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6大障碍减缓了人工智能创新的步伐

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2019-01-17 12:53:06 本文摘自:端科技

乍看之下,人工智能行业似乎火上浇油,消费者需求量大,投资者兴趣浓厚。事实上,人力资源创业公司的风险投资从2014年的32亿美元增加到 2017年前五个月的95亿美元。人工智能开发有无数激动人心的前景,包括医疗保健,农业和其他技术领域的应用但是,AI行业还不是一个失控的火车。

最大的障碍

人工智能有很多令人兴奋的支持,但是一些重大的障碍使它无法实现更具爆炸性的增长:

1.灵活性

年轻创业公司最大的优势之一就是他们的灵活性; 大公司经常遭受旷日持久的决策和无法调整,但规模较小,敏捷的公司可以快速 ,有效地应对新环境。然而,人工智能创业公司并不一定享受这种优势,因为人工智能是如此复杂,并且取决于许多未知变量,在项目中间很难换档。这可能会让一些AI创业公司死亡,或者推迟远远超过原定时间线的项目。

2.人才短缺

精通机器学习和创新足以创造新功能的专业人员数量非常少。人工智能的人才短缺,对行业的发展速度产生了深远的影响。

熟练的人工智能开发人员可以要求巨额工资,使初创公司很难负担得起,即使是有足够现金的创业公司也可能难以填补他们的人工智能职位。

3.比赛

有数百个有趣的人工智能初创公司即将开发或正处于开发阶段。对于希望获得下一代技术的消费者而言,这听起来令人兴奋,但它也提出了一个重要的问题:竞争。初创公司被迫做出更快的决策,更快地进入市场,并削减功能以击败竞争对手。这导致一些初创公司更快地烧毁,而其他初创公司则推出劣质产品。

4.销售周期不可预测

目前,很少有AI产品具有明确定义的销售周期。首先,人工智能仍然是一个相对较新的领域,因此其市场尚未明确界定。许多应用程序可以很好地针对个人用户或公司,并且很难准确预测您的产品在开发周期结束时的样子 - 即使您有一个有远见的计划。这使得AI初创公司难以准确预测其收入来源,甚至更难以确保足够的收入在其成长的早期阶段维持下去。

5.机器学习复杂性

不言而喻,编程高级AI功能非常复杂。如果您遵循现有的公式并依赖我们已有的集体知识,机器学习就变成了复制,粘贴和调整的简单问题。但要真正在这一领域进行创新,您需要丰富的知识和经验,以及尝试新事物的精神。

6.处理能力

大多数人工智能系统需要大量的处理能力才能工作。直到最近,这一直是一个重要的限制因素; 许多创业公司无法访问完成工作所需的处理单元。现在,像Nvidia这样的公司正在享受处理人工智能应用芯片的需求,并报告创纪录的销售和兴趣。然而,总的来说,处理增长还不能完全跟上最新的AI技术,并且这种基本限制可能仍然是开发人员的问题。

AI会看到放缓吗?

那么我们可能会看到人工智能技术进步的放缓吗?从短期来看,虽然高水平的消费者兴奋和风险投资可能会抵消其中的一些影响,但这是可能的。随着技术变得越来越容易掌握,该领域的创新者自然会克服许多这些问题。在那之前,他们将继续使已经复杂的行业复杂化。

Larry Alton是VentureBeat的一名撰稿人,负责人工智能。

关键字:智能

本文摘自:端科技

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6大障碍减缓了人工智能创新的步伐

责任编辑:zsheng |来源:企业网D1Net  2019-01-17 12:53:06 本文摘自:端科技

乍看之下,人工智能行业似乎火上浇油,消费者需求量大,投资者兴趣浓厚。事实上,人力资源创业公司的风险投资从2014年的32亿美元增加到 2017年前五个月的95亿美元。人工智能开发有无数激动人心的前景,包括医疗保健,农业和其他技术领域的应用但是,AI行业还不是一个失控的火车。

最大的障碍

人工智能有很多令人兴奋的支持,但是一些重大的障碍使它无法实现更具爆炸性的增长:

1.灵活性

年轻创业公司最大的优势之一就是他们的灵活性; 大公司经常遭受旷日持久的决策和无法调整,但规模较小,敏捷的公司可以快速 ,有效地应对新环境。然而,人工智能创业公司并不一定享受这种优势,因为人工智能是如此复杂,并且取决于许多未知变量,在项目中间很难换档。这可能会让一些AI创业公司死亡,或者推迟远远超过原定时间线的项目。

2.人才短缺

精通机器学习和创新足以创造新功能的专业人员数量非常少。人工智能的人才短缺,对行业的发展速度产生了深远的影响。

熟练的人工智能开发人员可以要求巨额工资,使初创公司很难负担得起,即使是有足够现金的创业公司也可能难以填补他们的人工智能职位。

3.比赛

有数百个有趣的人工智能初创公司即将开发或正处于开发阶段。对于希望获得下一代技术的消费者而言,这听起来令人兴奋,但它也提出了一个重要的问题:竞争。初创公司被迫做出更快的决策,更快地进入市场,并削减功能以击败竞争对手。这导致一些初创公司更快地烧毁,而其他初创公司则推出劣质产品。

4.销售周期不可预测

目前,很少有AI产品具有明确定义的销售周期。首先,人工智能仍然是一个相对较新的领域,因此其市场尚未明确界定。许多应用程序可以很好地针对个人用户或公司,并且很难准确预测您的产品在开发周期结束时的样子 - 即使您有一个有远见的计划。这使得AI初创公司难以准确预测其收入来源,甚至更难以确保足够的收入在其成长的早期阶段维持下去。

5.机器学习复杂性

不言而喻,编程高级AI功能非常复杂。如果您遵循现有的公式并依赖我们已有的集体知识,机器学习就变成了复制,粘贴和调整的简单问题。但要真正在这一领域进行创新,您需要丰富的知识和经验,以及尝试新事物的精神。

6.处理能力

大多数人工智能系统需要大量的处理能力才能工作。直到最近,这一直是一个重要的限制因素; 许多创业公司无法访问完成工作所需的处理单元。现在,像Nvidia这样的公司正在享受处理人工智能应用芯片的需求,并报告创纪录的销售和兴趣。然而,总的来说,处理增长还不能完全跟上最新的AI技术,并且这种基本限制可能仍然是开发人员的问题。

AI会看到放缓吗?

那么我们可能会看到人工智能技术进步的放缓吗?从短期来看,虽然高水平的消费者兴奋和风险投资可能会抵消其中的一些影响,但这是可能的。随着技术变得越来越容易掌握,该领域的创新者自然会克服许多这些问题。在那之前,他们将继续使已经复杂的行业复杂化。

Larry Alton是VentureBeat的一名撰稿人,负责人工智能。

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本文摘自:端科技

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