人工智能商機因物聯(lián)網的蓬勃發(fā)展持續(xù)看漲。在深度神經網絡、繪圖處理器與大數(shù)據(jù)分析三項技術的合力發(fā)展下,人工智能技術的發(fā)展速度大幅提升。據(jù)研究機構Gartner預估,在2020年,人工智能的商機將高達3,000億美元。此一商機主要來自傳感器的數(shù)據(jù)處理,因其有助于架構出更能滿足使用者特定需求的萬物聯(lián)網。
Gartner研究總監(jiān)Angela Mclntyre表示,據(jù)Gartner預估,在2020年,人工智能商機將高達3,000億美元,其中包括人工智能的產品與服務。即便到去年為止,人工智能商機還只有300億美元,不過目前許多大廠皆已投入人工智能的開發(fā),例如微軟(Microsoft)、百度、Google等,促使人工智能的競爭態(tài)勢越來越激烈。
Mclntyre進一步表示,人工智能的大幅起飛,主要是因DNN、繪圖處理器與大數(shù)據(jù)分析三項關鍵技術,帶動了深度學習的破壞性變化,在2012年時,GPU開始出現(xiàn)多核心整合,該特性促使了DNN可進一步編程,也就能大規(guī)模地進行大數(shù)據(jù)訓練。
在繪圖處理器技術有大幅突破前,要發(fā)展計算模型,往往得花好幾年的時間來開發(fā),同時也要寫數(shù)千條程序代碼,但GPU多核技術的出現(xiàn),使得人工智能只要幾天內,甚至幾小時內就能完成模型開發(fā)。運算能力出現(xiàn)突破性進展,也正好能協(xié)助處理物聯(lián)網傳感器所產生的龐大數(shù)據(jù)量。Gartner研究總監(jiān)呂俊寬表示,在下個物聯(lián)網的世代中,將會有越來越多的傳感器,這些伴隨感測而來的資料量也將越來越大,但也就衍生出了處理的問題。這時候下個數(shù)字革命便會是人工智能,透過機器學習,快速地分析數(shù)據(jù),并改進商業(yè)模式,甚至發(fā)展出新的商業(yè)模式。
呂俊寬進一步表示,深度學習的核心技術其實只有十多種。但這十多種技術,會發(fā)展成上千個不同的應用,這數(shù)千種的應用,又會再發(fā)展成數(shù)萬種不同行業(yè)的應用,像是目前看到的銀行、工廠制造等。
在目前人工智能實際發(fā)展的應用上,最受到關注的是虛擬個人語音助理(Virtual Personal Assistant Speaker, VPA)。呂俊寬表示,VPA目前已經可以替使用者購買所需的東西,不過這也就意味著,小孩子也可透過VPA隨意購買所需的東西,進而帶來了父母管教的問題,因此若VPA能導入人工智能,識別出各用戶的聲音,以決定是否執(zhí)行購買,便能成功協(xié)助解決此一問題,而此性質的人工智能應用,也將能更進一步地實行智能家居。
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