Я переиздаю этот отредактированный комментарий из моего «А.И. Новостная рассылка".

За последние 18 месяцев я осуществил 16 бизнес-ангелов, 11 из которых были вложены в AI / ML/Robotics. Я многому научился и начал формировать несколько ранних тезисов, которые определят то, что я ищу в 2017 году.

Я довольно глубоко разбираюсь в искусственном интеллекте. космос, но есть масса вещей, которых я не знаю. И технологии меняются так быстро, что трудно оставаться на вершине всего этого, даже если мы делаем это концептуально и не копаемся глубоко. Итак, эти категории ниже - это вещи, на которые я смотрю в 2017 году, но с оговоркой, что они могут быть совершенно неправильными вещами, на которые стоит смотреть. Если у вас есть мнения по этим темам, я хотел бы их услышать, чтобы я мог стать умнее.

1. Мультимодальное глубокое обучение
Мне очень интересна работа, в которой для обучения моделей используются два типа данных - например, изображения и слова. Я твердо верю, что этот тип мультимодальной работы приведет к большим прорывам в области искусственного интеллекта. представление.

2. Смешанный A.I. Подходы
Я думаю, что глубокое обучение начнет сокращаться, и к концу 2017 года люди будут спрашивать: «Что дальше?» Что дальше - объединение других ИИ. методы, такие как эволюционные алгоритмы или символическая логика, с нейронными методами.

3. Естественный язык
Если вы посмотрите на графики того, что произошло с распознаванием речи и машинным зрением после применения глубокого обучения, они в основном перешли от «недостаточно хорошо для производственных систем» к «производительности человеческого уровня» в всего несколько лет. Я думаю, что естественный язык вот-вот достигнет подобной точки перегиба. Я много думал о том, как выглядит стек технологий естественного языка за 5 лет. Парсинг - это довольно хорошо, и NLU, и анализ тональности уже идут, но NLG, ответы на вопросы, текстовое суммирование и другим приложениям предстоит пройти долгий путь. По мере развития экосистемы, будет ли одна платформа, такая как Lex или Watson, делать все это, или разные платформы будут выполнять разные задачи? Нужно ли будет по-прежнему использовать для вертикальных приложений собственное NLP? Или каждой компании нужно будет немного поработать самостоятельно, чтобы решить проблему «последней мили» НЛП, связанную с их конкретным разговорным контекстом? Я думаю, здесь есть много возможностей, независимо от того, чем занимаются крупные технологические игроки.

4. Наборы данных для аренды / продажи
Я ожидаю увидеть компании, которые найдут творческие способы получения наборов данных для других компаний, чтобы арендовать / купить их в учебных целях. Помните, как на заре Интернета можно было создать веб-сайт, чтобы привлекать потенциальных клиентов по ипотеке и продавать их? Что ж, это будет похоже на индустрию лидогенерации.

5. ИИ для малых данных.
В мире гораздо больше маленьких данных, чем больших. У компаний с большими данными, таких как Amazon, Google и Facebook, меньше стимулов для создания ИИ для небольших данных, поскольку большие данные являются частью их конкурентного преимущества. Я считаю, что это отличная возможность для стартапов. В частности, обратите внимание на вероятностное программирование.

6. А.И. Anti-Bias
Существует много опасений по поводу предвзятости в алгоритмах. Как отмечает А. созревает, ожидайте появления сторонних услуг и посредников для решения этой проблемы посредством страхования, сертификации и тестирования.

7. Автоматизация рабочего места
Я уже работаю над этим на своей основной работе в Talla, поэтому я должен быть осторожен, вкладывая средства в это пространство, чтобы избежать конфликтов интерес, но я твердо верю, что рутинные монотонные задачи, которые мы должны выполнять на работе, скоро будут автоматизированы. Представьте себе, что у каждого может быть коуч для руководителей, аналитик данных, наставник по любой теме, в которой он нуждается, или команда помощников, которая сортирует все в бизнесе и уведомляет их о том, что важно. Представьте, если бы вы могли взаимодействовать со всеми своими данными на естественном языке. Это приближается, и это будет круто.

Если вы работаете над чем-либо из этого, пожалуйста, свяжитесь с нами, если вы ищете инвестиции.