人工智能正在成為一切的未來。但是，只有少數(shù)幾家大公司擁有完善其人才和技術(shù)的人才。故事這就是上周晚些時候出版的《紐約時報》的要旨。人工智能研究成本的不斷上漲將大學(xué)研究人員和車庫企業(yè)家拒之門外，這是傳統(tǒng)的(也是歷史上最好的)兩個創(chuàng)新源泉。

Netflix過去，軟件工程師使用代碼來構(gòu)建平臺和新的業(yè)務(wù)模型。是一個很好的例子。

那里的管理人員將郵購DVD業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字媒體巨頭。他們徹底改變了我們?nèi)绾慰创襟w并與之互動。他們還通過給新的獨立聲音一個巨大的平臺來震撼好萊塢傳統(tǒng)的制片廠。

對于以新的AI算法開始的業(yè)務(wù)決策來說，還不錯。

人工智能是新時代的開始。數(shù)據(jù)正在成為代碼。隨著計算機算法開始建立以前似乎不存在的連接，業(yè)務(wù)模型將不斷發(fā)展。

在此過程中，擁有最佳算法的公司將開始解決困擾研究人員和科學(xué)家數(shù)十年的醫(yī)學(xué)，經(jīng)濟和社會問題。投資者需要了解，隨著AI研究的成本變得過高，目前正在確定贏家和輸家。

將研究過程視為一系列日益復(fù)雜的數(shù)學(xué)問題。研究人員將大量數(shù)據(jù)投向可通過反復(fù)試驗學(xué)習(xí)的自定義算法。隨著模擬數(shù)量的增加，成本也隨之增加。

自動駕駛汽車或在細胞水平上查找疾病的原因等大問題需要巨大的計算能力。

研究報告

艾倫人工智能研究所(Allen Institute for AI)八月份的確定，在過去六年中，進行尖端AI研究所需的計算數(shù)量猛增了300,000倍。