Im Oktober veröffentlichte die Analyseplattform CB Insights eine Studie zu Trends auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz. CB Insights selbst ist ein Teilnehmer in diesem Bereich - das Unternehmen verwendet AI, um Daten zu Risikokapital, Startups, Patenten, Partnerschaften und Nachrichten zu synthetisieren, zu analysieren und zu visualisieren. Zu seinen Kunden zählen Cisco, Salesforce, Castrol, Gartner sowie High-End-Risikokapitalfonds wie NEA, Upfront Ventures, RRE und FirstMark Capital.
Wir bieten Ihnen an, sich mit den fünf interessantesten und wichtigsten KI-Trends vertraut zu machen, die die Plattform auf der Grundlage von Daten für 2016-2017 zusammengestellt hat.
In allen Bereichen ist das Transaktionsvolumen im Zusammenhang mit KI in den letzten 5 Jahren gestiegen China tritt uns auf den Fersen
China erfüllt seinen Plan zur Eroberung des KI-Marktes zuversichtlich und sehr aggressiv. Im vergangenen Jahr übertraf der chinesische Risikokapitalmarkt erstmals den amerikanischen: Die Hälfte aller Investitionen in KI-Startups im Jahr 2017 wurden von chinesischen Unternehmen getätigt.
Zweifellos dominieren die USA immer noch die Anzahl der KI-Projekte auf der Welt, aber sie verlieren allmählich ihren globalen Anteil an Transaktionen.
In China liegt der Fokus auf zwei Entwicklungen:
Gesichtserkennungstechnologie und
KI-Chips .
Auf dem chinesischen Markt für Gesichtserkennungssysteme gibt es derzeit drei Marktführer: zwei „Einhörner“, Megvii und SenseTime, sowie ein neues Startup, CloudWalk, das vom Staat einen Zuschuss von 301 Millionen US-Dollar erhalten hat.
Im Jahr 2017 wurden 55 Städte in China zum Beobachtungsobjekt des „großen Bruders“. Die Kameras überwachen Personen und Ereignisse, und die aufgenommenen Bilder werden in Regierungsbehörden verarbeitet. Letztendlich sollte dies zur Schaffung eines sozialen Kreditsystems führen - einer Art Metrik für die Bewertung der Bürger.
[Anmerkung: Die vollständige „soziale Bewertung“ in China soll bis 2020 umgesetzt werden. Ein System mit integrierter KI ermittelt diesen Indikator, indem es das Verhalten einer Person überwacht: Wofür gibt sie Geld aus, zahlt sie regelmäßig Rechnungen, kommuniziert sie freundlich mit Menschen. Diejenigen, die nicht das erforderliche Maß an Vertrauen erreichen, können das Land nicht verlassen oder bestimmte öffentliche Dienste nicht in Anspruch nehmen.]Das Startup Megvii hat bereits Zugang zu Daten über chinesische Staatsbürger sowie Unterstützung von Sunshine Insurance Group, dem russisch-chinesischen Investmentfonds und den Unternehmensriesen Foxconn und Ant Financial erhalten. Letztere haben sich dem Hangzhou City Brain-Projekt angeschlossen und verwenden KI, um Kameradaten zu analysieren.
Zusätzlich zu Regierungsprojekten verwendet Ant Financial ein Gesichtserkennungssystem für kommerzielle Zwecke - zum Beispiel haben sie die Entwicklung des Zahlungssystems von Einzelhandelsgeschäften von Alibaba implementiert.
Bei AI-Chips arbeiten chinesische Entwickler derzeit an einem Gerät, das die Leistung und Energieeffizienz von NVIDIA-GPUs um das 20-fache übertrifft. In den nächsten drei Jahren wird das chinesische Unternehmen Cambricon Chips speziell für Deep Learning entwickeln.
China ist in Investitionsfragen loyal - seine wichtigsten Technologieriesen Baidu und JD investieren sowohl in chinesische KI-Startups als auch in ausländische. So finanzierten Baidu und JD kürzlich ein Start-up für maschinelles Lernen von ZestFinance, und Tencent unterstützte das NYEN-Projekt, das auf Oben basiert. Gleichzeitig arbeiten einige Startups wie WuXi NextCODE und Pony.ai mit China und den USA zusammen. Dies untergräbt die Wettbewerbsgrenzen weiter.
Automatisierung der Büroarbeit
Anwälte, Finanziers, Händler und andere Vertreter hochbezahlter Berufe werden zunehmend auf KI stoßen.
Zum Beispiel wird er in der juristischen Arbeit nützlich sein. Tools zur Verarbeitung natürlicher Sprache können innerhalb von Minuten Tausende von Rechtsdokumenten analysieren.
Programmierer sind auch nicht vor KI-Störungen in ihren Aktivitäten geschützt. Viele IT-Startups für Anfänger konzentrieren sich jetzt auf das Testen, Debuggen und die grundlegende Entwicklung von AI-basierten Schnittstellen. Im vergangenen Jahr veranstaltete das britische Startup DiffBlue eine der besten Finanzierungsrunden für die Aussaat. Es entwickelt KI, um traditionelle Aufgaben der Codierung und Übersetzung von Code von einer Programmiersprache in eine andere zu automatisieren.
Gesundheitswesen und Bildung gelten jedoch als am wenigsten anfällig für Automatisierung. Die Forscher argumentieren, dass dies auf die Dynamik und Heterogenität der in diesen Bereichen gelösten Aufgaben zurückzuführen ist. Eine schwache künstliche Intelligenz ist dazu noch nicht in der Lage.
Beispiele bestehender Vorschläge zur Automatisierung der Arbeit von AngestelltenUnternehmen zahlen AI-Entwicklern sechsmal mehr als anderen Fachleuten
Vor dem Hintergrund des technologischen Wettlaufs wird der Krieg um Talente immer heftiger - insbesondere angesichts der Tatsache, dass die Nachfrage nach KI-Entwicklern ihre Zahl übersteigt. Top-Branchenprofis können jetzt Millionen von Dollar verdienen. Einschließlich Dank an China.
Das Gehalt eines hochrangigen KI-Forschers in China beträgt 567-624.000 USD pro Jahr, während ML-Experten in anderen Ländern im gleichen Zeitraum 315-410.000 USD verdienen.
Laut einem aktuellen Tencent-Bericht sind in China schätzungsweise 300.000 Fachkräfte für künstliche Intelligenz beschäftigt. Dies reicht jedoch immer noch nicht aus - Unternehmen benötigen möglicherweise eine Million oder mehr KI-Experten.
Auch der US-Einstellungsmarkt ist nicht leer. Glassdoor, eine amerikanische Website zur anonymen Anzeige von Stellenangeboten und Lebensläufen, hat mehr als 32.000 Stellen im Bereich „Künstliche Intelligenz“, und manchmal gibt es Gehälter mit sechsstelligen Zahlen.
Deepmind Technologies gab in seinem Finanzbericht 2016 an, dass die Personalkosten 104,8 Mio. GBP betrugen. Gemessen an den Mitarbeiterprofilen des Unternehmens auf LinkedIn können wir davon ausgehen, dass 415 Mitarbeiter bei Deepmind Technologies arbeiten. Angesichts der Tatsache, dass dies der gesamte Betrag der Ausgaben für Teams ist, können wir davon ausgehen, dass das durchschnittliche Gehalt eines Mitarbeiters von Deepmind Technologies etwa 350.000 USD pro Jahr beträgt.
Der Hype um maschinelles Lernen wird bald sterben
Der Höhepunkt der Popularität des maschinellen Lernens war 2017. Dann gab es nur in Inkubatoren mehr als 300 AI-Start-ups - dreimal mehr als 2016. Seit 2016 haben mehr als 1.100 neue Unternehmen die ersten Finanzierungsrunden durchgeführt - und dies ist mehr als die Hälfte der AI-Startups, die in den vergangenen Jahren in die Investitionsphase eingetreten sind.
Jetzt ist maschinelles Lernen sicherlich beliebt - aber der Hype um ihn wird bald sterben.
Eine große Auswahl wird Investoren bei KI-Startups wählerischer machen. Laut Frank Chen vom Risikokapitalfonds Andreessen Horowitz "wird in wenigen Jahren kein einziger Investor nach KI-Startups suchen." Die besten Investoren bewerten sie bereits sorgfältig. Bevor sie beispielsweise das diagnostische Startup Freenome unterstützten, schickten ihnen die Investoren Andreessen Horowitz 5 nicht markierte Blutröhrchen. Deshalb wollten sie sicherstellen, dass das Unternehmen seine Algorithmen effektiv für die Probenanalyse einsetzt. Das Unternehmen hat den Test übrigens bestanden.
DIY AI
Frühere Trends - Personalmangel, Einführung neuer Entwicklungen und gestiegene Anforderungen an Start-ups - führten zur Entstehung neuer Bildungsplattformen.
Dank Open Source-Softwarebibliotheken, Hunderten von APIs und SDKs sowie Kits von Amazon und Google ist diese Spezialität viel einfacher zu erlernen als je zuvor.
Zum Beispiel hat Google ein offenes Projekt zur Untersuchung der künstlichen Intelligenz namens AIY - Artificial Intelligence Yourself gestartet. Die Kurse können von Spezialisten jeden Alters und Wissensniveaus besucht werden. Amazon ermutigt Entwickler, selbstständig zu wachsen - das Unternehmen bietet den Gewinnern des ersten auf maschinellem Lernen basierenden DeepLens-Hackathons 7.500 US-Dollar.
Im November werden auf der Smile-Expo zwei Konferenzen zum Einsatz künstlicher Intelligenz stattfinden.KI-Konferenz Kiew , 14. November
Dies ist eine Konferenz über künstliche Intelligenz, IoT und Chat-Bots.
Schlüsselthemen:
- Steigerung des Umsatzes mit Hilfe von MO;
- Rolle des Betreibers bei der Entwicklung des IoT;
- Chat-Bots - Verwendung in staatlichen und kommerziellen Unternehmen.
Unter den Rednern sind Vertreter von
Skylum Software , Kyivstar, Ukrgasbank, METRO Cash & Carry Ukraine und anderen.
KI-Konferenz in Moskau , 22. November
Die Konferenz widmet sich künstlicher Intelligenz, Big Data, maschinellem Lernen, Chat-Bots und Informationssicherheit.
Unter den Rednern sind Vertreter von NVIDIA, Microsoft, der X5 Retail Group, CleverDATA, Yandex und anderen.