人工智能在建筑中的十大应用,大幕已拉开

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世界上约有7%的劳动力从事建筑业,因此它是世界经济的主要部门。

摘要:计算分析大数据远远没有过时。反而,随着数据量不断增大,数据分析的水平也逐渐提高。我们看到的预测分析(Predictive Analytics)的应用,仅仅只是冰山一角。很多公司采用数据挖掘,机器学习和人工智能的方法预测销售额,从而达到优化市场营销的目的。

姓名:廖沫

Jose Luis Blanco和Matt Parsons是麦肯锡费城办事处的合伙人;Steffen Fuchs是达拉斯办公室的合伙人;João Ribeirinho是马德里办事处的合伙人。

人类对大数据进行计算分析的趋势并不会转瞬即逝。随着数据量的不断增加,对大数据的分析效果也会有所改善。说到关于预测分析的应用,其实我们只看到了冰山一角。目前,它已经可以利用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析数据,从而达到帮助企业的目的(比如预测销售,优化营销活动)。

世界上约有7%的劳动力从事建筑业,因此它是世界经济的主要部门。个人和企业每年在建筑相关活动上花费10万亿美元。其他行业已经使用和其他技术来改变其生产力绩效。相比之下,建筑以冰川的速度发展。

计算分析大数据远远没有过时。反而,随着数据量不断增大,数据分析的水平也逐渐提高。我们看到的预测分析(Predictive Analytics)的应用,仅仅只是冰山一角。很多公司采用数据挖掘,机器学习和人工智能的方法预测销售额,从而达到优化市场营销的目的。这些做法对公司的发展有很大的帮助,不同类型的人工智能结合在一起,深刻地改变着我们日常生活的方方面面。未来,我们还将看到更多的改变。

转载自:

在实施了人工智能方案后,设计和施工技术已经落后于时代了。基于广泛的研究,我们调查了应用程序和算法,以帮助弥补技术差距。

所有这一类型的人工智能都与我们日常工作方式联系在一起,彻底改变了我们的生活,不过还有更多的技术有待改进。

在过去的几十年里,全球建筑业每年仅增长1%。相比之下,制造业增长率为3.6%,全球经济增长率为2.8%。建筑业的生产率或每个工人的总经济产出保持不变。相比之下,自1945年以来,零售业,制造业和农业的生产率增长了1500%。其中一个原因是建筑业是世界上数字化程度最低的行业之一,采用新技术的速度很慢(麦肯锡,2017年)。

以下是来自人工智能,大数据,预测分析和机器学习领域的关键统计数据:

【嵌牛导读】当前,人工智能已经成为了最热门的研究方向之一。AI的生命刚刚开始,它有更长的路要走, 那你对AI的预测又是什么?

设计和施工部门每年的价值超过10万亿美元。虽然他们的顾客群体越来越复杂,这依然是严重不合理的。为了展示技术的前景,我们对于设计施工过程中各个阶段现有及潜在的使用案例进行了广泛的研究,范围涵盖设计、预施工(preconstruction)、施工(construction)、运行(operation)和资产管理(asset management)。我们的研究揭示了一个技术方案领域日益增长的焦点——吸纳人工智能的算法。这些新兴的技术专注于帮助用户克服设计和施工行业中一些最大的挑战,包括成本超支、工期延误和安全问题。

以下是来自人工智能、大数据、预测分析和机器学习的一些重要数据:

采用最新技术对团队来说可能是艰巨的。但机器学习和正在帮助提高作业现场的效率,并在此过程中节省资金。已经在建筑行业中出现了对其他行业产生影响的人工智能解决方案。

到2018年,75%的开发者会在1个及以上商业应用程序或服务中加入人工智能功能 —— 来源于 IDC

【嵌牛鼻子】AI 人工智能

在不远的将来,我们预计人工智能技术在E&C领域的扩散是平缓的。事实上,尽管人工智能解决方案已经被证明有可观的投资回报率以及广泛的管理兴趣,目前很少有E&C公司或是业主拥有这些能力(包括人员、程序和工具)去实现它们。

  1. 到2018年,75%的开发商将会在更多的商业应用或服务中加入人工智能功能(来自IDC)
  2. 到2019年,IDC100%的物联网项目将得到人工智能的支持(来自IDC)
  3. 30%的公司将在2020年前使用人工智能技术来增加至少一个主要销售流程(来自Gartner)
  4. 算法将会在2018年改变全球数十亿人的行为(来自Gartner)
  5. 人工智能市场价值将在2020年超过400亿美元(来自Constellation Research)
  6. 到2025年,人工智能将驱动95%的客户互动(来自Servion)

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到2019年,100%的物联网方案都会具备人工智能性能 —— 来源于IDC

【嵌牛提问】AI的未来发展走向会是什么?

然而,转变正在到来。项目全生命周期中的利益相关者——包括承包商(contractor)、运营商、业主以及服务提供商(service provider)——不能再把人工智能视为只与其他行业有关的技术。事实上,其他相近行业,如运输业和制造业,已经在不断打破彼此间的障碍,并偏向以生态系统的模式运营(如某一行业特定的解决方案、工具和算法更有可能在各行业中产生影响)——这增加了来自非传统的资本项目参与者作为市场进入者的竞争威胁。

以下就是我们在2018年将关注的8个人工智能大趋势:

图源:图虫创意

到2020年,30%的公司会采用人工智能来增加至少一个主要销售渠道 —— 来源于Gartner

【嵌牛正文】

这些降低的市场壁垒由于人工智能方法在跨行业的应用能力不断增强而消除。这些进展将在中长期内看到,但若要在未来的生态系统中发挥作用——以及与新进入的市场进入者竞争——E&C需要在AI应用和技术的应用上迎头赶上。我们预计,这一努力将导致更多的资源配置来建设必要的能力,并使人工智能在未来几年在建设领域中发挥更重要的作用。

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什么是人工智能和机器学习

到2020年,算法会提升全球数十亿工人的工作方式 —— 来源于Gartner

计算分析大数据远远没有过时。反而,随着数据量不断增大,数据分析的水平也逐渐提高。我们看到的预测分析(Predictive Analytics)的应用,仅仅只是冰山一角。很多公司采用数据挖掘,机器学习和人工智能的方法预测销售额,从而达到优化市场营销的目的。这些做法对公司的发展有很大的帮助,不同类型的人工智能结合在一起,深刻地改变着我们日常生活的方方面面。未来,我们还将看到更多的改变。

所以,E&C的领导者应该从何开始呢?基于去年的报告,我们通过以下三方面,对人工智能技术渗透建设领域的应用点和应用方式提出预测:

趋势一:大公司都将从人工智能获利

人工智能是用于描述机器何时模仿人类认知功能(如解决问题,模式识别和学习)的集合术语。机器学习是ai的一个子集。机器学习是一个人工智能领域,它使用统计技术使计算机系统能够从数据中“学习”,而无需明确编程。当机器接触到更多数据时,机器会更好地理解并提供洞察力。

到2020年,人工智能市场总额会超过400亿美元 —— 来源于Constellation Reserach

以下是来自人工智能,大数据,预测分析和机器学习领域的关键统计数据:

研究人工智能解决方案在当前建设领域中出现的背景

亚马逊、谷歌、Facebook和IBM,它们将在人工智能领域引领潮流。作为大公司,他们有合适的资源来收集数据,因此有更多的数据可以使用。以下就是这些巨头玩家如何在AI领域布局的:

麦肯锡预计,在不久的将来,人工智能在建筑领域的普及将是温和的(麦肯锡,2018年)。尽管如此,正在发生转变。利益相关者再也不能将ai视为仅与其他行业相关。工程和施工将需要赶上ai方法和应用程序。这是应对即将到来的市场竞争者并保持相关性的唯一途径。

到2025年,95%的人际关系互动会基于人工智能 —— 来源于Servion

到2018年,75%的开发者会在1个及以上商业应用程序或服务中加入人工智能功能 —— 来源于 IDC

探索已经在其他领域产生影响并可应用于建筑业的人工智能应用程序和用例

  1. 亚马逊

智能建筑的ai和机器学习

2018年人工智能的8大趋势看点

到2019年,100%的物联网方案都会具备人工智能性能 —— 来源于IDC

评估额外的机器学习算法及其潜在的E&C应用

投资人工智能20年以上,抓取了5B以上的网页数据,超过50万张JPEG图像和相应的JSON元数据,用以供给亚马逊运营中心的产品。每天抓取世界广播、杂志和网络新闻的数据已超过2.5亿,每天抓取近100M图像和视频具有音频和视觉功能并带有注释。亚马逊Echo系列音箱已经占领了超过70%的语音助手市场。

机器学习和人工智能在建筑中的潜在应用是巨大的。对信息,未决问题和变更单的请求是业界的标准要求。机器学习就像一个聪明的助手,可以仔细检查这一大量的数据。然后,它会向项目经理发出需要他们注意的关键事项的警报。一些应用程序已经以这种方式使用ai。它的好处包括垃圾邮件的平凡过滤到高级安全监控。

到2020年,30%的公司会采用人工智能来增加至少一个主要销售渠道 —— 来源于Gartner

人工智能在工程和建设中的现状

  1. Google

10个施工中的ai示例

趋势1——大公司稳赢

到2020年,算法会提升全球数十亿工人的工作方式 —— 来源于Gartner

尽管一小部分初创企业正因其专注于人工智能的方式而获得市场的青睐和关注,但在建设工程领域,人工智能使用案例依然处于初级阶段。有一些早期阶段的例子可供建设公司评估:

具有全世界最大的数据库,专注于应用和产品开发,而不是长期的AI研究。Google Brain拥有超过1300名研究人员的团队,在语音助理市场占有23.8%的用户份额。使用TensorFlow开源平台进行机器学习,允许任何人访问机器学习平台。Google地球数据库的大小估计为3017 TB或大约3 PB,Google Street View有大约20PB的街景照片。

  1. 防止成本超支

Amazon,Google,Facebook和IBM将会在人工智能行业中居于领先地位。这些大公司拥有完整的搜集数据渠道,因此他们在数据量上具有很大的优势。

到2020年,人工智能市场总额会超过400亿美元 —— 来源于Constellation Reserach

项目进度优化器(Project schedule optimizer)可以考虑数以百万计的项目交付备选方案,并持续改进项目总体规划。

谷歌很可能在应用程序和产品开发及服务的部署方面都处于最前沿,它不仅是第一家开始研究人工智能的公司,而且拥有7万名员工。此外,谷歌拥有一个深度学习人工智能研究项目Google Brain,它拥有一个团队,有自己的研究议程,研究领域涵盖了机器学习、自然语言理解、机器学习算法和技术,以及机器人。

尽管雇用了最好的项目团队,但大多数大型项目都超出预算。人工神经网络用于项目,根据项目规模,合同类型和项目经理的能力水平等因素预测成本超支。预测模型使用诸如计划开始日期和结束日期之类的历史数据来设想未来项目的实际时间表。ai帮助员工远程访问真实的培训材料,帮助他们快速提高技能和知识。这减少了将新资源加载到项目上所花费的时间。结果,加快了项目交付。

以下是领先的几个大公司在AI方面的动作:

到2025年,95%的人际关系互动会基于人工智能 —— 来源于Servion

图像识别和分类(Image recognition and classification)可以评估在工作地点收集的视频数据,以识别不安全的员工行为,并汇总这些数据,为未来的培训和教育重点提供信息。

  1. Facebook
  1. 通过生成式设计(generative design)更好地设计

Amazon:

2018年人工智能的8大趋势看点

增强的分析平台(Enhanced analytics platform)可以从传感器收集和分析数据,以理解信号和模式,部署实时解决方案,降低成本,优先进行预防性维护,并防止意外停工。

每日处理2.5B的内容和500多TB的数据,Facebook ArticialIntelligence Researchers (FAIR)有大约80位研究人员和工程师,每天产生20亿“赞”和3000万照片,每30分钟扫描大约105 TB的数据建有一个62000平方英尺的数据中心,可容纳500个机架。每天翻译超过40种语言的20亿用户帖子,每天有8000万用户使用这些翻译。

建筑信息模型是一个基于3d模型的过程,为建筑,工程和施工专业人员提供洞察力,以有效地规划,设计,建造和管理建筑物和基础设施。为了规划和设计建筑物,3d模型需要考虑建筑,工程,机械,电气和管道计划以及各个团队的活动顺序。面临的挑战是确保子团队的不同模型不会相互冲突。业界正试图以生成设计的形式使用机器学习来识别和缓解不同团队在规划和设计阶段产生的不同模型之间的冲突,以防止返工。有软件它使用机器学习算法来探索解决方案的所有变体并生成设计备选方案。它利用机器学习专门创建机械,电气和管道系统的3d模型,同时确保mep系统的整个路径不会与建筑物架构冲突,同时从每次迭代中学习以获得最佳解决方案。

在AI领域投资超过20年

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尽管如此,AI解决方案在E&C的应用率还是相当低,特别是与其他行业相比。McKinsey的研究将建筑材料和施工与其他12个行业进行了比较:这些行业中有10个正在进一步采用人工智能,所有行业预计将在未来三年以更快的速度增加在人工智能方面的支出。

  1. IBM
  1. 风险缓解

从超过50亿网页上抓取数据

趋势1——大公司稳赢

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计划进行为期10年、价值2.4亿美元的投资来创建MIT-IBM沃森人工智能实验室。在全球拥有2000多名AI员工,在IBM总部拥有超过600名AI员工,沃森用户跨越六大洲和超过25个国家,IBM向沃森项目投资10亿美元,其中包括1亿美元的风险投资。通过沃森生态系统建立了7000多个应用。

每个建筑项目都存在一些风险,包括质量,安全,时间和成本风险等多种形式。项目越大,风险就越大,因为有多个分包商在工作现场并行处理不同的行业。今天有人工智能和机器学习解决方案,一般承包商用于监控工作现场的风险并确定其优先级,因此项目团队可以将他们有限的时间和资源集中在最大的风险因素上。ai用于自动为问题分配优先级。分包商根据风险评分进行评级,因此施工经理可以与高风险团队密切合作以降低风险。

一个Amazon履行中心(fulfillment center)运行时储存有 50万张JPEG图片及其相应的产品介绍JSON文件。

Amazon,Google,Facebook和IBM将会在人工智能行业中居于领先地位。这些大公司拥有完整的搜集数据渠道,因此他们在数据量上具有很大的优势。

当然,任何人工智能算法都是基于向过去的学习。这意味着人工智能需要一定数量的关键数据才能兑现其承诺,因此规模将至关重要;同样地,公司需要大量的数据(在这种情况下是项目)来训练AI算法。因此,大规模的公司可能获益更多,尤其是在短期内。

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  1. 项目规划

跟进全球广播,出版和网路新闻,每天更新超过2.5亿条记录

9778818威尼斯官网,以下是领先的几个大公司在AI方面的动作:

外部第三方有可能进入并利用E&C数据来训练其模型——这种情况可能会导致整个行业的改善,但对于单个公司来说竞争优势有限——但考虑到数据共享和数据所有权方面的巨大限制,这种情况似乎不太可能发生。

图:全球100家最有前途的人工智能公司名单

ai startup于2018年启动,承诺其和人工智能是解决后期和超预算建设项目的关键。该公司使用机器人自动捕获建筑工地的3d扫描,然后将这些数据输入深度神经网络,该网络对不同子项目的距离进行分类。如果事情似乎偏离轨道,管理团队可以介入处理小问题,然后再成为主要问题。未来的算法将使用称为“强化学习”的ai技术。该技术允许算法基于反复试验来学习。它可以根据类似项目评估无穷无尽的组合和替代方案。它有助于项目规划,因为它可以优化最佳路径并随着时间的推移自行纠正。

拥有将近1亿图片和视频。视频具有音频,视觉效果和注释功能

Amazon:

可供建筑领域借鉴的5个其他行业中的人工智能应用

趋势二:算法与技术的整合

  1. ai将使专业招聘网站更具生产力

Amazon的Echo引领声控助手的市场,市场份额超过70%

在AI领域投资超过20年

人工智能包含了大量的可能性和用例,包括机器学习(machine learning)、自然语言处理(natural language processing)和机器人技术。我们的研究集中在5个其他行业中的人工智能应用,它们也可以直接应用于建筑业。

所有在人工智能领域投资的二级资本公司,比如英特尔、Salesforce和Twitter,都将追随拥有这些数据的大公司,并使用他们的数据算法和人工智能。行业参与者之间将会发生数据交易,而且很有可能会整合算法和技术。数据的交易以及算法和技术的整合将使人工智能变得更加重要。

有些公司开始提供自动驾驶建筑机械,以便比人类同行更有效地执行重复性任务,例如浇筑混凝土,砌砖,焊接和拆除。挖掘和准备工作由自动或半自动推土机完成,可以在人类程序员的帮助下准备工作现场以确定规格。这为建筑工作本身释放了人工,减少了完成项目所需的总时间。项目经理还可以实时跟踪作业现场的工作。他们使用面部识别,现场摄像头和类似技术来评估员工的工作效率和程序的一致性。

Google:

从超过50亿网页上抓取数据

01 项目规划优化借鉴运输路线优化算法

随着谷歌和Facebook等规模更大的公司收购小公司,更多的算法将被整合到它们的核心平台或解决方案中。总部位于英国伦敦的人工智能公司DeepMind,构建了通用学习算法,被谷歌收购,以获得相对于其他科技公司的商业优势。另一方面,Facebook收购Wit.ai来提升自己的语音识别和语音界面。该公司还收购了人工智能创业公司Ozlo,以完善其M虚拟助理服务。

  1. 施工安全

全球最大的数据库之一,拥有10-15 百京字节的数据 ­—— 来自Cirrus Insigh

一个Amazon履行中心(fulfillment center)运行时储存有 50万张JPEG图片及其相应的产品介绍JSON文件

目前可用的技术已经为运输公司提供了优化路线和改善交通导航的能力。在未来,一种被称为强化学习(reinforcement learning)的人工智能技术,允许算法基于尝试和错误进行学习,可以提供更有效的优化,并解决目标函数(如持续时间或燃料成本)。该技术可直接应用于E&C项目的规划和进度安排,因为它有潜力评估基于类似项目的无尽组合和备选方案,优化最佳路径并随着时间的推移进行自我修正。

趋势三:数据众包

建筑工人在工作中被杀的次数是其他劳动者的五倍。根据osha的报告,建筑行业私营部门死亡的主要原因是跌落,其次是物体撞击,触电死亡,以及夹在中间/之间。总部位于波士顿的总承包商年销售额达30亿美元,正在开发一种算法,可以分析工作现场的照片,扫描他们的安全隐患,例如没有穿戴防护设备的工人,并将图像与事故记录相关联。该公司表示,它可以计算项目的风险评级,因此在检测到威胁升高时可以进行安全简报。

注重于应用程序和产品开发,而不是长期AI研究

跟进全球广播,出版和网路新闻,每天更新超过2.5亿条记录

02 可施工性问题借鉴制药结果预测

所有的人工智能公司都追求巨大的数据库,以实现他们对人工智能的雄心壮志。这些公司将开始通过众包方式获取大量数据。企业已经找到了一种方法来评估众包数据的质量和真实性,不仅给企业提供了便利,还能反馈信息给消费者。

  1. ai将解决劳动力短缺问题

Google Brain有超过1300名研究员 ——来源于Google Brain

拥有将近1亿图片和视频。视频具有音频,视觉效果和注释功能

在将巨额研发预算投资于预测性人工智能解决方案方面,制药行业已成为领头羊。从长远来看,这种方案主要通过预测药物试验结果来降低研发成本。这些应用程序可以直接应用于建筑行业——特别是在研发预算与大型制药公司相同的大型项目中——通过两种方式来预测结果。首先,预测应用程序可以预测项目风险、可建造性和各种技术方案的结构稳定性,在决策阶段提供洞察力,并可能在以后节省数百万美元。其次,这些应用程序可以对各种材料进行测试,从而限制某些结构在检查期间的停工时间。

OpenDataNow.com的创始人兼编辑Joel Gurin表示,“我们生活在一个众包文化的环境中,越来越多的人愿意和有兴趣通过社交媒体分享他们所知道的东西。”

劳动力短缺以及提高该行业低生产率的愿望迫使建筑公司投资人工智能和数据科学。麦肯锡2017年的一份报告称,建筑公司可以通过实时数据分析将生产率提高50%。建筑公司开始使用人工智能和机器学习来更好地规划工作中的劳动力和机械分配。机器人不断评估工作进度以及工人和设备的位置,使项目经理能够立即告知哪些工作场所有足够的工人和设备按时完成项目,哪些可能落后于可以部署额外劳动力的地方。专家预计,建筑机器人将通过人工智能技术变得更加智能和自主。

Voicebot占有23.8%声控市场份额 —— 来源于Voicebot

Amazon的Echo引领声控助手的市场,市场份额超过70%

03 材料和库存管理借鉴零售供应链优化

谷歌通过众包的方式,获得了大量的图片,并构建了成像算法。该公司还利用众包来帮助改善服务,比如翻译、转录、手写识别和地图应用。而亚马逊还利用众包的技术改善了Alexa的1.5万项现有技能。

  1. 装配化施工

开源平台TensorFlow可以让每个人都有机会使用机器学习平台

Google:

人工智能改变了零售供应链的运行方式,它减少了生产停机时间,减少了过度供货,并增加了发货的可预测性——所有这些都大大降低了成本、物流负担和变化性。随着模块化和预制结构变得越来越普遍,监督学习应用(例如,梯度提升树(gradient-boosting trees))将直接应用于E&C。由于大量的材料、越来越多的项目正在使用场外施工,而加强供应链协调的需求将成为控制成本和总体现金流的关键。

趋势四:更多的并购将发生

建筑公司越来越依赖于由自动机器人组成的非现场工厂,这些机器人将建筑物的组件拼凑在一起,然后由现场的人工拼凑在一起。像墙一样的结构可以通过自动机械比人类对应物更有效地完成装配线风格,让人类工人在结构安装在一起时完成细节工作,如管道,hvac和电气系统。

Google Earth数据库的大小预计为3017 兆字节,或者说大约是3千兆 ——来源于 Google Earth 博客

全球最大的数据库之一,拥有10-15 百京字节的数据 —— 来自Cirrus Insigh

04 运用于模块化和预制结构以及3-D打印的机器人技术

CBInsights的统计数据显示,AI公司的收购竞争已经开始。2018年将是我们能看到的最多的公司收购和被收购的一年,因为这些公司必须争夺知识资本和人才才不会被淘汰。机器学习/人工智能的所有小公司都将被大公司收购。有两个原因:

  1. 人工智能和建设中的大数据

Google Street View 拥有大小约为20千兆字节的街道图片——来源于Peta Pixel

注重于应用程序和产品开发,而不是长期AI研究

尽管模块化和3-D打印技术在当今建筑领域的应用正在不断推进,但通过机器学习,这些方法的好处可能会得到长期的最大化。例如,机器人行业的研究人员已经成功地训练机器人手臂通过模拟学习来移动。在E&C,这种应用可能有一天会被应用到石油和天然气以及其他工业部门的预制技术和维护操作中。

AI在没有数据库的帮助下没法工作。因为大公司拥有大量的数据库,他们将对那些小公司造成巨大的压力。没有数据库的支持,算法将毫无用处。

在每天都在创建大量数据的时候,ai systems每天都会接触到无数的数据来学习和改进。每个工作站点都成为ai的潜在数据源。从移动设备,无人机视频,安全传感器,建筑信息模型等捕获的图像生成的数据已成为信息池。这为建筑行业专业人士和客户提供了在ai和机器学习系统的帮助下分析数据并从中获益的机会。

Facebook:

Google Brain有超过1300名研究员 ——来源于Google Brain

05 风险和安全管理借鉴医疗图像识别

同样如果没有算法,数据几乎也毫无用处。数据是算法的核心,大量的数据是至关重要的。

  1. 人工智能用于后期运营

每天处理25亿则信息和超过500 兆字节的数据 ——来源于Tech Crunch

Voicebot占有23.8%声控市场份额 —— 来源于Voicebot

在医疗行业,机器学习方法在图像识别方面取得了突破,以支持疾病的诊断(例如,检测各种情况的确定指标)。在未来,这项技术可以应用于无人机图像和3D生成模型,以评估质量控制问题,例如建设中的缺陷和重大事件的早期检测。这些技术可以帮助工程师对比开发中产品、最终产品与初始设计效果,或者基于数百万张无人机采集的图像训练一种不安全行为检测算法,以识别项目现场的安全风险。

哥伦比亚大学创意机器人实验室的机器人工程师和总监Hod Lipson说,“数据是燃料,算法是引擎”。

建筑经理可以在建筑完工后很长时间内使用ai。建筑信息建模存储有关建筑物结构的信息。ai可用于监控开发问题,甚至提供防止问题的解决方案。

Facebook 人工智能研究者(Facebook Artificial Intelligence Reserachers, FAIR)机构目前有大约80名研究员和工程师——来源于FAIR

开源平台TensorFlow可以让每个人都有机会使用机器学习平台

有可能干扰E&C的额外机器学习算法

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人工智能在建筑中的未来

每天新增的“喜欢”有20亿,新上传的图片有3亿张——来源于Tech Crunch

Google Earth数据库的大小预计为3017 兆字节,或者说大约是3千兆 ——来源于 Google Earth 博客

适用于E&C的人工智能方案的数量可能是无穷无尽的。作为初步探讨,我们将重点介绍机器学习中的几种可能性。虽然机器学习只是人工智能的一个分支,但其广泛的监督和非监督学习技术,以及深度学习卷积(deep learning convolutional)和循环神经网络(recurrent neural networks),提供了无数进行投资的商业案例。

图:谷歌领跑近几年AI创企并购

机器人技术,人工智能和可以将建筑成本降低多达20%。工程师可以穿上虚拟现实护目镜,并将迷你机器人送入正在建设的建筑物中。这些机器人使用相机跟踪工作进展。ai被用于规划现代建筑中的电气和管道系统的布线。公司正在使用ai来开发工作场所的安全系统。人工智能被用于跟踪现场工人,机器和物体的实时交互,并向主管提醒潜在的安全问题,施工错误和生产力问题。

每30分钟读取约105兆字节的数据——来源于Tech Crunch

Google Street View 拥有大小约为20千兆字节的街道图片——来源于Peta Pixel

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趋势五:开放民主化的工具将获得市场份额

尽管有大量失业预测,人工智能不太可能取代人力资源。相反,它将改变建筑行业的商业模式,减少昂贵的错误,减少工地伤害,并提高建筑运营效率。

建了一个5760平方米的数据中心,可容纳500个冷储存为1百京比特的机柜。

人工智能在建筑中的十大应用,大幕已拉开。Facebook:

以下几个用例可适用于广泛的E&C利益相关者,包括业主、承包商和运营商:

大公司将开始开放他们的算法和其他工具,以获得市场份额。以市场为基础的数据和算法进入壁垒将会减少,人工智能的新应用将会增加。通过开放平台和民主化,那些无法使用人工智能工具的小公司将可以获得大量的数据来研究人工智能算法。

建筑公司的领导者应根据人工智能对公司独特需求产生最大影响的领域确定投资的优先顺序。早期的推动者将确定行业的方向,并在短期和长期内受益。

每天翻译大约20亿用户发布的帖子,涉及的语言有40种。翻译后的帖子每天阅读量为8亿。——来源于Fortune

每天处理25亿则信息和超过500 兆字节的数据 ——来源于Tech Crunch

改善质量控制和索赔管理

正如谷歌首席执行官桑达尔。皮查伊(Sundar Pichai)在谈到民主化的人工智能时所说的那样,“我们所能做的最激动人心的事情之一就是让机器学习和人工智能变得不再那么神秘。让所有人都能接触到这一点很重要。”

IBM

Facebook 人工智能研究者(Facebook Artificial Intelligence Reserachers, FAIR)机构目前有大约80名研究员和工程师——来源于FAIR

企业可以使用深度学习技术(deep-learning techniques)来加强质量控制。例如,神经网络可以评估无人机采集的图像,将建筑缺陷与现有图纸进行比较。这些网络还能够帮助业主和企业了解承包商或分包商提出索赔的可能性,从而使业主和企业能够主动分配应急费用并部署有针对性的缓解计划。

此外,frameworks、SDKs and APIs将成为所有主要厂商对消费者开放使用的标准。所有的公司都将采用SaaS&PaaS商业模式。

计划进行为期10年,总额2.4亿美元的投资。投资用来建立麻省理工学院-IBM Watson实验室——来源于IBM

每天新增的“喜欢”有20亿,新上传的图片有3亿张——来源于Tech Crunch

增加人才保留和发展

趋势六:人机交互将得到改善

全球超过2000名雇员,其中超过600名在纽约总部——来源于IBM

每30分钟读取约105兆字节的数据——来源于Tech Crunch

未来几年,E&C行业面临的一个主要挑战是吸引和留住顶尖人才。领导者可以通过应用非监督的机器学习算法(如高斯混合模型(Gaussian mixture models))来解决这个问题。高斯混合模型可以根据员工流失的可能性来划分员工,并制定有针对性的计划来留住他们。k均值聚类(K-means clustering)可以识别潜在的候选人群,并制定招聘策略以吸引合适的人才。人工智能算法还可以帮助领导者定位和预测总体人才痛点,比如人员流动、技能或劳动力短缺以及组织设计中的缺陷。例如,它可能有助于预测特定地区熟练技工的劳动力短缺,或计划雇佣或锁定合同以限制成本或项目延迟。

Siri和Alexa大概是目前最受欢迎的人机交互工具,与之类似的更多基于机器人的解决方案将是人工智能公司进入这个行业的门槛。例如,虽然机器已经被编程用于语音分析和面部识别,但机器还得做到根据你的声音来识别你的情绪,也就是进行情绪分析。

Watson client engagements产品遍布6大洲和超过25个国家——来源于IBM

建了一个5760平方米的数据中心,可容纳500个冷储存为1百京比特的机柜。

加强项目监督和风险管理

制造自动化和非消费者焦点解决方案将是第一个要改进的解决方案/应用程序。制造自动化将主要归功于人工成本节约,使用包括自动化、机器人和先进制造技术。非消费者解决方案的改进,例如在农业和医药领域执行任务的人机交互,也将在2018年流行起来。

IBM将要为Watson Group投资10亿美元,其中1亿美元为风险投资资金,用于支持IBM的创业公司以及Watson内开发认知应用的业务——来源于IBM

每天翻译大约20亿用户发布的帖子,涉及的语言有40种。翻译后的帖子每天阅读量为8亿。——来源于Fortune

E&C利益相关者可以使用神经网络,使用无人机生成的图像和激光生成的数据捕获项目进度,来教人工智能如何创建3-D“双模型(twin model)”来匹配bim生成的模型。这些应用程序将通过BIM、AI、无人机和激光能力的结合,使项目进度计划和预算更新完全自动化,大大减少建设项目的决策周期,从按月计算到按天计算。

趋势七:人工智能将渐渐地对所有垂直领域产生影响

经过Watson Ecosystem 项目开发的应用程序超过7000个——来源于Fortune

IBM

不断的优化设计

制造、客户服务、保健、医疗保健和交通运输的领域已经受到AI的影响,自动驾驶汽车预计将在2018年上市。明年,会有更多的领域受到人工智能的影响。以下是人工智能对不同行业影响的例子:

关于将机器学习融入应用程序和产品开发服务这一方面,Google最有可能领跑。原因有几个方面,首先,Google最先开始研究人工智能。其次Google是拥有超过7万名员工的大公司。此外,深度学习人工智能研究项目Google Brain拥有整个科学家团队,他们自己的研究日程包括机器学习,自然语言理解,机器学习算法和技术,以及机器人技术。

计划进行为期10年,总额2.4亿美元的投资。投资用来建立麻省理工学院-IBM Watson实验室——来源于IBM

业主和承包商可以使用推荐系统方法,它使用集群行为成果( cluster behavior production)来识别要做出推荐所需的重要数据。这些应用程序可以向工程师和建筑师推荐使用特定设计,例如结构方案(例如,连接类型——焊接或螺栓连接),建筑饰面(例如幕墙vs玻璃窗),基于不同标准(例如,所有权总计成本、完成建设的时间、有缺陷的构造的可能性——执行过程中的错误)。最终的结果是业主和承包商有更多的信息来帮助做出明智的决定。

  • 保险——AI将通过自动化改进索赔流程 .
  • PR&media——AI将帮助快速处理数据
  • 法律——NLP可以在几分钟内总结成千上万页的法律文件,从而减少查阅时间和提高效率。
  • 教育 -——虚拟导师的发展;人工智能帮助打分数; 制定适应性学习计划,游戏和软件; 以AI为导向的个性化教育计划将改变学生和老师的互动。
  • 健康——机器学习可用于创建更复杂,更准确的方法来在患者出现症状之前预测疾病

全球100家最有希望的AI公司

全球超过2000名雇员,其中超过600名在纽约总部——来源于IBM

其他几个对于E&C施工企业有特定用例的应用程序:

正如工业革命在100年前几乎改变了一切一样,人工智能将在未来几年改变这个世界。

Watson client engagements产品遍布6大洲和超过25个国家——来源于IBM

建立商业的卓越和竞争优势

趋势八: 安全、隐私及伦理道德问题

图片第一行AI创业公司行业分类(从左到右):

IBM将要为Watson Group投资10亿美元,其中1亿美元为风险投资资金,用于支持IBM的创业公司以及Watson内开发认知应用的业务——来源于IBM

通过评估以前的项目投标和复制成功的要素,同时避免失败的要素,监督和非监督学习算法可以提高E&C公司的项目中标率,提高利润率,并确保项目价值。例如,线性/二次判别算法(Linear/quadratic discriminant algorithms)可以提高公司预测能力,以估计潜在客户被接受的可能性和关闭的可能性(即得到/不得到比率)。简单的神经网络算法可以用来评估客户可能愿意为一个项目支付的费率或一次性价格折扣,而在未来,强化学习可以基于之前成功的投标决策案例帮助优化投标和设计。这些算法还可以预测什么样的服务组合对客户最有吸引力,特别是当公司转向提供综合解决方案而不是传统的一次性项目时。

在人工智能的保护伞下,诸如机器学习和大数据等问题,都很容易触及到安全及隐私问题。有时基础设施扮演着很重要的角色。与隐私问题有关的安全需求,如将银行帐户和健康信息保密,将会对研究的安全性有更大的要求。2018年,有关安全和隐私的问题将得到解决,这一年,也是人工智能可能出现新的发展的一年。

广告,销售和客户关系管理 、汽车技术、商业智能和数据分析、贸易、聊天AI/机器人、AI核心技术、网络安全、金融科技、卫生保健、物联网、机器人、文本挖掘/生成、计算机视觉、其他

经过Watson Ecosystem 项目开发的应用程序超过7000个——来源于Fortune

公司的名声与风险管理

人工智能的伦理问题也将成为2018年的主要问题,需要解决的伦理和道德问题包括人工智能对人类有哪些好处和坏处。人们也对机器人取代人类的可能性感到担忧,比如护士、治疗师或警察,另一个需要处理的问题是自主武器。

趋势2 —— 算法和技术的合并将会发生

关于将机器学习融入应用程序和产品开发服务这一方面,Google最有可能领跑。原因有几个方面,首先,Google最先开始研究人工智能。其次Google是拥有超过7万名员工的大公司。此外,深度学习人工智能研究项目Google Brain拥有整个科学家团队,他们自己的研究日程包括机器学习,自然语言理解,机器学习算法和技术,以及机器人技术。

考虑到最近在E&C行业的收益损失和项目冲销风潮,市场和个人客户对某家公司兑现承诺的能力的信心已经有所下降。由于这一转变,各个企业正在失去项目投标,市场股票价格也受影响下滑。公司可以应用机器学习来迅速解决客户和市场的问题。例如,可以使用朴素贝叶斯算法(Naïve Bayes algorithms)对公司的市场感知进行情绪分析,并告知启动旨在维护其积压工作和股票价格的有针对性的声誉建设工作。算法还可以用于根据客户的特征和需求来分析客户,以更好地实现业务开发目标,并提高保留率。

结语

所有投资AI领域的第二梯队的公司,比如说Intel, Salesforce 和 Twitter, 都会追随拥有数据的大公司,开始用大公司的算法和AI。行业中公司之间会出现数据的交易,并且很大概率会出现算法和技术合并。数据交易和算法技术合并会提高AI的效率。

全球100家最有希望的AI公司

领导者能够做什么以求在AI领域处于领先地位并合理利用AI

尽管人工智能已经存在多年,但我们今天所知道的人工智能仍处于起步阶段。围绕着AI及其各种应用,从自动车辆到虚拟个人助理以及大量执行人工智能相关的技术,已经引起了大肆宣传。 尽管现在已经出现了大量的人工智能用例,但是大多数都是为了改进配置,做更好的辅助。此外,在人工智能行业中,没有多少玩家,因此碎片将不会出现,而非结构化数据和算法将会变得十分可用。

Google和Facebook这样的大公司会并购小公司,并将算法整合到他们的核心平台/解决方法中。为了抢占先机,取得竞争优势,Google收购了AI公司DeepMind。这家公司总部在伦敦,主营业务是开发通用学习算法。另一方面,Facebook并购了Wit.ai公司,借此提高语音识别和语音接口的水平。Facebook还并购了另一家AI创业公司Ozlo来提升虚拟助手M的水平。

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所有利益相关者都可以采取以下几个步骤以使自己在人工智能领域处于领先地位:

总之,人工智能的生命刚刚开始,而且它还有很长的路要走。

趋势3 —— 大量通过众包获取数据

图片第一行AI创业公司行业分类(从左到右):

根据公司的起点确定高影响的用例

【编辑推荐】

所有的AI公司都会追求大数据,然后找寻方式方法来实现他们自己的AI目标。这些公司都会开始采用众包(Crowdsource, 众包,个人或组织可以利用大量的网络用户来获取需要的服务和想法)的方法来获取数据。很多公司已经找到众包获取数据的不同方法,这些方法不仅可以让公司获益,还可以提供给消费者一个表达观点的渠道。

广告,销售和客户关系管理 、汽车技术、商业智能和数据分析、贸易、聊天AI/机器人、AI核心技术、网络安全、金融科技、卫生保健、物联网、机器人、文本挖掘/生成、计算机视觉、其他

公司需要确定主要需求的领域以及人工智能使用案例在短期内对什么有最大化的影响。如果没有清晰的业务案例、ROI和燃烧平台,E&C公司将会在时间和资源的使用上效率低下,这会造成挫折感,增加组织中的怀疑,并导致公司失去动力。领导者应该根据公司独特情况和需求,确定人工智能影响最大的领域来优先考虑他们的投资——例如,安全或人才保留——同时也要考虑在公司目前的数字技术成熟度条件下,哪个领域是最容易实现的。

Joel Gurin是OpenDataNow.com的创始人和编辑,他表示,“我们生活在众包的文化中,越来越多人愿意并且有兴趣通过社交网站分享他们知道的事。”

趋势2 —— 算法和技术的合并将会发生

立即投入相当一部分研发投资以提升数字化能力

Google通过众包获得大量图片数据,并利用这些数据开发他们的图片算法。Google还开发了一个众包app用来提升他们推出的其他服务,比如翻译,转录,手写识别和地图。Amazon也采用众包人工智能的方法来提高Alexa的技能。相关技能的数量超过了1万5千个。

所有投资AI领域的第二梯队的公司,比如说Intel, Salesforce 和 Twitter, 都会追随拥有数据的大公司,开始用大公司的算法和AI。行业中公司之间会出现数据的交易,并且很大概率会出现算法和技术合并。数据交易和算法技术合并会提高AI的效率。

如今,E&C行业整体上向科技领域的投资约为1%——这一比例远低于金融服务和制造业等其他行业。由于人工智能的影响取决于是否有正确的数据,如果不首先进行持续的数字化工作,E&C的领导者就无法利用人工智能。这包括投资在正确的工具以及收集和处理数据的能力,例如云基础设施和高级分析。McKinsey研究发现拥有良好数字化记录的公司通过使用人工智能获得利润的可能性要高出50%。

趋势4 —— 并购和更多的并购

Google和Facebook这样的大公司会并购小公司,并将算法整合到他们的核心平台/解决方法中。为了抢占先机,取得竞争优势,Google收购了AI公司DeepMind。这家公司总部在伦敦,主营业务是开发通用学习算法。另一方面,Facebook并购了Wit.ai公司,借此提高语音识别和语音接口的水平。Facebook还并购了另一家AI创业公司Ozlo来提升虚拟助手M的水平。

吸收生态系统概念及了解来自其他行业的解决方案

CBInsights有统计数据显示,收购AI公司的竞赛已经开始/ 2018年将是当公司竞争智力资本和人才时产生越来越多的兼并和收购的一年。机器学习/ AI空间中的所有较小的玩家将被大型公司收购。有两个原因:

趋势3 —— 大量通过众包获取数据

长期以来,E&C部门一直在独立运营。鉴于上述向生态系统发展的趋势,业内人士需要超越行业界限,了解现有企业在哪些领域变得更加脆弱,并确定可供成长的空白区域。无论是业主还是E&C公司都可以与行业外的组织探索非传统的合作伙伴关系,将具有跨行业多个应用程序的先进研发成果汇集在一起(例如,初创企业、大学,甚至其他人工智能发展程度更高的行业的主要参与者)。对于能够主动寻求非邀约投标或房地产开发的E&C公司来说,这种合作关系可能是一种增加数据点和创造价值的方式。此外,业主和公司可以确保企业开发团队具有评估考虑到整个生态系统潜在技术的人才和专题专业知识。

1.AI不能在没有数据集的情况下孤立工作。由于较大的公司拥有大量的数据集,所以对于较小的企业来说,这些数据将具有非常大的竞争力。

所有的AI公司都会追求大数据,然后找寻方式方法来实现他们自己的AI目标。这些公司都会开始采用众包(Crowdsource, 众包,个人或组织可以利用大量的网络用户来获取需要的服务和想法)的方法来获取数据。很多公司已经找到众包获取数据的不同方法,这些方法不仅可以让公司获益,还可以提供给消费者一个表达观点的渠道。

调整公司的人才能力

2.没有数据的算法没有任何用处。没有算法,数据几乎没有用。数据是算法的核心,获取大量数据是至关重要的。

Joel Gurin是OpenDataNow.com的创始人和编辑,他表示,“我们生活在众包的文化中,越来越多人愿意并且有兴趣通过社交网站分享他们知道的事。”

该行业将需要扭转其在人才开发方面投资不足的趋势,并将重点放在招聘来自其他行业的具有人工智能和数字技术背景和技能的人才上。此外,企业将需要对现有员工的技能进行再培训,以获得在数字时代蓬勃发展所需的能力,并提供必要概念方面的培训,如机器学习算法等等。

作为机器人工程师和哥伦比亚大学创意机器实验室的主管,霍普·利普森(Hod Lipson)说,“数据是燃料,算法是引擎。”

Google通过众包获得大量图片数据,并利用这些数据开发他们的图片算法。Google还开发了一个众包app用来提升他们推出的其他服务,比如翻译,转录,手写识别和地图。Amazon也采用众包人工智能的方法来提高Alexa的技能。相关技能的数量超过了1万5千个。

改变内部程序以适应人工智能带来的创新

趋势4 —— 并购和更多的并购

今天,实现人工智能解决方案的关键过程(例如如何提出和实现一个新想法)在CEO以下的几个级别上被处理。但高层领导需要参与制定这些流程,并增强员工创新的灵活性。虽然这看起来是一个简单的步骤,但确保高管团队正在影响程序开发是准备接受人工智能的关键促成因素。

趋势5 —— 获得市场份额的工具民主化

CBInsights有统计数据显示,收购AI公司的竞赛已经开始/ 2018年将是当公司竞争智力资本和人才时产生越来越多的兼并和收购的一年。机器学习/ AI空间中的所有较小的玩家将被大型公司收购。有两个原因:

先行者和快速追随者将得到奖励

较大的公司将开始开源其算法和其他工具集,以获得市场份额。基于市场的数据和算法访问障碍将会减少,AI的新应用将会增加。通过民主化,获得有限或无法获得AI工具的小型公司将可以获得大量数据进行训练和使用复杂的AI算法。

1. AI不能在没有数据集的情况下孤立工作。由于较大的公司拥有大量的数据集,所以对于较小的企业来说,这些数据将具有非常大的竞争力。

上面列出的具体步骤可以作为企业追求人工智能的快速起点。事实上,先行者将为行业指明方向,并获得短期和长期的利益。虽然从技术采用的角度来看,E&C往往会落后,但现在是时候让业主和公司采取行动,确保自己处于将人工智能应用和技术引入该领域的先锋地位。

Google的首席执行官Sundar Pichai对人工智能的民主化表示说,“我们大家可以做的最令人兴奋的事情之一就是揭开机器学习和AI的神秘面纱。所有人都可以获得访问权这一点是很重要的。”

2. 没有数据的算法没有任何用处。没有算法,数据几乎没有用。数据是算法的核心,获取大量数据是至关重要的。

本文来源:麦肯锡官网,张子逸译

此外,框架、SDK和API将成为所有主要参与者面向消费者开放使用的标准。基于SaaS和PaaS的模型将成为所有这些公司将遵循的商业模式。

作为机器人工程师和哥伦比亚大学创意机器实验室的主管,霍普·利普森(Hod Lipson)说,“数据是燃料,算法是引擎。”

趋势6 ——人机交互将会改善

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Siri和Alexa可能是两个最受欢迎的人机交互工具。与这些相似的更多基于机器人的解决方案将成为AI公司的入门级别的东西。例如,虽然机器已被编程用于语音分析和面部识别,但机器将能够基于您的声音的语调来识别您的心情,这叫做情感分析。

趋势5 —— 获得市场份额的工具民主化

针对非消费者的解决方案的制造自动化和方方面面将成为第一类被改进的解决方案/应用。制造自动化将主要用于:使用包括自动化、机器人和先进制造在内的复杂技术而节省劳动成本。在2018年,针对非消费者解决方案有所改善,如在农业和医药领域执行任务的人机交互也将普遍存在。

较大的公司将开始开源其算法和其他工具集,以获得市场份额。基于市场的数据和算法访问障碍将会减少,AI的新应用将会增加。通过民主化,获得有限或无法获得AI工具的小型公司将可以获得大量数据进行训练和使用复杂的AI算法。

趋势7 —— AI将开始缓慢但一定会影响所有的垂直领域

Google的首席执行官Sundar Pichai对人工智能的民主化表示说,“我们大家可以做的最令人兴奋的事情之一就是揭开机器学习和AI的神秘面纱。所有人都可以获得访问权这一点是很重要的。”

制造业、客户服务、金融,医疗保健和交通运输已经受到AI的影响。自动驾驶汽车已经预计到2018年上市。明年AI将影响更多的垂直行业。行业的简要示例以及人工智能将如何影响他们包括:

此外,框架、SDK和API将成为所有主要参与者面向消费者开放使用的标准。基于SaaS和PaaS的模型将成为所有这些公司将遵循的商业模式。

保险 —— AI将通过自动化改进索赔流程

趋势6 ——人机交互将会改善

法律 —— 自然语言处理可以在几分钟内总结数千页的法律文件,从而缩短时间并提高效率效率

Siri和Alexa可能是两个最受欢迎的人机交互工具。与这些相似的更多基于机器人的解决方案将成为AI公司的入门级别的东西。例如,虽然机器已被编程用于语音分析和面部识别,但机器将能够基于您的声音的语调来识别您的心情,这叫做情感分析。

公关与媒体 —— AI将帮助快速处理数据

针对非消费者的解决方案的制造自动化和方方面面将成为第一类被改进的解决方案/应用。制造自动化将主要用于:使用包括自动化、机器人和先进制造在内的复杂技术而节省劳动成本。在2018年,针对非消费者解决方案有所改善,如在农业和医药领域执行任务的人机交互也将普遍存在。

教育 —— 虚拟导师的发展; AI辅助判卷; 适应性学习计划,游戏和软件; 由AI推动的个性化教育课程将改变学生和教师的互动方式

趋势7 —— AI将开始缓慢但一定会影响所有的垂直领域

健康 —— 机器学习可用于创建更复杂,准确的方法来预测患者出现症状之前的疾病年数

制造业、客户服务、金融,医疗保健和交通运输已经受到AI的影响。自动驾驶汽车已经预计到2018年上市。明年AI将影响更多的垂直行业。行业的简要示例以及人工智能将如何影响他们包括:

正如100年前工业革命几乎改变所有事物一样,AI将在未来几年内改变所有行业。

保险 —— AI将通过自动化改进索赔流程

趋势8 —— 安全,隐私,伦理与道德问题

法律 —— 自然语言处理可以在几分钟内总结数千页的法律文件,从而缩短时间并提高效率效率

人工智能的分支,如机器学习和大数据,都容易受到新兴的安全和隐私问题的影响。有时候在关键的基础设施起到重要作用。或者是一些与隐私问题有关的安全需求,如将银行帐户和健康信息保密,这些都将会对安全性研究产生更大的需求。2018年将是安全和隐私问题一定会得到解决的一年,未来,也可能会有新的发展。

公关与媒体 —— AI将帮助快速处理数据

人工智能的伦理也将是2018年的一个主要关注点。需要解决的伦理和道德问题包括“AI对人类的伤害或使人类受益”,“人担心机器人取代人类的可能性”等议题。特别是,关于“AI将被用于那些人类的同情心起重要作用的领域”如护士、治疗师或警察等工作范畴中。另一个需要处理的问题是自主武器。假如达到一定自主功能级别,与人类控制的武器不同,AI需要超越某些特定功能。

教育 —— 虚拟导师的发展; AI辅助判卷; 适应性学习计划,游戏和软件; 由AI推动的个性化教育课程将改变学生和教师的互动方式

我们的看法

健康 —— 机器学习可用于创建更复杂,准确的方法来预测患者出现症状之前的疾病年数

虽然人工智能已经存在了许多年,但我们今天所知道的AI仍然处于起步阶段。AI和其各种应用程序,从自动驾驶到虚拟个人助理以及执行,通常需要人工智能的任务的各种其他技术,已经有了大量相关的炒作。AI的生命周期刚刚开始,而且它有更长的路要走。

正如100年前工业革命几乎改变所有事物一样,AI将在未来几年内改变所有行业。

原文链接

趋势8 —— 安全,隐私,伦理与道德问题

人工智能的分支,如机器学习和大数据,都容易受到新兴的安全和隐私问题的影响。有时候在关键的基础设施起到重要作用。或者是一些与隐私问题有关的安全需求,如将银行帐户和健康信息保密,这些都将会对安全性研究产生更大的需求。2018年将是安全和隐私问题一定会得到解决的一年,未来,也可能会有新的发展。

人工智能的伦理也将是2018年的一个主要关注点。需要解决的伦理和道德问题包括“AI对人类的伤害或使人类受益”,“人担心机器人取代人类的可能性”等议题。特别是,关于“AI将被用于那些人类的同情心起重要作用的领域”如护士、治疗师或警察等工作范畴中。另一个需要处理的问题是自主武器。假如达到一定自主功能级别,与人类控制的武器不同,AI需要超越某些特定功能。

我们的看法

虽然人工智能已经存在了许多年,但我们今天所知道的AI仍然处于起步阶段。AI和其各种应用程序,从自动驾驶到虚拟个人助理以及执行,通常需要人工智能的任务的各种其他技术,已经有了大量相关的炒作。AI的生命周期刚刚开始,而且它有更长的路要走。

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