2019年機(jī)器學(xué)習(xí)：追蹤人工智能發(fā)展之路

　　IDC報(bào)告顯示，預(yù)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)工具和解決方案的企業(yè)級采用率將在本十年結(jié)束前達(dá)到65% - 并且支出將達(dá)到460億美元。平均而言，55%的企業(yè)CIO已將機(jī)器學(xué)習(xí)視為業(yè)務(wù)加速的核心優(yōu)先事項(xiàng)之一。本文重點(diǎn)介紹了2019年機(jī)器學(xué)習(xí)將如何繼續(xù)發(fā)展。

　　以下是億歐智庫為您帶來的精選分享：

　　機(jī)器學(xué)習(xí)的新用例即將出現(xiàn)

　　今年早些時候，美國陸軍宣布將使用定制的機(jī)器學(xué)習(xí)軟件工具用于戰(zhàn)斗車輛的預(yù)測性維護(hù)。換句話說，機(jī)器學(xué)習(xí)將能夠預(yù)測車輛可能需要何時以及何種類型的維修服務(wù)。另一個有趣的機(jī)器學(xué)習(xí)用例是根據(jù)之前股票收益的記錄預(yù)測股市波動。最近的一項(xiàng)研究表明，用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測股票市場具有60%以上的準(zhǔn)確度。在醫(yī)療健康領(lǐng)域，機(jī)器學(xué)習(xí)模型被用于估計(jì)一個人的死亡概率(在這種情況下的準(zhǔn)確率遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過90%)。零售，營銷和銷售以及工業(yè)/制造業(yè)場景也常有機(jī)器學(xué)習(xí)的用例出現(xiàn)。

　　“閱讀”和“解釋”過去的數(shù)據(jù)并預(yù)測未來——這是機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)而技術(shù)肯定會越來越精致。人工智能應(yīng)用程序和機(jī)器學(xué)習(xí)工具的概念不再局限于機(jī)器人。相反，它們已成為業(yè)務(wù)工作流程和日常應(yīng)用程序的自然擴(kuò)展。

　　采用“針對機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的硬件”將會出現(xiàn)

　　2019年很可能是特別準(zhǔn)備的硅芯片——具有定制人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)功能——成為主流，至少對于企業(yè)而言。在可預(yù)見的未來，人工智能優(yōu)化硬件市場將繼續(xù)快速增長。一系列新的，功能強(qiáng)大的處理設(shè)備將會出現(xiàn)——我們還可以看到高端CPU和GPU?？偠灾?，這些工具和平臺將大大增強(qiáng)機(jī)器學(xué)習(xí)硬件的可用性。

　　云計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合

　　到2020年，全球云計(jì)算市場的年增長率約為25%。企業(yè)中機(jī)器學(xué)習(xí)的日益普及是推動這一激增的關(guān)鍵因素。為了成功實(shí)施“機(jī)器學(xué)習(xí)文化”，企業(yè)必須比以往更加關(guān)注創(chuàng)新——特別強(qiáng)調(diào)改進(jìn)的云托管和基礎(chǔ)設(shè)施參數(shù)。隨著時間的推移，越來越多的“人工智能專用工具和系統(tǒng)”必須存儲在云上——后者需要具有足夠的安全性和可用性標(biāo)準(zhǔn)。強(qiáng)大、可擴(kuò)展的云支持將幫助企業(yè)從機(jī)器學(xué)習(xí)無縫轉(zhuǎn)移到深度學(xué)習(xí)，為最終用戶提供更大價值，并提高他們的ROI數(shù)據(jù)。

　　從2019年開始，一般用戶將開始更清楚地了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)流程的工作原理 。鑒于人工智能正在其存在的領(lǐng)域(例如：醫(yī)學(xué)科學(xué))的關(guān)鍵性質(zhì)，人們想要知道技術(shù)如何得出其結(jié)論/預(yù)測是很自然的。

　　繼續(xù)推進(jìn)膠囊網(wǎng)絡(luò)

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)是，它們通常不考慮選擇對象的相對方向或位置。因此，可能會出現(xiàn)“信息差距”。而膠囊網(wǎng)絡(luò)就是為了而生的。它們很可能在2019年及以后取代許多傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在性能方面，這些膠囊網(wǎng)絡(luò)比傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)更具優(yōu)勢 - 具有更準(zhǔn)確的模式檢測功能，而且在少量數(shù)據(jù)時，錯誤概率也大大降低。更重要的是 - 膠囊網(wǎng)絡(luò)也不需要重復(fù)訓(xùn)練迭代，以“理解”變化。

　　基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的高級醫(yī)療保健模塊，用于比較患者的醫(yī)學(xué)圖像和其他醫(yī)療圖像，已經(jīng)在使用。生物制藥公司阿斯利康(AstraZeneca)計(jì)劃廣泛使用機(jī)器人和機(jī)器學(xué)習(xí) - 用于在中國開發(fā)智能診斷系統(tǒng)。

　　人工智能助手的興起和崛起

　　Siri和Google智能助理以及Alexa已經(jīng)成為我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠郑匾氖?，每個頂級“智能助手”都在逐年變得更加聰明。

　　基于5000個一般性問題，Siri設(shè)法回答了大約31%，其中近80%是正確答案;在同一項(xiàng)調(diào)查中，Google智能助理回答了超過67%的問題，準(zhǔn)確度低于88%。

　　隨著機(jī)器學(xué)習(xí)范圍的擴(kuò)大，人工智能助手已準(zhǔn)備好超越智能家居。從明年開始，現(xiàn)代和起亞將開始在其新車型中提供內(nèi)置的人工智能虛擬助手系統(tǒng)。這些助手將能夠執(zhí)行無數(shù)的任務(wù)——從遠(yuǎn)程家庭和汽車控制功能(通過語音)到目的地建議(基于先前的偏好)和導(dǎo)航指南。在所有生活范圍內(nèi)，具有機(jī)器學(xué)習(xí)功能的“智能助手”將使生活變得前所未有的簡單。

　　智能聊天機(jī)器人(具有人工智能)也正在迅速崛起。但是，有必要保持警惕——因?yàn)橛?xùn)練數(shù)據(jù)集中的偏差會對用戶體驗(yàn)造成嚴(yán)重?fù)p害。微軟的'Tay'聊天機(jī)器人就是這種失敗的典型例子。