從百度與IDC發(fā)布的白皮書,看超乎想象的AI大趨勢
有人說互聯(lián)網(wǎng)開始由黃金時代轉(zhuǎn)入白銀時代,但AI可能與此相反,初創(chuàng)期的“白銀時代”已經(jīng)向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用全面落地的“黃金時代”進發(fā)。
12月20日,國際數(shù)據(jù)公司(IDC)與百度AI產(chǎn)業(yè)研究中心(BACC)聯(lián)合發(fā)布《百度大腦領(lǐng)導(dǎo)力白皮書》。該白皮書按官方說法意在“洞察AI趨勢,激發(fā)產(chǎn)業(yè)新效能”,在開篇著重預(yù)測了2019年中國AI市場發(fā)展的十大趨勢。
解構(gòu)該白皮書,我們發(fā)現(xiàn),未來AI的發(fā)展在很多地方都將超出現(xiàn)有預(yù)期。
AI帶來的便捷,將比你想得還要極致
AI給產(chǎn)業(yè)和生活帶來了無與倫比的便捷,而未來AI帶來的便利將比你想象的還要更進一步。
1、部署AI,代碼都不想敲?那就點幾下鼠標吧
在云計算巨頭的支撐下,企業(yè)自己部署AI即將擺脫過去那種全靠碼農(nóng)一行行代碼敲出模型的境況,用少量的引導(dǎo)代碼就能部署完整、可用、高效的算法模型。
不過,這還沒有結(jié)束,那些對AI需求相對固定、大眾化的企業(yè),甚至可以“懶”到連少量代碼都不用敲,直接在專業(yè)開發(fā)平臺上點幾下鼠標就能實現(xiàn)AI部署自動化,像訪問WEB一樣便捷。由此,“普惠AI”將不再是一個概念。
類似的開發(fā)平臺不斷涌現(xiàn),典型的如谷歌AutoML、百度EasyDL等。例如,在EasyDL上,用戶可以上傳圖片、音頻、文本等原始數(shù)據(jù),系統(tǒng)可自動訓(xùn)練出合適的模型,以圖像分類為例,訓(xùn)練數(shù)據(jù)每類僅需20-100張圖片,最快10分鐘可訓(xùn)練完畢。
2、不光人想變得更懶,機器也是
在AI之前IT信息化已經(jīng)大行其道,財務(wù)、人力等的IT化讓人可以更“懶”更輕松。但是,過去的IT信息化本質(zhì)上只是把人要做的事由機器去執(zhí)行(進行了一定的流程重構(gòu))。
現(xiàn)在,智能化使得業(yè)務(wù)流程再度重構(gòu),某種程度上,機器也變得“更懶”,憑借AI模型只需要少量的步驟就能完成過去IT信息化系統(tǒng)要做的工作。
IDC預(yù)計至2023年,AI將取代50%的IT業(yè)務(wù)工作量,節(jié)省20%以上的運營成本。在已有的實踐案例中,太平洋保險和百度合作,在車險理賠環(huán)節(jié)采用AI技術(shù)(原有IT信息化支撐),每年預(yù)計將節(jié)省2-3億元運營成本。在車險理賠中,超過70%的車險理賠都是5000元以下的小額碰擦事故,而整體賠付金額只占到20%多,這十分適合AI的介入。
3、不能隨心所欲的智能交互都是偽命題
智能音箱現(xiàn)在十分流行,它代表人機交互界面的智能化趨向,即擺脫屏幕的束縛,讓交互通過語音的方式實現(xiàn)。
人和人之間獲取和交互信息,可通過說話、讀文字、對眼神、瀏覽照片、播放視頻等多種方式,這些,正是AI加持交互的最終目標。智能音箱只是開始,那些人與機器的交互,將通過AI實現(xiàn)“隨心所欲”不被時間、設(shè)備、場所所桎梏。
在這之前,至少要先擺脫屏幕。IDC預(yù)計到2023年,支持AI的人機交互接口將取代目前50%的基于屏幕的B2B和B2C的應(yīng)用程序。在融合語音、圖像、視頻以及語義理解能力的AI能力不斷進化時,有理由相信,未來人與機器的交互將“心有靈犀”,而不是只靠冰冷的電容屏。
AI已經(jīng)很聰明了?對,但它還能比你想象的聰明更多
除了產(chǎn)業(yè)與生活的便捷化,AI自己在也變得更“聰明”,甚至比我們想象的AI要聰明得多。
1、全能型選手馬上要成型了
李開復(fù)曾經(jīng)對AI落地場景有過直白的觀點——金融行業(yè)會是最好、最先落地AI的場景。時至今日,F(xiàn)intech領(lǐng)域的AI應(yīng)用的確大放異彩,金融風(fēng)控成為AI落地的典型產(chǎn)品。同時,在政府行業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)行業(yè),AI近年來的實踐也突飛猛進,城市治理、政務(wù)ATM背后都有AI的身影,連我們平時點個外賣,小哥如何配送背后都存在著AI路徑優(yōu)化。
不止于此,按照IDC與百度的預(yù)測,除了上述三個行業(yè)的全面擴展,新零售、新制造、醫(yī)療領(lǐng)域也將成為AI市場的新增長點。這六大行業(yè)未來應(yīng)用AI的3年復(fù)合增長率將超過30%。
例如,廣州婦女兒童醫(yī)療中心已于2年前開始全面探索AI的應(yīng)用,包括在電子病歷系統(tǒng)中應(yīng)用語音識別幫助撰寫,利用圖像識別、深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行智能閱片輔助診斷,此外,還有病種分析、影像報告文書撰寫、智能導(dǎo)診、臨床輔助診斷等多個AI應(yīng)用場景落地。
而這些,還只是AI的典型應(yīng)用,在更多領(lǐng)域AI也在崛起。.
2、不只是知其然,還要知其所以然
過去及當前某些AI技術(shù),還處在只能聽清、看清的“知其然”狀態(tài),而信息到底想表達什么,AI其實是不懂的。就好像用AI語音聽寫一段話,它能準確地翻譯出來而不用用戶打字,但這句話究竟是什么用意AI并不知道,或者說,需要換用另一個AI算法來實現(xiàn)。
這顯然是不夠的。在IDC與百度發(fā)布的報告中,多模態(tài)計算會成為下一步的技術(shù)趨勢。
按百度高級副總裁王海峰的說法,機器智能不僅僅能夠“看清聽清”,還要能夠“看懂聽懂”。由此,融合視覺、語音、語義及情感的多模態(tài)計算成為必然,其結(jié)果,是AI更能深入理解信息背后的含義,進而更好地支撐各種應(yīng)用。
例如,服務(wù)快消品行業(yè)的惠合科技接入百度EasyDL進行陳列審核,旗下e店佳應(yīng)用上傳陳列視頻,EasyDL以定制化的物體檢測能力來識別商品是什么,同時還能推演出圖片中該類型商品的陳列究竟是否符合要求。目前,該圖像識別已經(jīng)應(yīng)用至40000家零售門店,這背后,就是多模態(tài)計算的價值呈現(xiàn)。
3、不管什么類型數(shù)據(jù),只要有需求AI隨時“效命”
數(shù)據(jù)是AI算法模型的原料,一個算法對應(yīng)一種結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),要是數(shù)據(jù)不匹配算法便不能很好運行甚至出錯。
然而,很多企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,物理世界到虛擬數(shù)字多數(shù)時候并不能成為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),它們類型多樣、形式復(fù)雜。例如,制造業(yè)機械維保往往有零件或組件名稱、序列號、制造商信息、維護間隔、維護日期、分包商信息、手冊和文檔的鏈接、聯(lián)系人、保修和服務(wù)合同信息等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),十分“豐富”。
這些非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)帶來龐大的AI計算需求,在它們應(yīng)用到AI算法之前,需要有多模型數(shù)據(jù)庫的支撐,什么都能往里邊塞,AI通過這樣的數(shù)據(jù)庫什么都能“算”。由此,在迫切需求的支撐下,所謂多模型數(shù)據(jù)庫開始走向市場,IDC預(yù)計到2023年,多模型數(shù)據(jù)庫的支出將達到NoSQL數(shù)據(jù)庫(一種當前興起的主流數(shù)據(jù)庫形態(tài))支出的30%。
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