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從五家美國AI初創公司,看2019年人工智能變革風向

2019-07-18 09:49:53 來源:億歐網 責任編輯: yxshi 收藏本文
摘要:近日,美國知名科技媒體VentureBeat舉辦了“2019年人工智能變革大會”。在大會中,多家公司展示了其最新研發成果,涉及計算機視覺識別、AI監測AI、AI文件數據處理等多個領域。

????【CPS中安網 zsrm.net】近日,美國知名科技媒體VentureBeat舉辦了“2019年人工智能變革大會”。在大會中,多家公司展示了其最新研發成果,涉及計算機視覺識別、AI監測AI、AI文件數據處理等多個領域。

  VentureBeat(簡稱:VB)是由博客發展而來的美國科技媒體,曾被《紐約時報》評為“最佳網絡博客”,也是扎克伯格“最常看的兩個博客之一”。

  近日,VentureBeat舉辦的“2019年人工智能變革大會”翹楚云集,大會上,許多AI企業展示宣講了本公司的最新產品及未來規劃。

  大會的第一個分會場主要有五家公司參展,包括CognitiveScale公司、 Applied Brain Research公司、Integrate.AI公司、AI Foundry公司和D-ID公司。這些公司在AI監測、AI文件數據處理、計算機視覺識別等多個領域都有著各自獨特的建樹。

  本文結合VentureBeat的報道,將這五家公司的情況整理如下:

  CognitiveScale:挑戰AI“黑匣子”

  CognitiveScale公司側重研發To B類AI軟件產品,主要產品為Cortex系列應用。該公司致力于為組織提供“可落地、可評估、可信賴”的AI解決方案。

  它的最新產品為Cortex Certifai,是一款對特定AI模型或系統進行監測的AI工具。“對很多產業的分析師和決策者來說,當他們為組織尋求AI應用方案時,最先考慮的三個因素是AI產品的倫理尺度、透明度和可解釋性。”CognitiveScale公司表示。

  因為許多AI都是“黑匣子”,監測AI這件事就更具有挑戰性了。Cortex Certifai會檢查對象模型和系統的脆弱性,并且生成一份AI信度指標報告。

  它不需要細粒度的訪問對象模型(即:不用將模型劃分成很多精細對象進行訪問),因此能夠保護被監督產品的相關信息。同時,這款產品不需要與對象模型進行適配(model-agnostic),因此十分友好,可以對眾多用戶開放。

  在大會上,CognitiveScale的首席運營官ML Maco稱,他們正在與加拿大政府合作,為一個空中貨運項目服務。Cortex Certifai為項目提供排查運輸風險服務,這在目前是一個耗費時間、容易出錯的“精細活”。它可以讀取并處理貨物數據,以此判斷所給的貨物標簽信息是否可信、完整等等。

  Maco說:“一旦產品系統達到這個規格,你才能說它是合格、健全和可解釋的。”

  Applied Brain Research:邊緣網絡落地先行者

  Applied Brain Research的產品被應用于Nengo神經網絡的邊緣。

  Nengo被認為是迄今為止世界上最復雜、最大規模的人類大腦模型模擬,是一個以圖形和腳本為基礎的大型神經系統仿真軟件包。Nengo既可以應用于神經形態的芯片,又可以用于傳統的CPU和GPU。它不需要太多能源動力,且效率很高。

  Applied Brain Research的AI系統是根據人腦設計的,可以使開發者用來給眾多的東西添加智能,包括卡片、無人機、機器人等。

  該公司下一步計劃將SpiNNaker 2神經網絡芯片商業化,開發一個完整的邊緣網絡平臺。據稱,這個平臺將是“新生代的、低能耗的、實時響應的”,能夠提高邊緣網絡設備的能源效率和運行速度,預計在2021年面世。

  未來,Applied Brain Reserch還暢想要結合多種網絡,以研發出只憑一塊芯片就能夠實現演講、運動及播放圖像等多種功能的智能設備。

  Integrate.AI:只測試市場,不測聽隱私

  當下,隱私問題是AI產業的燃眉之急。這使很多公司在利用AI洞察用戶時,開始重視用戶隱私。

  Integrate.AI公布了一款市場洞察平臺,據稱能在不使用和泄露用戶身份信息的情況下,測試一些類似“數字客戶交互項目”的具體商業方案。這款新工具將被添加到Integrate.AI的SaaS平臺上,并致力于為終端用戶搭建信任橋梁。

  正如公司創始人兼CEO Steve Irvine所說,和巨頭科技公司競爭太難了,中小型公司只有利用杠桿去撬動已有的技術棧求生。他們的用戶洞察平臺是在一個公司的已有技術上運行的。并且,平臺的使用界面對公司團隊每個人都非常簡潔,不是只有IT人員和工程師能看懂。

  當你在平臺上設定一個目標,你會獲得一些包含許多變量數據的不同的方案。每種方案的利弊它都會清楚的為你標出來,以助你選擇合適方案實現目標。最后,在項目完成之后,你可以用監測工具來測量方案分析是否準確。

  AI Foundry:將“光學掃描”送進墳墓

  AI Foundry專注于文檔和數據的分類、提取和存儲。該公司致力于利用AI節省時間和減少錯誤。通過使用AI Foundry的產品,用戶不需要再人工整理文件和數據,也不需要使用光學掃描等方式來提取和存儲信息。

  AI Foundry近期創建了一個“流程自動化的信貸文件庫”。據稱,這個文件庫利用機器視覺來識別傳入的文檔,準確率達到95%。雖然目前這個工具主要面向信貸行業,但AI Foundry希望今后能將這一技術拓展到其他領域。

  自AI Foundry推出云存儲App以來,它已經存儲保護了十家上市公司的數據了。

  D-ID:不再擔心人臉識別侵犯隱私

  D-ID公司的全稱為De-Identifies,可翻譯為“去識別”。正如公司名的釋義,D-ID致力于對照片進行“去識別”,使得面部識別技術不對照片響應。

  除此之外,D-ID還宣講了其圖像匿名識別功能。這一功能不直接使用人臉、車牌這種個人信息來進行身份識別,而是用電腦生成的匿名信息作為替代。市面上現有的解決方案依賴于模糊運算或像素化,而D-ID匿名化的人臉識別不記錄面孔,只保留膚色、年齡、性別、目光等關鍵屬性數據。

  這一功能適用于視頻、圖片等多種形式的圖像,但是因為它主要服務于智慧城市和UGC視頻公司,所以它主打的是視頻識別。

  人臉數據應該受到保護,但常常被企業濫用。D-ID正好可以用電腦生成的面孔替身,來代替用戶的真實面孔。這個面孔替身只保留了人口統計信息,隱去了用戶脆弱的“臉紋”,可以很好的保護用戶隱私。

  結語:新力量,小切口,也能打開廣闊市場

  以上列舉的五家新銳公司業務涉及計算機視覺識別、AI監測AI、AI文檔處理等多個領域。

  他們或挑戰AI“黑匣子”,啃“AI監測”這塊“硬骨頭”;或深耕用戶需求,開發尊重隱私的市場洞察平臺;或聚焦企業數據孤島的實際焦慮,開發取代光學掃描的AI文檔數據處理工具。無論是哪種嘗試,都有可能打開一片新的廣闊市場。

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