Two people pointing at a laptop monitor

人工智能2018经历了什么?2019将会发生什么?

2018年虽然已经过去,但这一年留给人工智能领域的记忆非常深刻,AI技术取得了重大进展,被更好地利用于商业发展。关于2018年的AI技术突破主要表现在这几方面:自然语言处理、计算机视觉、工具和框架。

illustration of Artificial Intelligence
对于人工智能行业而言,自然语言处理(NLP)已迎来分水岭。由谷歌推出的BERT可能是2018年最火的NLP模型,它甚至被称为NLP新时代的开端。从性能上来看,没有哪个模型能与BERT匹敌,它在11项NLP任务上都取得了最顶尖成绩。此外,Duplex已经能主动打电话给美发店、餐馆预约服务,全程流畅交流,可以以假乱真,它所表现出的理解能力、合成语音的自然程度,都是NLP目前水平的体现。计算机视觉方面,BigGAN、Fast.ai、vid2vid技术让人难忘。其中,vid2vid技术被应用于街景生成和人脸生成,只要提供一幅动态的语义地图,就可获得和真实世界几乎一模一样的视频。

工具和框架的进展主要体现于PyTorch1.0、AutoML、TensorFlow.js。很多人将AutoML称为深度学习的新方式,有了它就不再需要设计复杂的深度学习网络。目前,谷歌已推出CloudAutoML服务,将其AutoML技术通过云平台对外发布,这让即便是不懂机器学习的人,也能训练出一个定制化的机器学习模型。

Illustration of Robot
不难看出,2018年人工智能的高速发展得益于计算力的增长、海量数据的积累和算法的进步优化,这为人工智能的商业化应用提供了可实施性。

例如,智能音箱、教育机器人等智能设备,语音交互技术优化了人机交互模式,提升了用户体验。计算机视觉图像识别技术积累顾客购物习惯、商品图片的数据采集,结合AI算法的提升,帮助零售企业通过大数据实现精准营销。机器人更加广泛地被使用于商业领域和公共事业,覆盖线下零售、火车站、机场、家教、老人陪护等多种场景。还有一个不得不提的是自动驾驶,这几乎是贯穿全年的一个备受争议的主题。自动驾驶是当前全球汽车与交通出行领域智能化和网联化发展的主要方向,虽然潜力巨大,但可以肯定的是这项技术的行业门槛会更高。除了百度、腾讯、阿里、华为这些巨头的入局以外,还有如商汤科技、深兰科技这样的AI独角兽企业进入快速发展通道。

Illustration of smart cars
当然,人工智能要在2019年继续高歌猛进,依然离不开数据科学的发展。对此,多位业内专家给出了各自的看法。

Anaconda的联合创始人兼首席技术官Peter Wang认为,“数据科学”作为一个领域将被分成几个子专业,包括数据工程、高级统计推断和解释器,业内需要为它制定标准和最佳实践,这将为更多的数据隐私立法提供动力。

SIOSTechnology总裁兼首席执行官Jerry Melnick认为,数据分析和人工智能将继续变得更加专注,专门针对特定问题而构建,这些功能将越来越多地嵌入到HA和DR解决方案以及CSP产品中,以增强其运营的稳健性。通过快速、自动、准确地了解问题并诊断复杂配置中的问题,从云平台提供的关键应用程序服务的可靠性和可用性将大大提高。

WekaIO首席技术官AndyWatson认为,机器学习(ML)研究人员将利用越来越多的功能强大的GPU来处理前所未有的大量数据。一个关键点是ML训练可能会发展出一种更为徒手的方法,允许其软件影响其学习途径的选择标准,这将影响数据存储基础架构。

Grammarly研究总监Joel表示,随着我们需要解决更复杂的人工智能问题,对大量高质量人工标注数据的需求将会增加,但在利用机器学习技术来收集这些数据时会有更多时间和成本效益的突破。同时,使用最少甚至没有标记数据(也称为无监督技术)的方法将减少我们对大量标记数据的依赖,使深度学习模型能够在新的和不同类型的问题上更加健壮。

Kinetica的首席技术官兼联合创始人Nima Negahban指出,数据工程师的崛起使AI成为企业的最前沿。2018年是数据科学家的一年,企业重点关注招聘数据科学家创建高级分析和ML模型。2019年将是数据工程师的一年。数据工程师将专注于将数据科学家的工作转化为业务的强化数据驱动软件解决方案。

从以上各家的观点,我们可以大致预见2019年的数据产业趋势,以及AutoML这项备受关注的核心技术将改变传统的数据认知。例如,以智能可视化、提供洞见等方式,帮助描述和理解数据;为数据集发现、构建、提取更好的特征。

此外,2018年还留给人们一个亟待解决的问题:AI道德准绳。一些硅谷科技公司已陆续制定了企业AI准则,如Facebook在年中成立了一支专注于人工智能开发伦理的特殊团队,微软及谷歌收购的DeepMind公司也都有专人负责人工智能道德。

GDPR message on an EU flag
欧盟作为“可信赖人工智能”的推动者,在2018年先后出台《通用数据保护条例》(GeneralData Protection Regulation,简称GDPR)和人工智能道德准则草案(DRAFT ETHICS GUIDELINES FOR TRUSTWORTHY AI),对违法企业的罚金最高可达2000万欧元(约合1.5亿元人民币)或者其全球营业额的4%,以高者为准。草案提出,“可信赖人工智能”首先应该尊重基本权利、规章制度、核心原则及价值观,以确保“道德目的”;其次应该在技术上强健可靠,因为即使有良好的意图,缺乏对技术的掌握也会造成无意的伤害。

新年伊始,华为CEO任正非在全员信中强调:“遵从隐私保护既是法律法规的要求,也是价值观的体现。用户应该能够适当地控制他们的数据的使用方式。信息的使用政策应该是对用户透明的。用户应该根据自己的需要来控制何时接收以及是否接收信息。用户的隐私数据要有完善的保护能力和机制。”

在此契机下,我们相信2019年的人工智能行业将比2018年更精彩。

 


联系我们以了解更多信息

发表评论

电子邮件地址不会被公开。 必填项已用*标注