2018年13個AI趨勢

李根 發自 凹非寺

量子位 報道 | 公眾號 QbitAI

CB Insights最新的AI報告，預測了2018年13個AI趨勢。

其中關於中美雙雄時代的趨勢，量子位之前已經專文搬運過，其中核心要點是：2017年數據顯示，中國AI創業公司融資比美國還多。

在2017年，全球AI創業公司總共融資125億美元，其中48%的資金投向了中國，38%在美國——即便中國AI創業公司數量還沒有美國多。

所以，中國AI的洶湧態勢可見一斑。

除了中美話題，CB Insights報告中還列出了其他12個趨勢，這些趨勢不僅與AI從業者有關，更重要的是已經明顯有影響各行各業的趨勢了。

量子位直切要點，希望能給你提供一些參考：

1）新藍領工作：機器人保姆

AI推動下的機器自動化浪潮，一度被認為要衝擊勞動力密集的製造業，造成大面積藍領工作被替代。

但容易被忽略的是新工種出現：機器人保姆。

隨著高度自動化製造、倉儲等機器人完善，同時也需要相關人類對機器人進行維護。

比如在亞馬遜倉庫中，已經有超過10萬個機器人投入使用，相應也創造了數千個人類的新工作機會。

2）AI for X，無處不在

另一個趨勢是AI會進入各行各業，或換言之，機器學習無處不在。

這樣的趨勢，在2017年展現了不少案例。數據+AI演算法正在帶來更多的想像。

比如英國正在用AI釀造啤酒，瑞典通過深度學習來分析馬匹行為，紐約通過AI定製千人千面的素食健康食品……

隨著AI演算法和機器學習更加民主化，每一個行業都可能進一步得到「AI+」式的改變。

3）AI安全同步升溫

一方面是AI深入各行各業，無處不在，另一方面則是如影隨形的安全問題，特別是數據泄露帶來的風險。

在2017年中，AI安全創業公司融資事件也一浪高過一浪，具體可參看量子位專文：《一個月融資超30億元！AI加持下的網路安全最近有點火》。

總之，有數據的地方就會有安全隱患，AI時代也不例外。

4）語音交互競爭全球開戰

CB Insights認為，目前語音交互戰爭在英語國家暫時兩強並存：Amazon Echo和Google Home主導了智能家庭音箱市場。

但非英語國家的語音交互大戰方興未艾。

亞馬遜上個季度宣布將開始向大約80個國家運送其基於Alexa的智能音箱。 但不利的一面是，它希望全球用戶可以用英語，德語或日語進行互動。

Google Home有英文，德文，法文和日文版本。 而蘋果的HomePod目前僅提供英文版本。

此外，Google比亞馬遜有一個顯著的優勢。：適用於Android手機的Google智能助理提供英文，法文，德文，義大利文，日文，韓文，西班牙文和葡萄牙文版本。 其語音識別功能 - 用於語音到文字轉換和語音搜索，可擴展到119種語言。

CB Insights的觀點是，西班牙語國家將是Amazon和Google在2018年的競爭重點。

但中文市場，Amazon和Google都不太有戲，中文市場現在還多雄混戰，市場主導地位的競爭仍將繼續。

5）白領工作受衝擊

之前AI衝擊白領工作的話題「雷聲大雨點小」，但2018年可能會進入真槍實彈階段。

CB Insights認為AI會更加普遍地進入輔助決策階段，這對白領的工作將造成威脅。

一份EAAS市場地圖顯示，不少初創公司都在打造專業性很強的行業AI，從律師到記者，從理財顧問、交易員到管理諮詢等從業者，都可能受到衝擊。

例如，人工智慧可以高效完成律師的部分工作。在訴訟方面，自然語言處理（文本分析）可以在幾分鐘內匯總數千頁法律文件。這項任務，人類律師通常可能需要幾天才能完成。同時，AI還能減少失誤。

另外，程序員也沒能倖免。AI編程的產品也有不少程序員在加班加點推出，程序員的工作也面臨挑戰。

那什麼樣的白領工作是暫時安全的？

CB Insights的觀點是教育和醫療保健等需要高度情感智能的領域，目前面臨的自動化風險最小。

如創新工場董事長李開復之前多次公開談論的觀點：人類的愛，AI無法替代。

6）AI終端趨勢明顯

CB Insights還表示，AI發展正在進入「端」時代。

包括手機、汽車、可穿戴在內的終端都將越來越多地迎來AI加持，邊緣計算趨勢也在增強。

可以舉例的是蘋果在2017年隆重推出的A11晶元，搭載了神經引擎，可以以每秒600B的速度執行機器學習任務，還幫助實現了Face ID的應用，在本地終端就能完成人臉識別。

Google還提出了一種新方法，在終端設備上就能完成模型訓練，目前正在測試Google鍵盤Gboard中的一些功能。

此外，AI進入終端還可能帶來計算的新模式，邊緣計算、雲計算和中央伺服器通信，可能會有更多混合使用的情況。

7）CapsNet有望超越CNN

Geoffrey Hinton在2017年提出的CapsNet，有望在新的一年裡超越卷積神經網路(CNN)。

與CNN相比，CapsNet彌補了不少缺陷，比如數據量、準確度、訓練數據多樣性等等，性能更好。

8）頂級AI人才依然很貴

AI人才市場仍將供不應求，頂尖AI人才年薪百萬美元依然不稀奇。

在中國，AI專家也很稀缺。高級機器學習專家年薪50萬美元，優秀的機器學習人才也在30萬-40萬美元的年薪區間。

目前合格的AI研究人員數量在30萬，需求量是100萬甚至更多，所以缺口還很大。

DeepMind披露的薪資狀況，平均年薪35萬美元

9）AI創業公司洗牌將至

機器學習將在2018年成為新常態，AI創業公司也會迎來檢驗期，光有概念炒作，沒有產品和商業模式，可能會被洗牌。

投資者對於AI公司的投資也會更加謹慎，融資會變得更困難。

10）機器學習技術產品化

隨著機器學習技術成為新常態，會有更多產品和服務滿足市場需求。越來越多的公司甚至不用招聘昂貴的機器學習專家，通過其他公司提供的機器學習能力就能完成模型訓練。

比如Google、亞馬遜、Salesforce和微軟等大型公司，都在搶奪這方面的市場。

特別是Google，發布了Cloud AutoML。客戶使用自己的數據來訓練演算法，就能滿足他們的特定需求。

亞馬遜則通過AWS銷售AI服務，發布了一些類似API的產品，允許任何開發人員訪問Lex（Alexa內部的NLP），Amazon Polly（語音合成）以及Amazon Rekognition（圖像分析）。

11）AI+醫療迎來爆發

最後被強調的是，AI在醫療成像和診斷中將會發生的作用。

在美國，監管機構正在考慮批准AI用於臨床。AI在診斷方面可以提供更早期準確性判斷，這能讓很多病症在早期被發現和治療。

AI「看片」也會比人類醫生更具優勢，還能快速普及。

此外，醫療保健方面的AI創業也正在進入最熱階段。

12）AI進入DIY階段

2018年，AI的技術和產品將會更加普及，DIY打造個性化AI也成為可能。

不需要計算機科學或數學博士，你就能來建立自己的AI。在開源軟體庫，數百種API和SDK可以發揮作用，而且Google等巨頭公司會開發越來越多的簡易配套件，壁壘比任何時候都要低。

最後，如果你希望閱讀完整英文版全文，在量子位公眾號（QbitAI）對話界面回復AI趨勢，即可獲取報告地址。

—完—

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