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EvansData显示:人工智能和机器学习方面的开发人员数量巨大

2018-10-04

导读:原标题:Evans Data显示:人工智能和机器学习方面的开发人员数量巨大 Evans Data公司估计,有650万开发人员已经使用了纯粹的AI技术,另外,未来6个月内还将有600万人使用AI技术。

原标题:Evans Data显示:人工智能和机器学习方面的开发人员数量巨大

Evans Data公司估计,有650万开发人员已经使用了纯粹的AI技术,另外,未来6个月内还将有600万人使用AI技术。为了探究AI/ML为什么会上升,IDN与EDC的Michael Rasalan进行了会谈。

Evans Data 公司发布的一份研究报告估计,全球约有650万名开发人员已经在使用纯粹的AI的方法,而不是传统的基于规则的技术。

Evans Data公司的“全球发展和人口统计研究”,也显示出强劲的增长势头,预计今年年底前将有600万名开发人员加入AI/ML的行列。

“AI和ML技术对开发人员有着巨大的吸引力。”Evans Data首席执行官Janel Garvin对此研究结果表示。具体而言,Evans Data估计全球29%的开发人员(6452000人)正在使用某种形式的AI或ML。该研究进一步估计,未来6个月内,将有另外580万开发者开始使用AI/ML。

Evans Data的研究主管Michael Rasalan把这些令人吃惊的数字联系在一起,“全球有超过600万的开发人员在他们的工作中使用某种形式的AI,不管他们是在开发算法和框架,还是依赖AI来实现其他目的。”

在那些使用AI/ML的开发人员中,该研究还发现,亚太地区率先采用了AI/ML,且约有300万的AI/ML开发人员属于亚太地区,占全球的一半。

从广阔的前景来看,Garvin分享了——为什么这么多数据表明2018年会是AI/ML发展势头最大的一年。“不仅工具和框架成倍增加,并且使得采用变得更加容易,而且,开发人员本身对使用这些新功能,以及使用这些新功能来增强应用程序,表现极大地兴奋。”

另外值得注意的是,Rasalan指出,随着越来越多的开发人员完全背离传统的基于规则的方法,反而对AI/ML的转变也发生了。

“目前从事AI项目的开发人员中,约与50%的人仅在这些项目中实施机器学习技术,而不是基于规则的技术或混合方法。”Rasalan告诉IDN(综合数字网)。

Garvin进一步指出:“对于基于规则的引擎来说,有很多优秀的应用程序,它们已经被使用了很多年。但今天,我们看到开发人员热切地将机器学习算法应用到他们的项目中,并对其进行培训,以便他们能够自行进化和运行。”

为什么AI/ML正在接管基于规则的编程

Rasalan告诉IDN :Evans Data的作品显示了为什么AI/ML正在获得这样一个立足点,甚至在传统的基于规则的开发者中。

Rasalan说,一个主要原因是“数据流变得越来越复杂,越来越强大。这一强劲的增长数据与另一个驱动AI/ML的因素有关——越来越多的迹象表明,仅仅使用基于规则的方法(不支持AI或ML)根本无法支持新一代敏感和智能应用程序的类型,现在需要工作流程。

“需要预先编入AI的规则数量也必须增加,以解决分析数据时可能遇到的大量例外情况。机器学习方法使AI能够即时制定这些规则,“Rasalan说。

另一个问题是企业IT内部的气候变化——数字化转型带来的变化,Rasalan认为这对开发者是如此的深刻,他称之为“开发领域内不同力量的汇合点”。

为了说明这对开发者的深远影响,Rasalan绘制了一幅令人信服的图片,描述了当今的企业现状:新需求、不断扩大的数据、现代化的能力,这些都是创新思维的产物。Rasalan说:“这对采用AI/ML的种子来说都是肥沃的土壤。”

Rasalan表示:“首先,现在有越来越多的数据可以被AI分析,AI可以学习。数据收集无处不在,其中大部分都是实时发生的,这意味着样本容量和档案可以支持更复杂的学习。”

“其次,在生产机器学习框架方面有很多工作要做 – AI已经受到了大多数主要技术供应商的关注。”

“第三,用于AI的计算资源现在也以云计算的形式更广泛地提供。这不仅具有很大的扩展空间,而且也相对便宜。”

Rasalan指出,一个恰当的例子是“对话式”系统。虽然现在许多开发人员都在使用聊天机器人,甚至为Alexa和Google设备提供语音接口,但Rasalan指出了其他一些可以促进AI增长的“对话”领域。

会话系统不仅仅限于可听的语音,而且在基于文本的应用程序中也能识别会话。同样,语音识别也不仅仅局限于智能家居或智能手机助手领域。事实上,Evans Data的研究发现,开发人员“最常用的是在企业/商业和工业环境中使用语音识别。”

Rasalan补充道:“例如,语音识别系统目前正在为金融/保险部门,汽车行业和重工业部门开发使用,无论是内部用户(组织内的员工)还是客户。对于金融来说,现在有解决方案可以处理ATM交易或电话交易。如果我们包括基于文本的会话系统,AI也被用来读取和分析事务日志。”

除了AI/ML的宏观趋势之外,Evans Data的研究还确定了可以从AI集成中受益最多的特定类型的项目和行业,以及为什么。它还考察了供应商和工具。它进一步提供了区域和区域内主要国家的开发人员估算,以及全球估算和增长预测。

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