2018人工智能企业化,你一定不能错过的六个趋势

2018-02-13 11:35:114554人阅读

编译自 Venturebeat

原文作者 Kevin Gidney

虽然目前人工智能在商业和工业中的应用大多局限于机器学习,但可以看到,算法与硬件的不断融合,将对更快更好地落实人工智能应用方案产生巨大的影响。研究者们现在可以在几个小时内训练出神经网络模型,使我们以前从未考虑过的研究领域、产品研发和现实挑战得以展开。例如,谷歌AI小组DeepMind正努力揭开蛋白质折叠原理的神秘面纱,而这个发现将会对医疗健康产生颠覆性的影响。

这篇文章的初衷,是因为2018年被众多业内人士称为是人工智能的转折年——AI将步入其发展历程中的一个关键性的十字路口——更多的公司能够从对AI夸张的、大肆的宣传中认清现实,同时基于AI的产品和应用,将在更多的场景中更大量地出现。

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基于机器学习的安全系统面临挑战

随着人工智能应用在网络安全、系统安全等领域,黑客组织也在同步升级他们的技术。前段时间几起大规模的黑客攻击有力地佐证了黑客们也正在变得更加聪明。面对基于AI的黑客技术,普通的系统和网络会变得更容易被攻破,黑客可以更快更隐蔽地达到他们的目的。在2018年,有很大可能会出现黑客利用数据泄露,并通过内部攻击、病毒攻击等手段进行反向工程或者反编译来入侵安全系统。如何有效地检测和抵御将成为人工智能安全科学家和众多国际企业的新课题,这将是一场机器智能与机器智能的对抗。 

数据所有权分配问题

2018年,数据所有权的分配问题很有可能会在一次数据泄露事件后爆发,即将到来的欧盟数据保护法案生效或者美国网络中立性规定的废除也会让公众更加意识到其严重性。民众的网络行为记录将寻求司法的承认和保护,曾经拥有甚至垄断这些数据的网络巨头们将不得不面对用户数据所有权的归属问题。这意味着基于个人行为产生的数据的使用方式、利润产生与分配、如何分享等更严峻问题的将被引发。

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容易被利用的聊天机器人

2018年,置身于阴影中的黑客、诈骗犯和其它暗网组织将会以一种新方式进行破坏:操控AI聊天机器人。黑客通过黑进企业或品牌的AI聊天机器人系统,与普通用户沟通,进而获得用户信息,例如银行账号的操作权限或者房屋财产信息。有预谋的恶意利用可以通过会话让智能机器进行自主任务,例如破坏用户数据、泄露用户隐私,甚至操纵人类行动等等。

结合区块链技术

2018年,我们会开始看到人工智能与区块链技术在各领域的结合,这将会推动深度学习向更智能更迅速的新高度发展。这只是新流行浪潮的开始,区块链数据存储的不可变性将会让人工智能的预测更加精准。前沿公司将会用充满未来感的方式在区块链中发现、抽取和分析数据来解决问题。

自然语言对抗学习系统的突破

2018年,计算机科学家将通过自然语言生成技术(NLG)和自然语言理解技术(NLU),自动化训练AI学习系统,一些公司已经使用例如生成对抗网络的非监督学习算法去执行简单任务。同时计算机科学家也正在努力通过上下文数据让“一次性”学习成为可能。通过NLG和NLU来自动化生成有效文字条目进行学习,并基于学习的知识进行再次生成,从而不断提升自身生成模型和理解模型的对抗。

技术和标准相融合

催生新智能合同框架

2018年,随着智能合同(IC)核心功能在原型阶段的实现,技术和标准的融合将会逐渐发生。目前能够保证敏感数据的加密的自动化合同技术已经在区块链技术下产生作用。端到端加密和安全能够扩展到多方合同安全化,这是IC技术和新框架建立的重要因素。

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人工智能系统能够脱离人类干预处理复杂任务时,AI的新纪元也正在展开。安全系统、数据所有权、区块链、智能合同、聊天机器人,这些当今炙手可热的AI技术和应用也很快地被吸纳进企业的商业运营和内部运作的方方面面。在2018年,我们相信,AI可以为企业、社会和我们每个人的生活带来更高品质、更意想不到的变化——更安全的交通,更清洁的环境,可预测的医疗健康等等。

毕竟,我们才是AI命运的主人。

*本文内容编译自:

https://venturebeat.com/2018/01/16/7-predictions-for-the-evolution-of-enterprise-ai-in-2018/,作者:Kevin Gidney

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