9 인공 지능의 추세 2018 년, 추구 또는 기다림?

in RFID 저널 on . 0 Comments

인공 지능은 2016 년에 추측의 개념에 속하며 2017 년에 인공 지능이 공식적으로 주류에 나타나서 응용 프로그램 수준 제품을 사용하기 시작했습니다. 따라서 2018 년에 AI는 바이러스 확산의 적용 기간에 접어 들게 될 것이며 많은 수의 실제 인텔리전스 애플리케이션이 등장하게 될 것입니다.



동향 1 : 강력 함이 강하다. 과학과 기술의 재벌이 먼저 이익을 창출합니다.


구글, 페이스 북, IBM과 같은 대기업은 인공 지능 분야의 트렌드를 선도 할 것입니다. 대기업 인 경우 데이터를 수집하는 데 더 많은 리소스가 있으므로 더 많은 데이터를 사용해야합니다. 중국에 관한 한 BAT와 같은 대기업도 이익을 낼 것입니다.




추세 2 : 알고리즘과 기법이 통합 될 것입니다.


인텔, 세일즈 포스, 트위터 등과 같은 AI의 모든 제 2 부는 대기업을 따라 데이터를 수집하고 데이터, 알고리즘 및 AI를 사용합니다. 업계에서 데이터 트랜잭션이 수행되며 알고리즘과 기술이 통합 될 가능성이 큽니다. 데이터 트랜잭션과 알고리즘 및 기술의 통합은 AI를보다 효율적으로 만듭니다.


추세 3 : 중국 기업은 AI 장면 적용 분야에서 획기적인 발전을 이룰 것입니다.


2018 년에는 시나리오 주도 및 이벤트 주도 비즈니스 모델이 혁신을 달성 할 것으로 예상됩니다. 기존 명령 기반 모드와 비교할 때 비즈니스 모드가 더 활발합니다. 테이크 아웃 산업을 예로 들면, 주문에 따른 레스토랑 주문은 식사 참가자의 기분, 날씨 및 맛을 기반으로하는 멀티 정보 분석이 될 수 있으므로 "오늘 먹어야 할 것은 무엇입니까?"라고 제안 할 수 있습니다.


중국 기업은 시나리오 응용 프로그램 및 비즈니스 모델 분야에서 더 빠른 혁신을 달성 할 수 있으며 양적 측면과 혁신 측면에서 세계를 계속 선도 할 것으로 예상됩니다.


추세 4 : 점점 더 많은 합병과 인수가있을 것입니다.


CB Insights의 통계에 따르면 인공 지능 획득의 군대 경쟁이 시작되었습니다. 2018 년에는 더 강렬해질 것입니다. 우리는 더 많은 지적 자본과 인재 확보를 목격하게됩니다. 기계 학습과 인공 지능 중소 기업은 두 가지 이유로 대기업에 인수 될 것입니다.


인공 지능은 데이터 집합 없이는 독립적으로 작동 할 수 없습니다. 대기업은 많은 수의 데이터 세트를 보유하고 있으며 중소기업은 매우 경쟁력이 있습니다.


데이터가없는 알고리즘은 쓸모가 없으며 반대의 경우도 마찬가지입니다. 데이터는 알고리즘의 핵심이므로 많은 수의 데이터를 얻는 것이 가중치입니다.




추세 5 : AI의 규제 환경이 앞으로 나아갈 것입니다.


AI 기술의 핵심 가치와 위험을 이해하려는 영국 정부, 미국 및 유럽 연합 정부와 함께 업계 참가자들은 기업에서 AI 기술의 적용을 자체 규제하는 방법에 중점을두기 시작할 것입니다.


이러한 자제는 궁극적으로 데이터 프라이버시 및 보호에 대한 기업 및 대중의 우려를 해결할 것입니다. 책임 성은 여전히 ​​핵심적인 문제입니다. AI 응용 프로그램을 만들고 알리기 위해 데이터, 특히 소비자 정보를 사용하는 방법을 규제하는 업계의 목소리는 2018 년에 증가 할 것입니다.


Trend 6 : AI는 복잡한 네트워크 보안 위협을 처리하는 데 사용됩니다.


현재 취약한 기술을 보호하기위한 네트워크 보안 산업의 능력은 해커의 능력보다 강력합니다. 이러한 추세에 대응하여 2018 년에는 Google, Facebook, Amazon 및 기타 기술 업계의 리더가 Massachusetts Institute of Technology, New York University 및 기타 선도적 인 기술 기업 및 학술 연구자, 연구 중심 보안 솔루션을 통해 더 많은 기회를 모색 할 것으로 예상됩니다 일체 포함.


사실, 이러한 파트너십은 해커 행동을 모니터하고 방지하기 위해 교차 네트워크 및 플랫폼 배포 안티 해커 AI 시스템을 구축하는 데 도움이됩니다.




Trend 7 : 인간 - 컴퓨터 상호 작용이 최우선 과제입니다.


로봇 기반 음성 상호 작용 체계는 AI에 대해 가장 낮은 임계 값이됩니다. 예를 들어, 기계는 음성 및 얼굴 인식을 분석하도록 프로그래밍 할 수 있으며 음성의 인토네이션에 따라 감정을 식별 할 수 있습니다. 2018 년에는 농업과 의학 분야에서 인간 - 컴퓨터 상호 작용이 더 많아 질 것입니다.


추세 8 : 수직 영역에서 AI 애플리케이션은 큰 잠재력을 가지고 있습니다.


소매, 운송, 제조, 금융, 의료 및 농업 분야의 수직 분야에서 인공 지능은 응용 가능성이 매우 높습니다. 이는 소비자에게보다 인간화 된 서비스를 제공하기 위해 시장 점유율을 결정하는 주요 요인이 될 것입니다. 그 중에서도 NLP (Natural Language Processing)가 특히 중요합니다. 자연 언어 처리 기술의 발전으로 인공 지능 서비스 분야가 크게 확장되어 소비자 시장의 발전을 촉진합니다.

Last update: Dec 21, 2017

Related Article

Comments

Leave a Comment

Leave a Reply