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如何逾越AI产业鸿沟?

来源:IT桔子 作者:IT桔子 责任编辑:方向 发表时间:2017-08-25 15:21 
核心提示:虽然,这一次深度学习算法将语音、图像识别率先推向了人类实现的最佳边界,但是目前AI算法并不完美,一是算法训练模型只能针对特定领域,通用性差;二是这一代算法太依赖于数据。AI推理、思考、联想等智力功能与人类大脑相去甚远,目前,AI的发展水平整体上只

本文原标题:《中国投资人工智能最多的机构居然是真格基金?》

AI能否完成人类历史上的颠覆式创新,开启人类新时代?60余年来人们对这个话题一直争论不休。 

2006年,Hinton教授发明了一种训练深层网络的新思路,随后三篇论文炸开了深度学习算法突破口。很快,又有公司发明了用于支持深度学习算法的新型芯片,大大改善了旧芯片计算能力不足的问题。在算法和算力的支持下,互联网存储了20多年的大量数据终于找到了它历史的使命:训练机器!于是第三次人工智能热潮被掀起了。

虽然,这一次深度学习算法将语音、图像识别率先推向了人类实现的最佳边界,但是目前AI算法并不完美,一是算法训练模型只能针对特定领域,通用性差;二是这一代算法太依赖于数据。

AI推理、思考、联想等智力功能与人类大脑相去甚远,目前,AI的发展水平整体上只能算是处于“微智时代”。要想让机器成精,AI还需更上几层楼,恐怕要更待些时日。

虽然只是微智时代,但并阻挡不了“AI+”对行业的颠覆,目前应用型技术层出不穷,未来可以预见人工智能与产业应用会产生更深层次的结合。

C端到底行不行? 

在目前的AI微智时代,创业公司大致可分为三个梯队:广义机器人、自然语言处理、计算机视觉与图像。

根据腾讯研究院&IT桔子联合发布的《2017年中美人工智能创投现状与趋势研究报告》统计数据,国内智能机器人与无人机相关技术创业最为火爆,位居于第一梯队;语义分析、语音识别、聊天机器人等自然语言系列的技术位列第二梯队;第三梯队则为人脸识别、视频/监控、自动驾驶、图像识别等计算机视觉系列的技术;另外,情感计算这种综合了心理学、语义、视觉、环境感知等多种技术的复杂应用技术也在慢慢成长中,这类企业正在尝试产业的探索与创新,前景广阔,但是目前处于热度排行末端。

B端市场无疑是创业最合适的切入点,可以充分发挥AI的工具性,提升效率和体验,从而跨过工业应用红线。

虽然目前的AI技术应用多数着眼于B端市场,为企业提供服务。不过,近两年来,市场上出现了一些定位于C端用户的产品。

靠近C端用户并探索流量和数据的变现模式是较为理想的发展路径,比如,在广告、媒体、美妆、设计等行业已经涌现了第一批消费级终端产品,并且在消费者中形成了一定的影响力。(责任编辑:方向)

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