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2016机器学习三大趋势:算法经济将引导人工智能走向何方?

http://www.it09.cn 时间:2016-07-08 08:36来源:IT09数码网

  

  2016年机器学习有三大趋势。其中,Gartner分析认为,算法将形成一个全球性的交易市场,就像当年的App经济,催生出全新一代的专业技术初创企业,并且革新机器与机器之间的交互方式;算法是创造智能应用的基石。同时,更多的数据将生成更好的模型和用户体验,进而吸引更多的用户以及更多的数据,而这将导致储存和计算数据的成本持续降低。

  上个月,在被视为美国人工智能发展另一片新天地的西雅图,Madrona风险投资集团举办了一场机器学习与人工智能峰会。100 多个专家、研究者和记者汇聚一堂,讨论人工智能的未来、机器学习的趋势,以及如何设计更智能的应用程序。

  算法公司 Algorithmia 的 Matt Kiser 参加本次峰会后总结,如今,每家公司都成了数据公司,能够在云中使用机器学习来大规模地部署智能应用,这得益于机器学习的三大发展趋势。

  “每个成功的新应用程序都将是智能应用,”Madrona 风险投资集团的投资合伙人 Somasegar说。“智能模块和学习功能将成为应用的大脑。”Somasegar曾是微软副总裁,负责软件开发者部门,2015年离职,加入Madrona。

  下面就来看看,机器学习的这三大趋势将如何让应用变得更智能。

  算法将形成经济

  Gartner副总裁兼研究员Peter Sondergaard说,“从根本上来说,数据是不会说话的,真正的价值在算法,算法决定行动”。

Gartner副总裁:算法才是真正价值所在

Gartner副总裁:算法才是真正价值所在

  如果你不去利用数据,世界上的数据就不会有用。算法其实指的是如何在业务过程中有效拓展人为管理,利用数据。

  “世界上所有大规模的东西都将被数据和算法所管理,”微软机器学习和数据集团全球副总裁 Joseph Sirosh 说。在不远的未来,“所有业务都将成为算法业务”。

  而这,将催生出“算法经济”:算法交易将会形成一个全球性的市场,世界各地的研究人员、工程师都能在这个市场上创造、分享乃至合成大规模的新算法。届时,算法也将变得像集装箱一样,能够任意组和扩展,从而搭建适用于不同应用的架构。

  也就是说,多个机器学习算法可以结合起来成为更强大的算法,从而更好地分析数据,充分发掘数据里的价值。

  在算法经济中,前沿的技术项目,无论是先进的智能助理,还是能够自动计算库存的无人机,最终都将落实成为实实在在的代码,供人使用和交易。

  上图的智能应用列表揭示了智能应用的抽象层级:从最下一层起,先是数据基础设置,接下来是数据收集和准备,再来是建造模块和服务,第4层是交互界面,最后才是消费者直接用到的服务。而要实现上图中的智能应用,无论是那一层,都离不开算法。

  算法是创造智能应用的基石。

  至于数据——国际人工智能学会Fellow、香港科技大学冠名讲座教授杨强就试图用迁移学习让计算机摆脱对大数据的严重依赖,从而让人工智能不再只是“富人的游戏”。也就是说,如果算法足够强大,大数据并非必须。

  “算法市场类似于App 商店,后者创造了所谓的App经济。”Gartner 的研究总监 Alexander Linden 说。“App经济的本质是,让各种各样的个人能够在全球范围内发行和销售软件,而不需要用自己的想法去说服投资人或建立自己的销售、市场和分发渠道。”

  Gartner曾发表报告,对算法经济可能带来的市场影响做出评估。Gartner认为,算法经济将无可避免地创造一个全新的市场,人们可以对各种算法进行买卖,为当下的公司汇聚大量的额外收入,并催生出全新一代的专业技术初创企业。

  想象这样一个市场:数十亿的算法都是可以买卖的,每一个算法代表的是一种软件代码,能解决一个或多个技术难题,或者从物联网的指数级增长中创造一个新的机会。

  正如App变革了人类与机器的交互方式一样,我们将会看到,算法经济将会促进下一代机器对机器互动演进的巨大飞跃。

  人们将会通过产品使用的算法来评价它的性能好坏。企业的竞争力也不仅仅在于大数据,还要有能够把数据转换为实际应用的算法。因此,CEO应该关注公司有产权的算法,而不仅仅是大数据。

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