wordpress注明网站,新手小白怎样运营1688店铺,杭州公司,长春做网站团队来源#xff1a;专知摘要#xff1a;风险资本家马特图尔克#xff08;Matt Turck#xff09;最近发布文章#xff0c;能力越大#xff0c;责任越大#xff0c;介绍了大数据与人工智能在2018年发展的趋势#xff0c;并发布了全景图#xff0c;涵盖基础架构、开源框架、… 来源专知摘要风险资本家马特·图尔克Matt Turck最近发布文章能力越大责任越大介绍了大数据与人工智能在2018年发展的趋势并发布了全景图涵盖基础架构、开源框架、公司等一图囊括AI和大数据的发展趋势。马特·图尔克Matt Turck美国知名早期投资机构FirstMark的董事总经理此前以早期成功投资Pinterest、Shopify、Airbnb、Riot Games、InVision和Tapad等超级独角兽而著称。马特还是纽约乃至美国知名的技术趋势“布道者”他发起组织了2大新趋势分享社区一个围绕大数据和人工智能名为Data Driven NYC另一个围绕前沿技术和新兴计算平台叫Hardwired NYC。2018人工智能大数据全景图全景图涵盖了大数据人工智能行业的基础架构、开源框架、数据API、数据资源、跨基础结构分析、工业应用、企业应用、分析工具等涵盖有1095家大数据公司被纳入全景图。出现在全景图的一些关键公司上市了尤其是Cloudera、MongoDB Pivotal和Zuora。在撰写本文时其他的正在准备上市比如Elastic。2018年人工智能大数据发展趋势2018 年是数据世界中激动人心但又复杂多变的一年。一方面数据技术大数据、数据科学、机器学习、人工智能继续发展变得越来越高效在世界各地企业也得到了广泛的应用。到目前为止2018 年企业界的关键主题之一是“数字化转型”这绝非偶然。这个词语对有些人来说可能有点奇怪他们会嘀咕这难道不是过去 25 年来一直发生的事儿吗但它恰恰反映出一个事实许多传统的行业和企业现在正全力投入到真正的数据驱动之旅。另一方面更广泛的公众群体已经意识到数据的缺陷。无论是通过关于人工智能风险的公开辩论、剑桥分析公司(Cambridge Analytica)丑闻、大规模的Equifax数据泄露、与gdp相关的隐私讨论还是有关中国政府监控活动日益增多的报道数据世界已开始暴露出一些更阴暗、更可怕的隐患。1基础设施和分析工具从行业的角度来看数据生态系统仍然像以往一样令人兴奋和充满活力拥有丰富的创新初创企业、成熟的“规模扩展”以及许多积极的公共技术供应商。最重要的是许多大大小小的客户都在大规模地应用这些技术并从他们的努力中获得不可否认的价值。随着用更现代的数据产品替代旧的IT技术的循环继续大数据市场(基础设施、分析)似乎正在快速地在早期的大多数买家中循环并逐渐过渡到传统采用曲线的晚期。此外数据世界继续朝着云的方向发展。考虑到大型公共云服务提供商(AWS、Azure、谷歌云平台、IBM)的增长速度每个季度都能产生数十亿美元的收入这真是令人震惊。这一趋势引发了对供应商锁定的持续关注这可能为提供多云解决方案的初创公司提供机会。然而到目前为止采用多云策略的公司仍然倾向于依赖一个供应商作为他们的主要提供者。随着他们的业务不断发展大型云提供商通过其平台如 Amazon Neptune、Google AutoML 等提供一系列广泛的大数据、数据工程和机器学习工具通常都制定了激进的定价策略因而相互竞争越来越激烈这一切都是为了吸引更多的开发者因为他们真正的商业模式是数据存储。随着此类工具的范围和成熟度不断提高这对数据技术领域产生了重大影响可以说初创企业更难与之竞争至少在广阔的、横向的机遇面前就是如此。每年在大型云供应商会议上发布的产品公告列表如 AWS re:Invent会给初创企业带来巨大的冲击波因为他们将云供应商与数十家风投支持的初创企业直接竞争。看看公众市场如何应对即将到来的 Elastic一家开源软件企业IPO 将是一件有趣的事。然而只要初创企业有足够的差异化他们还是有很多机会的。在这个领域中很多企业都在快速扩展在生态系统的基础设施和分析部分中有许多特别有趣、快速增长的部分包括流 / 实时、数据管控和数据结构 / 虚拟化。人们对人工智能的兴趣激增也带来了在人工智能芯片、GPU 数据库、人工智能 DevOps 工具以及能够在企业中部署数据科学和机器学习的平台上的巨大机遇以及大量资金。2机器学习和人工智能在人工智能研究领域这无疑是疯狂的一年从 AlphaZero 的威力到新技术发布的惊人速度——生成对抗网络的新形式替代型的递归神经网络Geoff Hinton 的新胶囊网络。像 NIPS 这样的人工智能会议已经吸引了 8000 人每天都有成千上万的学术论文提交。与此同时对 AGI 的追求仍然难以捉摸这也许是值得谢天谢地的事儿。目前人们对人工智能的兴奋和恐惧大部分源于 2012 年以来令人印象深刻的深度学习表现但在人工智能研究领域中有一种情绪在人们中日益弥漫开来“接下来怎么办”因为有些人质疑深度学习的基础反向传播而其他一些人希望能够超越他们所认为的“蛮力”方法大量数据、大量算力或许更倾向于采用更多基于神经科学的方法。在人工智能研究领域许多人非但不担心机器人主宰世界反而担心该领域持续的过度炒作可能最终会让人失望并导致另一个人工智能核冬天的到来。然而在人工智能研究之外我们正处于一波深度学习在现实世界中的部署和应用浪潮的开端涉及不同行业的语音识别、图像分类、对象识别和语言等各种问题。如果说生态系统的基础设施和分析部分已经发展到后期的大多数那么对于企业和垂直人工智能应用来说我们仍然是非常早期的先驱者。尽管人工智能初创市场可以说已经显示出最终降温的迹象但以深度学习为基础的初创企业在一两年前开始暴增的情况依然在继续。整体规模和估值的期望仍然很高但 我们肯定已经经过了这样一个阶段大型互联网企业会为了人才而高价收购早期人工智能初创企业。 与其他一些利用这种炒作的企业相比市场中也出现了一些“真正”的人工智能初创企业。在 2014~2016 年期间成立的一些人工智能初创企业正开始初具规模许多企业在医疗、金融、“工业 4.0”和后台办公自动化等跨行业和垂直领域提供越来越有趣的产品。在未来的几年里深度学习将继续为现实世界的应用带来巨大的价值而专注于垂直方向的人工智能初创企业将面临许多巨大的机遇。这种持续的爆炸在很大程度上是一个全球现象加拿大、法国、德国、英国和以色列都特别活跃。然而中国在人工智能方面似乎处在一个完全不同的水平有报道称政府主导的数据汇集规模令人难以置信跨越了互联网企业和市政当局面部识别和人工智能芯片等领域的迅速发展以及为初创企业提供数轮巨额融资根据 CB Insights 的数据中国仅占全球人工智能交易份额的 9%但 2017 年在全球人工智能资金的比例接近 48%高于 2016 年的 11%见下面的一些例子。同样数据隐私以及所有权和安全性问题也正成为全球关注的主要问题。在互联网发展的早期数据隐私是为了保护我们在网上所做的事情这是我们活动中相对较小的一部分。相应地只有一小部分人真正在乎数据隐私的问题。随着我们个人和职业生活的方方面面都通过越来越多的联网设备连接到互联网上利害关系正在发生变化。人工智能能够在大量数据集中发现异常、预测结果和识别人脸这使数据隐私问题变得更加复杂。另一个独立但相关的问题是这些数据中有很多都属于大型互联网企业 (GAFA) 所有。有些企业比如 Facebook已经被证明不是完美的管理者。尽管如此这些数据为他们在生产更强大人工智能的竞争中提供了不公平的优势。针对这些问题一个新兴的主题是把区块链看作是对抗人工智能风险的一种可能的方式同时也是在 GAFA 之外的企业生产更为出色的人工智能的另一种方式。加密经济被视为一种激励个人提供个人数据的方式也是机器学习工程师通过匿名处理这些数据建立模型的一种方式。这一切仍处于试验阶段但一些早期的市场和网络正在出现。原文链接http://mattturck.com/bigdata2018未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
