破之一。该模型可以检测和推导氨基酸的3D蛋白结构,这可能会提高人类了解疾病的速度并提高药物生产的速度。在上个世纪,它在医学领域从未像现在这样重要。AI非常适合协助医疗行业:在分子水平上对蛋白质进行建模;比较医学图像,并比人类更快地发现范例或异常;还有无数其他机会来促进药物开发和临床过程。科学家们可能花费数天,数月甚至数年的时间来试图了解一种新疾病的DNA,但现在可以在AI的协助下节省时间。像AlphaFold 2这样的突破需要继续进行,以使我们在这个充满我们尚未了解的世界中增进我们的理解。

我们将在2021年看到哪些AI趋势?

其中许多是前几年的延续,许多人,公司,大学和其他研究机构正在多方面解决这些问题。

以下趋势是我们在2021年可能看到的趋势:

语音和语言驱动的AI


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2020年,我们看到经济停滞不前,企业和学校关闭。为了应对COVID-19大流行的迅速蔓延,企业必须在几天或几周内采用远程在线工作。这将新的重点放在了语音和语言驱动的AI上,以减少基于触摸的技术。

人工智能和高性能计算的应用


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通过高性能计算系统,人工智能的规模能进一步扩大,让深度学习的从业者极大受益。无论是在个人计算机、本地服务器还是在高度并行的高性能计算基础设施上工作,深度学习科学家所要处理的任务、语言和环境的组合看起来都是非常相似的。神经网络在何处运行并不重要,重要的是快速精确。在高性能计算系统上运行所带来的区别在于,数据科学家可解决的问题规模得以扩大,用于解决问题的深度学习算法的性能得到提升。

深度学习神经网络固有的并行特征非常适合于高度并行的高性能计算环境,在这些环境中,极高的计算性能、巨大的内存池和优化的节点间通信网络将会极大地扩展深度学习网络识别相关结构和模式的能力。

除了帮助处理极为复杂的数据之外,使用高性能计算基础设施进行深度学习的第二大好处在于,能够极大地改善训练深度学习算法的响应时间。为了训练出能用于生产环境的深度学习网络解决方案,需要开展一轮又一轮的计算密集型试验。加速深度学习网络的探索、评估和优化可以显著缩短每个模型的迭代时间,并有助于取得更高质量的结果。

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AI与Martech


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“ Martech”是营销和技术的结合,以实现营销目标。过去,市场营销可以被视为组织的数据中心,因为该部门的工作是收集,组织和转换有关其客户的内部利益相关者的数据。自然地,随着技术变得更加先进,并根深蒂固地融入社会,很容易将营销推向新的高度。

如今,推荐系统,数字营销,对话式AI /聊天机器人在提供消费服务的网站上非常普遍。可穿戴设备,物联网,传感器技术,互联网和网站跟踪Cookie,以及更多功能可帮助企业从日常消费者那里收集大量数据,然后可用于更好地了解消费者行为并创建新产品和服务。随着隐私问题的持续发展,公司将寻求寻找新途径来实现其营销目标,以便他们可以继续跟踪消费者的行为。

人工智能与医疗保健


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2020年是世界上自一个世纪前的西班牙流感以来最严重的大流行年。医疗保健行业不堪重负,医疗专业人员面临着被感染,过度劳累和疲劳的风险。由于医疗体系不堪重负,这意味着患有其他疾病和需要急诊服务的患者无法获得所需的治疗。医院和医疗保健系统将使用AI来实现某些任务的自动化,例如对患者进行分类和诊断,或者评估其患者的病历,以最好地评估高风险个体或那些可能因以前的办公室就诊而错过的患者。这可以限制疾病的暴露,为最需要的人提供优先照顾,并标记可能导致更好的疾病预防的异常情况。


放射科医生和其他医学专家已经在使用AI来帮助扫描X射线和MRI,以帮助发现疾病和其他问题。随着准确率继续超过人类所能看到的水平,2021年应该发现他们更加依赖人工智能。

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人工智能与网络安全


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过去几年中,网络安全一直备受关注。有许多公开报道称黑客入侵大公司并窃取敏感的客户和内部人员信息。这些攻击只会在2021年继续增加,包括可以锁定计算机的勒索软件,直到您付给黑客费用为止。

  • IRS 1200万美元的退税欺诈

  • Microsoft已将包含匿名用户分析的服务器暴露在Web上而没有足够的保护

  • 雅诗兰黛因中间件故障而暴露了4.4亿条内部记录

  • 亚马逊的AWS云计算服务遭受了大规模的DDoS攻击

  • 谷歌遭受DDoS攻击

使用人工智能,算法可以了解其用户的方式,从而破解行为和正常状态的模式。一旦检测到可疑行为,它可能会警告我们或阻止攻击者进一步发展。这可以应用于公司或家中的个人用户。人们现在开始采用智能家居,他们可以使用数字助手来控制自己家里的日常任务。训练AI算法以了解其用户的行为可以帮助防止黑客非法获取他人的住所。使用家用设备很方便,但也会使人容易受到网络攻击,而人工智能可以帮助减轻这种风险。随着黑客迅速采用新的安全技术,我们绝对需要依靠AI来阻止黑客。


为什么人工智能(AI)最近获得了流行?

多种因素的结合增加了对快速发展的AI的需求。这些包括我们自己的节奏快节奏的生活,诸如Google Home和Amazon Alexa之类的数字助理,远程工作,更加注重长期健康以及大量可用的数据和信息。我们的社会正在迅速学习如何将AI融入我们日常生活的每个角落。

现在,许多人都拥有可穿戴设备,智能手表。现在,个人都使用这两种方法来衡量他们的健康状况。这样的例子表明,人们正在寻找或愿意采用新的技术形式,这些技术将给生活带来更多便利,并更好地了解自己和周围的世界。

对于企业而言,创建新的功能强大的超级计算机以及与研究组织的合作关系可以产生协同效应,从而可以带来令人难以置信的创新和发明。

对于个人消费者而言,拥有数字助理(

比如中国的国产纯电动汽车-小鹏汽车,可以通过呼叫“小P”,进行相关的指令操作mp.weixin.qq.com


)可以使他们的生活更加便利。技术进步的最初动机一直是使生活更轻松,更便捷。随着我们更多地依赖AI设备,我们变得更加依赖,并开始采用新的方式使生活更加轻松。随着AI应用的增长,需求可能会增加,并且公司可以向消费者证明他们的AI技术可以丰富他们的生活。

人工智能研究正在进行中

人工智能是一个不断普及的概念,这要归功于致力于推动该领域并将其推向大众的研究人员,科学家,工程师和企业家。

2021年似乎将是在过去几年的基础上再进行试验和潜在突破的一年,随着新挑战的不断涌现,新的创新可能会令我们感到惊讶。

人工智能的研究,他们对组建合作,教育下一代以及寻找最好,最聪明的头脑来补充这项工作毫不犹豫。与世界各地的研究所,大学和公司合作,使AI研究迅速发展,因为最好的头脑可以帮助解决与健康,贫困,教育,环境以及每天与我们生活息息相关的所有问题。

2021年将是真正值得密切关注的一年。

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