和我们一起,探索互联网之美
2017年,可以称得上是手机AI的元年。
在这一年,
手机人工智能芯片横空出世,
人脸识别引发了一场卸妆热,
智能语音也让大家有了Siri之外的更多玩伴。
AI领域的平民化趋势,
不仅引爆了资本市场对AI的热情,
也成为了新的各大企业新的投资风口。
华为发布AI手机Mate10。
苹果表示已经内置了人工智能“神经引擎”,将成为旗下各类智能产品未来的AI平台。。
而同属芯片大佬的三星也表示将加大对AI芯片的投资力度,预计在2018年下半年将推出新一代的人工智能芯片。
各路手机大佬们方向一致,
争相在人工智能芯片上争抢话语权。
既展现了手机领域AI的平民化,
也预示着未来的人工智能,
将在更多方面开花结果。
那么关于AI的具体情报都有哪些呢?
今天就让iDataAPI君,
带你走进人工智能平民化的世界吧~
一、人工智能的基本框架
1.人工智能受到关注的原因
1
大数据源
包括互联网、物联网、社交网络等;
2
计算能力
涵盖云计算、GPU、FPGA、专用计算单元等;
3
算法
包括深度学习、神经网络、开源框架等关键词。
三者关系密切,没有足够的数据神经网络不能发挥作用,没有足够的计算能力,数据价值也无法有效开发。三者联合,把原来的识别变成了今日的快速搜索,大大提高了效率。应用到平民生活领域,将让生活更加便捷有趣~
那么人工智能产业的公司,主要都有哪些类型呢?
2.人工智能的产业分类
1
AI 基础技术公司
包括云计算基础设施、算法、数据存储/运输、芯片、开源框架等。它们几乎被大公司垄断,如中国的BAT,国外的Google、 Microsoft、Apple、Facebook等。
2
AI横向技术公司
这些公司不跟固定应用结合,而是一类技术,如云视频和人脸识别,如语音识别、视觉识别/人脸识别,自然语言处理、聊天引擎、大数据分析等。
3
AI应用公司
如果AI不能落地到一个应用的话其价值是会受到影响的。可能的应用包括个人助理、智能家居、制造业、农业、医药、健康、财经、无人驾驶等。
我国人工智能专家很多,70%研究影音/视觉应用类,从事物联网数据研究的专家还不多,但很大一部分数据在物联网领域。目前AI技术已经运用到几个垂直应用,但在传统行业,能和物联网结合的行业仍有大量的机会。
3.人工智能的技术分层
通知感知认知预知相知
二、 人工智能的发展现状
1.深度学习带来AI新的春天
深度学习的一大特点是有很多分支结构,能够让机器学习如何学习。
在非监督的情况下让机器人学习一些东西。
深度学习可以把数据融合起来做更高级的处理。
能够从一个任务中学习到经验和知识,运用到另一个任务中。
2.AI发展问题分析
1
数字孤岛现象
即封闭的人工智能系统造成了很多“孤岛”。
2
数据融合
用户交互、数据、知识及服务缺乏互通互联及兼容性,数据无法融合
3
AI应用远远落后于AI技术
传统企业缺少转型人工智能企业的人才及团队,人工智能新创公司的产品需要长时间进入市场,人工智能服务/技术掌握在大公司手里;以及垂直应用不完善,造成了技术到运用之间还有很大距离。
面对人工智能平民化的机遇与挑战
iDataAPI用两个月的时间
为健康产品提供AI接口
展现了一种人工智能平民化的方式
三、健康智能助手
1
目标:
识别图片中的菜名和主要食材
2
应该场景
用户对上的菜拍照,提交给健康智能助手,以分析图中的菜名以及包含的食材。进一步,根据用户的身体特征(如肥胖、三高等),给用户提供相关饮食建议和指导。
3
实现方案:
采集世界各地的菜名
例如中国的八大菜系、法国菜、意大利菜等,然后通过菜名聚类,选取10000种最流行的菜名,并建立10000菜名种所用到主要食材,主要选取1000种食材,例如猪肉、牛肉、羊肉、各种蔬菜等。
根据10000种菜名,采集美食网站的图片
如美食杰、豆果网、美食天下、教你做菜,以及百度图片、谷歌图片,每种菜名采集1000张图片以上,构建一个1000万以上的图片库。
利用构建的图片库
基于深度学习技术,即复杂卷积神经网络(Convolutional Neural Networks),包括Inception和ResNet等,学习菜名和食材分类模型。
人工智能平民化的今天,
iDataAPI君将继续开发,保持创新,
与大家共同探索,互联网之美~
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