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Gartner:人工智能2018

一、Gartner:AI領(lǐng)域2018-2020年成熟度曲線介紹

成都創(chuàng)新互聯(lián)長期為超過千家客戶提供的網(wǎng)站建設(shè)服務(wù),團(tuán)隊(duì)從業(yè)經(jīng)驗(yàn)10年,關(guān)注不同地域、不同群體,并針對不同對象提供差異化的產(chǎn)品和服務(wù);打造開放共贏平臺,與合作伙伴共同營造健康的互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)環(huán)境。為沂源企業(yè)提供專業(yè)的網(wǎng)站制作、做網(wǎng)站,沂源網(wǎng)站改版等技術(shù)服務(wù)。擁有10多年豐富建站經(jīng)驗(yàn)和眾多成功案例,為您定制開發(fā)。

近日,全球權(quán)威的技術(shù)研究和分析公司Gartner發(fā)布了2020人工智能技術(shù)成熟度曲線報(bào)告(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2020)。

人工智能領(lǐng)域到底是越來越強(qiáng)大了?還是依舊比較“智障”呢?

如果對比一下Gartner近三年的報(bào)告,就是一個(gè)比較有意思的事情了,有些技術(shù)逐漸落伍被淘汰了,有些技術(shù)依舊止步不前,也有些技術(shù)進(jìn)步的速度非常之快。

東方林語先把2018-2020年的成熟度曲線列出來,考考大家的眼力。

1、2020年的人工智能技術(shù)成熟度曲線報(bào)告(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2020),如下圖:

2020年AI成熟度曲線

2、2019年人工智能技術(shù)成熟度曲線報(bào)告(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2019),如下圖:

2019年AI成熟度曲線

3、2018年的人工智能技術(shù)成熟度曲線報(bào)告(Hype Cycle for Artificial Intelligence, 2018),如下圖:

2018年AI成熟度曲線

二、近年人工智能領(lǐng)域的亮點(diǎn)技術(shù)介紹

強(qiáng)化學(xué)習(xí)、生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GANs),遷移學(xué)習(xí),圖學(xué)習(xí)、自監(jiān)督學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)……

近幾年,人工智能領(lǐng)域,各種新技術(shù)層出不窮,讓人目不暇接,疲于應(yīng)對……

以深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域?yàn)槔覀兛梢允崂硪幌逻@幾年的重大突破:

2012年:應(yīng)用AlexNet和Dropout 方法處理ImageNet;

2013年:使用深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)玩轉(zhuǎn) Atari 游戲;

2014年:采用“注意力”的編碼器-解碼器網(wǎng)絡(luò)及Adam優(yōu)化器;

2014/2015年:生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN);

2015年:殘差網(wǎng)絡(luò)(ResNet);

2017年:Transformer模型;

2018年:BERT和微調(diào)NLP模型;

2019/2020年及之后:BIG語言模型,GPT-3語言模型、自監(jiān)督學(xué)習(xí)……

2020年下半年,就有一項(xiàng)“出道即巔峰”的人工智能領(lǐng)域革命性突破技術(shù)GPT-3語言模型。

這又是什么“黑科技”?

簡單解釋來說,這是OpenAI 高調(diào)推出了的一款具有 1750 億參數(shù)的自回歸語言模型。

GPT-3在人工智能領(lǐng)域掀起了又一陣革命。

從參數(shù)量上看,它比當(dāng)時(shí)全球的深度學(xué)習(xí)模型 Turing NLP 大上十倍。

從功能上看,它可以答題、翻譯、寫文章,還帶有一些數(shù)學(xué)計(jì)算的能力。

AI大佬們談到GPT-3,是這么評價(jià)的:生命、宇宙和萬物的答案,就只是 4.398 萬億個(gè)參數(shù)而已。多么瀟灑的回答呀。

看看下面這張圖,借助GPT模型,最左側(cè)是輸入的半張圖片,中間的四列是自動補(bǔ)全的圖片,最右側(cè)是原始圖片。

GPT模型識別遮擋圖片

最令人震驚的是,GPT3的不用接受特定訓(xùn)練,就能夠完成這些任務(wù)。

結(jié)論是:用過的都說好。

科技進(jìn)步,永無止境。

三、典型介紹之知識圖譜技術(shù)

對比2018-2020年的人工智能技術(shù)成熟度曲線報(bào)告,本文重點(diǎn)介紹一下知識圖譜技術(shù),這項(xiàng)技術(shù)也是進(jìn)步最快、場景價(jià)值得到廣泛驗(yàn)證的技術(shù)之一。

基于該報(bào)告,我們可以先圍繞該技術(shù)做一下分析。

知識圖譜技術(shù)之所以被認(rèn)可,因?yàn)槠湔宫F(xiàn)了更好地揭示其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的高階相關(guān)性的能力。

知識圖譜分為通用知識圖譜與行業(yè)知識圖譜。

知識圖譜的底層,使用了自然語言處理(NLP)和相關(guān)的文本分析技術(shù),知識圖譜非常適合存儲從非結(jié)構(gòu)化資源分析中提取的數(shù)據(jù)。它們還能夠存儲結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),包括隱式提供結(jié)構(gòu)和內(nèi)容的元數(shù)據(jù),編碼支持各種用例的處理的信息。

按照Gartner的建議,IT領(lǐng)導(dǎo)者應(yīng)將知識圖譜作為數(shù)據(jù)庫,存儲有關(guān)實(shí)體及其關(guān)系的數(shù)據(jù),當(dāng)數(shù)據(jù)有許多不同的來源和形式時(shí),尤其如此。例如,內(nèi)容服務(wù)平臺中的文檔、數(shù)據(jù)源中的更新、視頻中的音頻或數(shù)據(jù)庫中的表格。

負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)和分析的IT領(lǐng)導(dǎo)者必須將知識圖譜納入其數(shù)據(jù)和分析治理和管理的范圍,為防止數(shù)據(jù)孤島的延續(xù),應(yīng)研究并建立多種知識圖譜的互操作方式。

Gartner指出,知識圖譜目前已應(yīng)用于如下領(lǐng)域:

1.數(shù)字化工作場所;例如,協(xié)作、共享和洞察力;

2.自動化;例如,從內(nèi)容到RPA的數(shù)據(jù)抽??;

3.支持機(jī)器學(xué)習(xí);例如,增強(qiáng)訓(xùn)練數(shù)據(jù);

4.數(shù)據(jù)分析;例如,增強(qiáng)分析,特別是在商業(yè)智能背景下的增強(qiáng)分析報(bào)告和網(wǎng)絡(luò)安全;

5.數(shù)字商務(wù);例如,產(chǎn)品信息管理和建議;

6.數(shù)據(jù)管理;例如,元數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)目錄和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。

通用知識圖譜,是以百科類知識為主,強(qiáng)調(diào)知識的廣度,數(shù)據(jù)來源一般較為單一,比如我們常用的搜索引擎,就是通用知識圖譜。

行業(yè)知識圖譜是面向?qū)I(yè)領(lǐng)域的專有應(yīng)用,基于每個(gè)行業(yè)的知識來進(jìn)行構(gòu)建(比如金融、電力、公安等)知識庫,以知識的深度為特性,數(shù)據(jù)來源則更為豐富。因此,行業(yè)知識圖譜,對于各垂直領(lǐng)域的細(xì)分場景,更能凸顯價(jià)值。

以金融知識圖譜來說,它就是一種用圖模型來描述知識和建模實(shí)體之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的技術(shù)方法,旨在從金融機(jī)構(gòu)內(nèi)、金融機(jī)構(gòu)外數(shù)據(jù)中識別、發(fā)現(xiàn)和推斷企業(yè)、企業(yè)自然人、行業(yè)、事件、產(chǎn)品等實(shí)體與金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)之間的復(fù)雜關(guān)系,是實(shí)體關(guān)系的可計(jì)算模型。

知識圖譜鏈?zhǔn)骄W(wǎng)絡(luò)

一方面利用圖相關(guān)計(jì)算和挖掘技術(shù),加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)管控、稽核審計(jì) ,構(gòu)建企業(yè)、客戶及員工的對公、個(gè)人圖譜,全面記錄關(guān)系特征,搭建貸前、貸中、貸后等應(yīng)用場景,名單池分層分類管理,動態(tài)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)測,實(shí)現(xiàn)基于知識圖譜技術(shù)的智能風(fēng)險(xiǎn)管控。

另一方面,通過資金轉(zhuǎn)賬等關(guān)聯(lián)關(guān)系,實(shí)現(xiàn)以客找客,加強(qiáng)智能營銷線索推薦。有效提高復(fù)雜業(yè)務(wù)關(guān)系管理能力,利用大數(shù)據(jù)知識圖譜技術(shù),快速發(fā)現(xiàn)營銷商機(jī)與潛在風(fēng)險(xiǎn)。

違約客戶模型

下圖為Gartner列出的企業(yè)AI成熟度模型,可以作為參考,看看你們企業(yè)的AI成熟度處在哪個(gè)階段呢?

企業(yè)AI成熟度模型

在行業(yè)知識圖譜方面,金融行業(yè)目前是應(yīng)用知識圖譜最多的行業(yè)。

根據(jù)愛分析的報(bào)告,也列出了金融領(lǐng)域的知識圖譜主要廠商及玩家名單,具體如下:

金融行業(yè)知識圖譜主流廠商

關(guān)注“東方林語”,一起了解更多人工智能知識。

分享名稱:Gartner:人工智能2018
標(biāo)題來源:http://www.rwnh.cn/article40/cjosho.html

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