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2016是大数据的“寒冬” AI产业化的春天

2017-01-24 09:57
安娜PARKER
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2016年,Gartner发布的新兴技术成熟度曲线上,大数据赫然在曲线上消失,然而,就在三年前,大数据还处在成熟度曲线的顶峰,2014年开始走下坡路,2015年已经脱离曲线。
  2016年,大数据已如空气般融入我们的生活,然而实际上,大数据的技术流行性高,而实际的价值还未真正体现,商业形态尚未成熟,当建设大数据的虚火热潮退却,需要通过真实的应用价值来回报。大数据寒冬正是市场机制自动产生优胜劣汰的过程,这是历史规律。
  在人工智能领域,根据艾瑞数据预计,2020年全球AI市场规模将达1190亿元,年复合增速约19.7%;同期,中国AI市场规模将达91亿元,年复合增速超50%。AI产业的市场空间可谓是极为广阔。
  举例来说,GOOGle公司正致力于无人车项目、IBM已携手Apple联合开发健康大数据人工智能平台、Facebook正测试名为“M ”的人工智能助手服务;而国内,百度已将人工智能当做自身发展的先锋力量,乐视推出了超级大脑,猎豹投入5000万美元研发机器人(20.24 +0.00%,买入)...众多互联网巨头都在扩张对AI产业的人才、资金投入,加速对AI领域的产业布局。
  随着互联网和大数据技术的高速发展,面向特定领域的人工智能技术已经取得突破性进展,谷歌、微软、百度等巨头积极的在人工智能领域多点布局、抢占产业机遇,而其他以人工智能运算和应用为产品的初创公司也纷纷出现并发展。
  这一切无疑都在预示着:AI行业已经成为新风口,产业化进程成为必然趋势。
  行业被颠覆,大公司会垮掉。这并非耸人听闻,根据巴步森商学院的调查,今天在《财富》世界500强榜单上40%的公司都会在10年内销声匿迹。

Welcome to MI Era——在这充斥着无数新锐的指数型组织与未来的百亿独角兽的摩登机器时代,人类该如何自处.又该如何与机器共生.
  具体来说,AI的自学习能力,已经超过了人类对其程序化约束,如何与AI共生共演进,必须认知Machine IntelliGEnt,了解机器如何思考和行动。
  一、从BI到AI,人类从数据操作工到设计师的晋升
  首先从几个问题出发切入这个话题: 经典的大数据故事啤酒与尿布到底回答了我们什么.抽象的事实是否只“印证”了我们主观假设思维.数据面向人还是终将面向机器.人与数据之间的角色发生着什么样的变化。

当下,企业对于大数据技术的应用已经不再局限于BI,AI在商业实践中的价值日益凸显。而AI和BI的最大区别在于,是谁在做决策。经过BI分析,最后还是把数据交给人去做决策和判断,这个过程并没有形成闭环,同时周期和反馈延时也比较长。而AI的分析过程是层层嵌套的,每一个节点的数据都会作为下一个数据输入输出的依据,是一个闭环的过程。
  BI就像是流水线的工人在一条生产线上重复拧螺丝的过程,其他环节是不理会的。而AI需要一个体系化的思路,需要人从生产线上退下来,设计整个流程模型并通过自动化的方式运行。在这个过程中,人是流水线的设计者,而AI的落地则是一个自动化、自我循环的供给过程。
  其中,最难的环节在于如何定义问题,而不在解决问题。也就是说,这些大量的计算模型如何设计,是需要结合企业具体的业务经验才能有效落到实处的。

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