10月、CB Insights分析プラットフォームは、人工知能の分野の動向に関する研究を発表しました。 CB Insights自体もこの分野の参加者です。同社はAIを使用して、ベンチャーキャピタル、スタートアップ、特許、パートナーシップ、ニュースに関するデータを合成、分析、視覚化します。 そのクライアントには、Cisco、Salesforce、Castrol、Gartner、およびNEA、Upfront Ventures、RRE、FirstMark Capitalなどのハイエンドベンチャーキャピタルファンドが含まれます。
プラットフォームで2016-2017年のデータに基づいてコンパイルされたAIの5つの最も興味深い重要なトレンドを知ることができます。
すべての分野で、AIに関連するトランザクションの量は過去5年間で増加しました 中国が米国をかかとに踏み出す
中国は自信を持って非常に積極的にAI市場を獲得するという計画を達成しています。 昨年、中国のベンチャー市場は最初にアメリカの市場を上回りました。2017年のAIスタートアップへのすべての投資の半分は中国企業によって行われました。
間違いなく、アメリカは依然として世界のAIプロジェクトの数で支配的ですが、トランザクションのグローバルシェアを徐々に失いつつあります。
中国では、
顔認識技術と
AIチップの 2つの開発に重点が置かれてい
ます 。
中国の顔認識システム市場には現在3人のリーダーがいます。これらは2つの「ユニコーン」MegviiとSenseTime、および州から3億1,000万ドルの助成金を受け取った新しいスタートアップCloudWalkです。
2017年、中国の55の都市が「兄貴」の観測対象になりました。 カメラは人とイベントを監視し、撮影した画像は政府機関で処理されます。 最終的に、これは社会的信用システムの作成につながるはずです-市民を評価するための一種の測定基準。
[注：中国の完全な「社会的評価」は2020年までに実施される予定です。 AIが組み込まれたシステムは、人の行動を監視することでこの指標を決定します。彼は何にお金を費やし、定期的に請求書を支払い、人々と友好的に通信します。 必要なレベルの信頼を達成していない人は、出国したり、特定の公共サービスを利用することはできません]スタートアップMegviiはすでに中国市民に関するデータへのアクセスを獲得しているほか、Sunshine Insurance Group、ロシア中国投資ファンド、企業の巨人FoxconnとAnt Financialからの支援も得ています。 後者はHangzhou City Brainプロジェクトに参加し、AIを使用してカメラデータを分析しました。
政府のプロジェクトに加えて、Ant Financialは商業目的で顔認識システムを使用しています。たとえば、Alibabaが所有する小売店の支払いシステムの開発を実施しています。
AIチップに関しては、現在、中国の開発者は、NVIDIA GPUのパフォーマンスとエネルギー効率を20倍上回るデバイスに取り組んでいます。 今後3年間、中国企業のCambriconは、ディープラーニング専用のチップを開発します。
中国は投資に関して忠実であり、主要なテクノロジー大手のバイドゥとJDは、中国のAIスタートアップと外国のスタートアップの両方に投資しています。 そのため、最近バイドゥとJDは機械学習ZestFinanceのスタートアップに資金を提供し、テンセントはオーベンに基づいて運営されるNYENプロジェクトをサポートしました。 同時に、WuXi NextCODEやPony.aiなどの一部の新興企業は、中国と米国の両方と連携しています。 これは、競争の境界をさらに侵食します。
ホワイトカラー作業の自動化
弁護士、投資家、トレーダー、その他の高収入の職業の代表者は、ますますAIに遭遇します。
たとえば、彼は法的仕事に役立ちます。 自然言語処理ツールは、数千の法的文書を数分で分析できます。
プログラマーは、活動中のAI干渉からも保護されていません。 多くの初心者のITスタートアップは、テスト、デバッグ、およびAIベースのインターフェイスの基本的な開発に重点を置いています。 そこで、昨年、英国の新興企業DiffBlueが資金調達の最高の種まきラウンドの1つを開催しました。DiffBlueは、あるプログラミング言語から別のプログラミング言語にコードをエンコードおよび変換する従来のタスクを自動化するAIを開発しています。
しかし、医療と教育は自動化の影響を最も受けにくいと考えられています。 研究者は、これはこれらの分野で解決されたタスクのダイナミズムと不均一性によるものだと主張しています。 弱い人工知能はまだこれができません。
ホワイトカラー労働者の作業を自動化するための既存の提案の例企業はAI開発者に他の専門家よりも6倍多く支払います
技術競争を背景に、特にAI開発者への需要が彼らの数を超えているという事実を考慮すると、才能をめぐる戦争はより激しくなっています。 業界のトッププロフェッショナルは、数百万ドルを稼ぐことができます。 中国への感謝を含む。
中国のシニアAI研究科学者の給与は年間567〜624千ドルで、他の国のML専門家は同じ期間に315〜410千ドルを稼ぎます。
Tencentの最近のレポートによると、中国で雇用されている人工知能の専門家の推定数は300,000人です。 しかし、これでもまだ十分ではありません。企業には100万人以上のAI専門家が必要になる場合があります。
米国の雇用市場も空ではありません。 欠員と履歴書を匿名で閲覧するためのアメリカのサイトであるGlassdoorは、「人工知能」セクションに32,000を超えるポジションがあり、6桁の数字の給与がある場合があります。
Deepmind Technologiesの2016年の財務報告書では、人件費は1億480万ポンドでした。 LinkedInの会社の従業員プロファイルから判断すると、415人の従業員がDeepmind Technologiesで働いていると想定できます。 これがチームへの支出全体であることを考えると、Deepmind Technologiesの従業員の平均給与は年間約35万ドルであると想定できます。
機械学習をめぐる誇大広告はまもなく消滅します
機械学習の人気のピークは2017年に来ました。 その後、インキュベーターでのみ300を超えるAIスタートアップがありました-2016年の3倍です。 2016年以降、1,100社を超える新しい企業が最初の資金調達ラウンドを実施しました。これは、過去1年間すべての投資段階に入ったAI新興企業の半分以上です。
現在、機械学習は確かに人気があります-しかし、それをめぐる誇大広告はまもなく消滅します。
巨大な選択により、投資家はAIスタートアップについてよりうるさくなります。 ベンチャーキャピタルファンドのAndreessen HorowitzのFrank Chenによると、「数年後、AIスタートアップを探している投資家はいないだろう」とのことです。 すでに、最高の投資家は慎重にそれらを評価します。 たとえば、診断のスタートアップFreenomeをサポートする前に、投資家のAndreessen Horowitzは、マークのない5本の血液チューブを送っていました。 そこで彼らは、会社がサンプル分析にアルゴリズムを効果的に使用していることを確認したかったのです。 ところで、会社はテストに合格しました。
DIY AI
以前の傾向-スタッフの不足、新規開発の導入、スタートアップの要件の増加-は、新しい教育プラットフォームの出現を引き起こしました。
オープンソースソフトウェアライブラリ、数百のAPIとSDK、およびAmazonとGoogleのキットのおかげで、この専門分野はかつてないほど簡単に習得できます。
たとえば、Googleは人工知能の研究のためのオープンプロジェクトをAIY-Artificial Intelligence Yourselfと呼びました。 コースには、あらゆる年齢および知識レベルの専門家が参加できます。 Amazonは開発者が自分で成長することを奨励しています-同社は、機械学習ベースの最初のDeepLensハッカソンの受賞者に7,500ドルを提供しています。
11月、Smile-Expoは、人工知能の使用に関する2つの会議を開催します。AIカンファレンスキエフ 、11月14日
これは、人工知能、IoT、チャットボットに関する会議です。
主なトピック：
- MOの助けを借りて売り上げを増やします。
- IoTの開発におけるオペレーターの役割。
- チャットボット-州および営利企業で使用します。
スピーカーの中には、
Skylum Software 、Kyivstar、Ukrgasbank、METRO Cash＆Carry Ukraineなどの代表者がいます。
モスクワでの
AI会議 、11月22日
この会議は、人工知能、ビッグデータ、機械学習、チャットボット、情報セキュリティに特化しています。
講演者の中には、NVIDIA、Microsoft、X5 Retail Group、CleverDATA、Yandexなどの代表者がいます。