君生我未生全文实际上,这种情况较为少见。去年,全世界3182名首席信息官(CIO)中,仅有4%表示他们已将人工智能相关的应用投入生产中,或是在未来12个月内有此计划。
首席信息官不一定了解企业中正在进行的每一个项目,但基本上这个数字的误差不会超过它的两倍。也许,8%的企业都已将这样的应用投入生产中,但8%这个数字很可能是对实际情况的一种高估。
今年6月27日,Gartner发布了一项人工智能技术成熟程度的研究,为企业架构师和科技创新者提供相关见解。该研究的重点在于人工智能技术的成熟程度,而不在于人工智能领域企业的发展状况。
从表面上看,人工智能领域在过去十年中取得了突破性的进展。不断有新的、宝贵的机会涌现出来。在这十年中,在与人工智能有关的研究、会议、研究生项目、初创公司、风险资金、公司中的并购(M&A)活动、人工智能相关的工作发布、专利申请上,我们都取得了很大的进步。
如今,伟大的研究发现过多地涌现,使得技术空间变得混乱。在很多情况下,当下的技术突破在下一季度或第二年就会过时;
如今的人工智能技术就像信息通信技术在1960年的发展状况一样,这种情况短时间内很难改变;
最糟糕的是,由于缺乏新的、使用人工智能技术的“杀手级应用”推动商务人士在这方面开展投资项目,人工智能相关的应用投入大规模生产的进程近乎处于停滞状态。
我们向IT领导者或企业管理者询问了人工智能应用的问题,并向他们征求文字或口头回答,回答通常会分为以下四类:
这几类(先不说第二项)和老式汽车的市场非常相似——老式汽车的想法在十九世纪已经出现,在二十世纪早期出现了对应的产品。人们在熟悉的环境下可以更好地发挥想象。
以“决策自动化”为特征的任务自动化和任务优化,实际上,我们从计算机时代的开始就在这么做了
客户对虚拟代理存在着普遍的兴趣。事实上,表示在人工智能技术上进行了投资的客户中,有三分之二提到了“面向用户”(通常与聊天有关)的项目。但是除非缩窄这些项目的定义,这些项目要达成一定规模的难度非常大。除了几家大型科技公司外,没有哪家公司具备开发出一个可以回答所有人所有问题的全能聊天机器人的能力,洞察引擎(Insights Engine)在这方面比聊天机器人做得更好。而从目前的情况来看,这些大公司的产品也并不是那么完美。谷歌的Duplex、亚马逊的Alexa Challenge中的对话可能是目前最为智能的,但企业是否会对这些项目大规模投资仍然悬而未决。
未来是难以预见的。除了聊天机器人之外,其余项目都仅是在“老式汽车”上的改进。那些能够让企业开创使用人工智能技术的新商业计划的巨大突破在哪里呢?
然而,行业、厂商、分析人员、咨询顾问乃至全世界范围内的企业,都并不了解这些巨大突破会是什么。
这其中一部分的问题是,人工智能最适合解决的问题,可能已超出那些想找到新的“杀手级商业应用”的人的能力和经验认知。
回到商用计算机的早期年代(二十世纪中期),企业购买计算机,运行人们已在纸上处理了数个世纪的问题。当人们知道如何在纸上进行记账,那么将相同的逻辑应用到计算机上就相对容易了。
在如今这个人工智能技术应用开始生产的早期时代,我们无意中失去了知道我们应该如何处理一些事情的能力。研究笔记中写道:
“我们现在能够用深度神经网络(DNN)为基础的系统对照片做面部识别。人类(我们灵长类动物的祖先)已经有至少五千万年的面部识别经验,但总的来说,我们并没有一套有效、系统的方法来进行面部识别。
我们只是运用人类的本能(不像科技开发者那样),用我们神经系统中不同的、与生俱来的学习回路来进行面部识别。其中具体的过程是模糊的。一个十五个月大的孩子是如何分辨出他父亲和母亲的图片的?我们并不了解。日常的人类经验不足以让我们建立一套实现脸部识别的技术。”
我们在缺乏这样的见解的同时,也缺乏实际经验以驱动对相关应用的创造或开发。拟人法可能会让我们误入歧途。
厂商将会用这些嵌入式的技术增加并扩大其产品功能,此后企业就会因商业型人工智能的优势进行投资,而非开发相关技术。
等待能够带动重大商业投资的“杀手级应用”被发现的过程中,我们将继续以实际的、策略性的方式进行小型投资,为业务带来实际价值。
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与产业结合推动中国市场爆发式增长,是未来我国移动互联网发展的重大趋势之一。
的发展历史距今已有数十年,但在其发展早期一直到七八十年代,都未能达到与
客服完成重复性工作,如回答客户的简单咨询、更新客户信息、提供售后服务引导等
持续获得突破性进展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等以应用为导向的新特征。加强新一代
产品的需求。而对于从中小企业到预算受限的大型企业来说,通过云计算来采用
取得进展的突破口。当然,在“三足鼎立”的互联网时代,少不了其它关键角色,也
的实际应用能够在汽车安全系统的发展进步中发挥重要的作用。而这些系统远不止仅供典型消费者群体掌握和使用。
如今已经走进不少工厂和流水线,其帮助不少企业提升了产品制造效率,而使用
来为产品质量把关也成为一个必然趋势。近日,日本IT大厂 NEC 推出了一个“视觉检测(AI Visual
`2019年6月28日,由电子发烧友主办,深圳市机器人协会、深圳市
技能在领英上成为发展最快的技能之一,这个数据从2015-2018年增长了220%。涉及到
的破坏性,那肯定是公众对恐惧和怀疑的滔滔不绝。如果我们以社会焦虑作为衡量标准,那么目前
器材等等等,越来越多的医疗机器人成为医生的得力助手;2019年央视网络春晚的AI主持人,也颠覆了新闻行业的传统形态。“从社会角度来讲,
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制造的龙头企业(东莞市瑞风至有限公司),公司从2004年成立,2010年接触
对于农业的积极改变也是很明显的,例如,农业正在逐渐的向自动化种植的过程转变,这个过程离不开
,因为它只能做一件特定的事情。狭义AI是构建AGI的第一步吗?许多对AGI感到困惑的人认为目前研发人员应该正在用同样的
在少数的企业身上,强者恒强、弱者淘汰的局面已经形成。此外,截然不同的是,上至***机构下至平民百姓,对当下的
项目不再盲目追捧,而是提出异议和担忧。9月20日,知乎用户质疑科大讯飞翻译
的支持,DACOM成功地将AI科技与无线蓝牙耳机相互结合,研发出一款可以全语音交互对话及出行导航线路规划等一站式
在医疗领域的重要应用之一。在这方面英特尔已经与业界合作伙伴合作,利用深度学习
分析医学图像来进行肿瘤检测。在与GE医疗的合作中, GE医疗集团采用英特尔?至强
充分利用,推出较为合理顶层设计也将水到渠成。智慧园区所谓智慧园区,是指融合新一代信息与通信
中的模糊识别。 我们所知道的能量,包括重力(重量)、磁力、声波及电磁波谱特征(y射线、x射线、可见光、红外线
击败,改造起来反而更加容易。一是这些企业拥有行业海量的数据,充沛的资金;二是在生产力水平急需提升、人口红利逐渐消失的情况下,这些传统企业也有迫切的意愿来改造升级自己的工厂、业务
不断融入生活,从感知、预测、指导,到形成综合方案,价值创造的生态系统正在形成.在感知环节,各种
的工作效率不但相比人类医生有了急速的提升,更是在病理诊断中表现的尤为突出。通过
的快速发展,公众的担忧有所上升。最响亮的声音之一来自于已故的斯蒂芬·霍金教授,他认为
(Steve Wozniak)也曾持相似观点,但他如今却不再这样认为了。在1月24日于斯德哥尔摩举行的北欧
论坛(Nordic Business Forum)上,沃兹尼亚克表示:“我觉得,
产业发展的标准体系进而提出近期急需研制的基础和关键标准项目。目录:下载链接
。6.Disruption Ahead 德勤联合 IBM 专门投入资源做了此份报告,让各种
干货分享,这些图很重要 /
不断融入生活,从感知、预测、指导,到形成综合方案,价值创造的生态系统正在形成.在感知环节,各种
,指使用多层神经网络的一系列方法的汇总,这些方法支持快速完成一度被认为无法自动化完成的任务)的突破性发展,
的方式保存起来,当需要的时候在一定的授权下能够很快的调回使用,同时增加一些辅助诊断管理功能。如今,随着
使用它驱动的产品。虽然你可以通过显示预测模型的准确性来尝试建立信任,但大多数消费者不能真正去关注可靠的科学指标。
面临的鸿沟也包括晶振吗?我们知道科技产品用到最多的无非就是电子元器件了,电子
随着Google、Microsoft和Facebook等巨头的大力投入,深度学习正在超越机器学习,
软件,例能识别数字照片的、能让人们自行创造3D虚拟现实图景的等等。而Facebook下一步
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