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从美国AI初创公司,看2019年人工智能变革风向

发布时间:2019-07-18     来源:中国视觉网       访问次数:396

   近日,美国知名科技媒体VentureBeat举办了“2019年人工智能变革大会”。在大会中,多家公司展示了其最新研发成果,涉及计算机视觉识别、AI监测AI、AI文件数据处理等多个领域。

   VentureBeat(简称:VB)是由博客发展而来的美国科技媒体,曾被《纽约时报》评为“最佳网络博客”,也是扎克伯格“最常看的两个博客之一”。
  近日,VentureBeat举办的“2019年人工智能变革大会”翘楚云集,大会上,许多AI企业展示宣讲了本公司的最新产品及未来规划。
  大会的第一个分会场主要有五家公司参展,包括CognitiveScale公司、 Applied Brain Research公司、Integrate.AI公司、AI Foundry公司和D-ID公司。这些公司在AI监测、AI文件数据处理、计算机视觉识别等多个领域都有着各自独特的建树。

  本文结合VentureBeat的报道,将这五家公司的情况整理如下:

  CognitiveScale:挑战AI“黑匣子”
  CognitiveScale公司侧重研发To B类AI软件产品,主要产品为Cortex系列应用。该公司致力于为组织提供“可落地、可评估、可信赖”的AI解决方案。
  它的最新产品为Cortex Certifai,是一款对特定AI模型或系统进行监测的AI工具。“对很多产业的分析师和决策者来说,当他们为组织寻求AI应用方案时,最先考虑的三个因素是AI产品的伦理尺度、透明度和可解释性。”CognitiveScale公司表示。
  因为许多AI都是“黑匣子”,监测AI这件事就更具有挑战性了。Cortex Certifai会检查对象模型和系统的脆弱性,并且生成一份AI信度指标报告。
  它不需要细粒度的访问对象模型(即:不用将模型划分成很多精细对象进行访问),因此能够保护被监督产品的相关信息。同时,这款产品不需要与对象模型进行适配(model-agnostic),因此十分友好,可以对众多用户开放。
  在大会上,CognitiveScale的首席运营官ML Maco称,他们正在与加拿大政府合作,为一个空中货运项目服务。Cortex Certifai为项目提供排查运输风险服务,这在目前是一个耗费时间、容易出错的“精细活”。它可以读取并处理货物数据,以此判断所给的货物标签信息是否可信、完整等等。
  Maco说:“一旦产品系统达到这个规格,你才能说它是合格、健全和可解释的。”

  Applied Brain Research:边缘网络落地先行者
  Applied Brain Research的产品被应用于Nengo神经网络的边缘。
  Nengo被认为是迄今为止世界上最复杂、最大规模的人类大脑模型模拟,是一个以图形和脚本为基础的大型神经系统仿真软件包。Nengo既可以应用于神经形态的芯片,又可以用于传统的CPU和GPU。它不需要太多能源动力,且效率很高。
  Applied Brain Research的AI系统是根据人脑设计的,可以使开发者用来给众多的东西添加智能,包括卡片、无人机、机器人等。
  该公司下一步计划将SpiNNaker 2神经网络芯片商业化,开发一个完整的边缘网络平台。据称,这个平台将是“新生代的、低能耗的、实时响应的”,能够提高边缘网络设备的能源效率和运行速度,预计在2021年面世。
  未来,Applied Brain Reserch还畅想要结合多种网络,以研发出只凭一块芯片就能够实现演讲、运动及播放图像等多种功能的智能设备。

  Integrate.AI:只测试市场,不测听隐私
  当下,隐私问题是AI产业的燃眉之急。这使很多公司在利用AI洞察用户时,开始重视用户隐私。
  Integrate.AI公布了一款市场洞察平台,据称能在不使用和泄露用户身份信息的情况下,测试一些类似“数字客户交互项目”的具体商业方案。这款新工具将被添加到Integrate.AI的SaaS平台上,并致力于为终端用户搭建信任桥梁。
  正如公司创始人兼CEO Steve Irvine所说,和巨头科技公司竞争太难了,中小型公司只有利用杠杆去撬动已有的技术栈求生。他们的用户洞察平台是在一个公司的已有技术上运行的。并且,平台的使用界面对公司团队每个人都非常简洁,不是只有IT人员和工程师能看懂。
  当你在平台上设定一个目标,你会获得一些包含许多变量数据的不同的方案。每种方案的利弊它都会清楚的为你标出来,以助你选择合适方案实现目标。最后,在项目完成之后,你可以用监测工具来测量方案分析是否准确。
  AI Foundry:将“光学扫描”送进坟墓
  AI Foundry专注于文档和数据的分类、提取和存储。该公司致力于利用AI节省时间和减少错误。通过使用AI Foundry的产品,用户不需要再人工整理文件和数据,也不需要使用光学扫描等方式来提取和存储信息。
  AI Foundry近期创建了一个“流程自动化的信贷文件库”。据称,这个文件库利用机器视觉来识别传入的文档,准确率达到95%。虽然目前这个工具主要面向信贷行业,但AI Foundry希望今后能将这一技术拓展到其他领域。
  自AI Foundry推出云存储App以来,它已经存储保护了十家上市公司的数据了。
  D-ID:不再担心人脸识别侵犯隐私
  D-ID公司的全称为De-Identifies,可翻译为“去识别”。正如公司名的释义,D-ID致力于对照片进行“去识别”,使得面部识别技术不对照片响应。
  除此之外,D-ID还宣讲了其图像匿名识别功能。这一功能不直接使用人脸、车牌这种个人信息来进行身份识别,而是用电脑生成的匿名信息作为替代。市面上现有的解决方案依赖于模糊运算或像素化,而D-ID匿名化的人脸识别不记录面孔,只保留肤色、年龄、性别、目光等关键属性数据。
  这一功能适用于视频、图片等多种形式的图像,但是因为它主要服务于智慧城市和UGC视频公司,所以它主打的是视频识别。
  人脸数据应该受到保护,但常常被企业滥用。D-ID正好可以用电脑生成的面孔替身,来代替用户的真实面孔。这个面孔替身只保留了人口统计信息,隐去了用户脆弱的“脸纹”,可以很好的保护用户隐私。
  结语:新力量,小切口,也能打开广阔市场
  以上列举的五家新锐公司业务涉及计算机视觉识别、AI监测AI、AI文档处理等多个领域。
  他们或挑战AI“黑匣子”,啃“AI监测”这块“硬骨头”;或深耕用户需求,开发尊重隐私的市场洞察平台;或聚焦企业数据孤岛的实际焦虑,开发取代光学扫描的AI文档数据处理工具。无论是哪种尝试,都有可能打开一片新的广阔市场。