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【解析】为何大数据公司很多 AI公司却很少?

2016-09-18 08:52
九一隐士
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  “接下来的10000家创业公司,都将做这一件事:takeX;addAI”,KK说,而这一趋势将让AI将像电一样成为最基础的资源,迎来一个IQasaService的时代,智力被当做一种服务提供给任何一个人。现在不止是KK在说,库克也在说,霍金也在说,BAT同样在快速跟进。

  AI应用是总结现有的规律并实时制定出相应的解决方案,大数据分析关心的是过去发生的事件的现象和来源为决策提供参考。一个是对未知的事物反应速度越快越好,一个是对已知数据积累的越丰富越好。

  IDC发布的报告显示,2017年大数据全球市场规模将达324亿美元,年复合增长率为27%,其中市场增长最快的领域是数据存储领域(53.4%)。而BBC预测,人工智能市场2020年全球市场规模将达到183亿美元。

  看上去大数据市场已经非常成熟,AI作为新贵只是刚刚开始,未来也会有一席之地。但提及AI反而大家都会很容易想到苹果的Siri或谷歌的自动驾驶汽车,已经遍地开花让人司空见惯的大数据却又很难让人能马上说出个典型的123来。这是因为快速发展的移动互联网时代,用户喜好转变之快,信息来源碎片化程度之高,很多时候大数据并不能未卜先知,大数据是在方方面面都使用到的工具但不直接产生服务,而AI则不同。

  从工具到服务,并推动移动互联网的再次变革,是通过机器将沉淀数据进行深度有效学习的产物。苹果可以通过用户使用APP的习惯预测用户个体的喜好进行相应的沟通和内容或服务的推荐,谷歌可以通过地图的交通监控中分析出不同路况汽车驾驶的方式提供。是否能有高效准确的建议或判断,就成为其中的重中之重。这需要可自迭代的算法和数据模型,而不仅仅是经验和数据的叠加,SiriI和谷歌自动驾驶汽车实现AI的关键点是他们提供了一种与目标互动的实时在线服务。

  如同王阳明从“格物致知”到“知行合一”,其实大数据与AI并非是鸿沟分明,从跟踪静态的数据,到结合动态数据参与数据变化,让机器的深度学习犹如人的理论实践一样根据客观环境变化而得出不同的结论并应用周而复始达到极致而已。

  这对大数据公司提出了挑战,是否能做到获取实时数据的能力同时与目标群体产生相应的互动来验证自己的判断并快速实现商业价值,成为转型为AI公司的必要环节。

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