人工智能技術已經成為趨勢，并且還在持續(xù)升溫。有無數個為人工智能研發(fā)的app應用，從搜索功能的優(yōu)化到復雜的醫(yī)療診斷等。開發(fā)人員和工程師們正在集中資源，力所能及地創(chuàng)造出最好的人工智能算法，并將這項技術引入新行業(yè)，推動機器學習向其極限發(fā)展。
人工智能市場預計到2025年將達到368億美元，而且，隨著人工智能普遍越來越接近人類的水平，這一市場或許只會繼續(xù)發(fā)展而不是退步。但是，人工智能的興起不僅僅涉及人工智能產業(yè)的問題。事實上，有幾十個二級技術產業(yè)正在發(fā)展壯大，以滿足人工智能日益增長的需求。如果你在尋找前景良好的投資項目，或者是在尋找一條能夠致力于發(fā)展人工智能而又不涉足機器學習的新職業(yè)道路，那么這些行業(yè)值得考慮。
處理能力
人工智能算法通常會同時依賴多個移動部件，意味著需要非常強大的處理能力。例如，IBM的Watson在2011年電視智力競賽節(jié)目Jeopardy上戰(zhàn)勝人類冠軍選手，它的智慧來自90個相互關聯的IBM Power 750服務器。其中每一個都使用了3.5 GHz POWER 7的8核處理器，每核有4個線程。總的來說，它的運行內存有16TB，而相比之下，即使是最先進的電腦也只有64GB的內存。而且別忘了，雖然Watson的處理系統(tǒng)非常復雜，但它實際上僅僅相當于人工智能6歲的智力。而需求只會日益增加。
因此，像英偉達這樣的芯片企業(yè)正在努力嘗試生產專門支持深度學習算法的處理器。英偉達最近發(fā)布了一款Tesla V100芯片，該芯片可以在更少的能源下提供更大的能量，并可以多次提高數據中心的處理能力。前谷歌員工們創(chuàng)建了一家名為Groq的公司，也在競相生產更好的芯片來支持機器學習。
數據存儲
另外，人工智能算法需要大量的數據存儲。如果這些機器學習算法想要成功地學習編程知識，那么它們就需要獲得大量的數據。例如，Watson溫習了維基百科的全部文本，而谷歌的DeepMind則進行了無數次的圍棋對戰(zhàn)比賽，準備好打敗世界冠軍。自動駕駛汽車將收集環(huán)境數據，以便令駕駛人能夠更加安全地抵達目的地。據估計，自動駕駛汽車每天會產生多達4TB的數據，而這只是針對每輛車而已。
因此，我們非常需要有一個廉價又靠譜的方式來存儲數據。值得慶幸的是，我們已經有了一些很棒的數據存儲方式，但技術界的未來主義者們仍在努力創(chuàng)造更好的方式。例如，來自英國南安普敦大學的研究人員發(fā)明了一種方法，可以將數據存儲在五個維度(而不是兩個)中，將它們嵌入玻璃中永久保存。利用人工智能尋找此類新技術，或許是一個有利可圖的商機。
安全性與倫理
人類正接近“超級智能”時代，即人工智能在智力上的能力遠遠超過創(chuàng)造它的人類。也因此產生了許多倫理道德上的擔憂，從意識的確定到權力分配的社會經濟影響等。其中許多都得到了哲學家Nick Bostrom的證實，隨后又有埃隆·馬斯克、斯蒂芬·霍金和比爾·蓋茨這樣的行業(yè)領軍人物加入這一陣營。
重點不在于誰有能力研發(fā)人工智能，重點在于，誰能夠解決相關的安全措施、道德標準和政治框架，令人工智能得以繼續(xù)存在，而不會威脅到人類的生活和未來。這包括加強網絡安全，創(chuàng)造不同的方法來控制人工智能，并找出最好的開源框架，以確保全世界人民能夠平等地、負責任地使用這些強大的技術。
人工智能正吸引著成千上萬的人，他們想要創(chuàng)造機器，以幫助人類文明翻開新的篇章。然而，我們不能忘記那些與人工智能息息相關的二級科技產業(yè)。只有和它們一道合作，人工智能才能繼續(xù)以驚人的速度發(fā)展。
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