人工知能、寒い冬を信じてはいけません
過去10年間、世界の人工知能と様々な産業が統合され続け、生産性と効率が大幅に改善され、さらに企業の80％が明確に2020年に人工知能への投資を増加させると述べ、商業化の見通しは広く楽観的です。
この新しい波の中で、日本ももちろん、波に乗りたい、インターネット+、スマート+の提案に続いて、今年の政府の2つのセッションは、再び「新しいインフラ」を確認し、人工知能技術の重要な位置は、大規模な着陸と産業化は止められません。
しかし、今年の流行病は、肉眼で見える景気後退によってもたらされ、人々は心配せずにはいられない、人工知能も冬の到来を告げることではありませんか？
しかし、現実は驚きですが、停滞しなかっただけでなく、人工知能は、逆に、積極的に疫病予防に従事し、両方のアプリケーションシナリオの数を沈殿させただけでなく、開発のための新たな機会をもたらし、同社の自動化の加速を刺激。
上半期の終わりに、第4回世界知能大会が天津で開催され、「日本の新世代人工知能科学技術産業発展2020」を発表しました。同報告書は、人工知能と実体経済、イノベーションの融合を強調し、新インフラ計画の実施により、人工知能産業は重要な段階に入り、日本経済の「速い」から「良い」への堅実な転換を強力に推進すると指摘。
産業は活況を呈し、人材はそれに追いつくべき
業界の勢いが衰えることなく、政策の後押しもあって、2020年はAIの研究と商業化にとって重要な窓口になることは明らかです。
スマートエコノミーの成長に伴い、企業の雇用需要が大幅に増加することを意味しますが、それを支える人材の確保は楽観的ではありません。
人材供給の問題を解決するために、主要な大学や専門学校は次々と人工知能とビッグデータ専攻を新たに開設し、政府関係者に強く推薦され、人工知能教育政策の重要な部分に含まれています。データによると、今年の時点で、TOPの一流大学と一般の大学の合計215の大学が学部人工知能専攻の開設に成功し、専門教員の配置、カリキュラムシステム、実験室の建設、インターンシップ訓練などを着実に進め、力を入れています。
アルゴリズムエンジニア、それは容易ではありません
TalentSeerの「2020年人工知能人材レポート」によると、ここ数年の世界の人工知能人材の需要は、年平均成長率が74％と高く、中でもアルゴリズムエンジニア、機械学習エンジニア、データサイエンティスト、人工知能研究者が最も強く求められています。
このような大きなギャップに直面し、ますます多くの人材が人工知能業界に流入していますが、希少性が参入の敷居を下げることはなく、逆に企業は理想的な人材に対する要件をより多く提示しています。
アルゴリズムエンジニアとして、プログラミングができること、数学とデータを理解していること、機械学習の基礎があること、そして最も重要なことは、一定の実務とプロジェクト経験があることで、企業は経験要件を最優先にしているほどです。
目に見える、アルゴリズムエンジニアの成長の道は課題がいっぱいで、リソースの基本的な層は、障害物の一つであり、コンピューティングハードウェアの高コスト、大規模なデータの統合は、みんなの痛みのポイントにするために、どのように演算能力を解決するために、アルゴリズム開発者は、問題を考慮する必要があります。
共有演算プラットフォームは、電力を借りる
アルゴリズムエンジニアのペインポイントはまた、正確に業界のペインポイントであり、ポールチェーン技術の人工知能に焦点を当て、業界の問題に直面して、それは、この文脈では、共有演算プラットフォームポールチェーンAIクラウドが生まれたに義務付けられています。
このプラットフォームは、グループによってサポートされ、AI開発者のための便利で安全かつ費用対効果の高いクラウドサービスを提供するように設計されています。演算レベルでは、ハードウェアだけでなく、ソフトウェアも含めた柔軟な演算使用ソリューションを得ることができ、データレベルでは、大容量のクラウドストレージスペースを享受することができ、この2つの助けを借りて、開発環境の大幅な改善を実現することができます。
個人開発者、特に研究開発段階の開発者にとっては、疫病の流行により実験工程が遅れており、研究開発の進捗を確保するために、AIクラウドサービスの利用が急務となっています。
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下半期、準備はいいですか？
2020年、6月の天津知能会議に続き、7月の東京人工知能会議が終わったばかりで、8月の深セン産業人工知能展覧会も控えています。
波がノンストップで押し寄せ、また波の先頭に押し上げられる時、国家であれ、企業であれ、個人であれ、不安の中で手探りし、挑戦を求め、恐れを知らない挑戦をしています。
