2025 年及以后人工智能的未來(二)
在上一篇文章中，我們分享了 2025 年及以后人工智能的未來(一);今天我們繼續探討5G，甚至6G以及飛行汽車等科技與應用的未來……
5G 的影響越來越大
Sarah Wray 在一篇題為“5G 可以在 2028 年推動數萬億媒體和娛樂( 5G could drive trillions in media and entertainment by 2028)”的文章中觀察到，5G 將在此期間繼續鋪開并發揮更大的影響。根據英特爾委托 Ovum 執行的一份新報告，預計到 2028 年，由 5G 支持的媒體和娛樂“體驗”將產生高達 1.3 萬億美元的收入。
該報告表明，2025 年將是 5G 在娛樂和媒體領域的“轉折點”。屆時，該報告預測，全球約 57% 的無線收入將由 5G 網絡和設備的功能驅動。到 2028 年，英特爾和 Ovum 預計這一數字將上升到 80%。
預計全息技術將廣泛用于商業、娛樂和與朋友和家人的個人通信。也許商務會議將通過全息電話進行，從而減少未來商務旅行的需求。
Ben Yu在一篇題為“5G與AI的融合：風險投資家的觀點(The convergence of 5G and AI: A venture capitalist’s view)”的文章中觀察到，5G不僅僅是“4G，而是更好”。它利用新的頻譜來推動創新的商業機會和用例。例如，在 28 GHz 和 39 GHz 頻段(也稱為“毫米波頻段”)中，大量新帶寬可以改變我們所知的通信運營商格局，同時進一步改善最終用戶的移動體驗。
“如果 AI 和 5G 有一個孩子，它的名字將是 AV。自動駕駛汽車本質上是輪子上的數據中心。如果你仔細觀察它們，你會發現它們裝有多個 4G LTE 調制解調器，因為，大腦在設備，他們需要邊緣智能。這需要 5G 獨特定位提供的豐富和快速的數據移動。”
具有 5G 連接零售和金融科技(支付)的自主旅程的 DLS 視圖：
Credit Suisse表示，自動駕駛和拼車將相結合，從根本上改變私家車擁有的動態。此外，Credit Suisse預測全球汽車共享和拼車市場將從 2015 年的 170 億美元增長到 2030 年的 810 億美元。
在這種環境中取得成功的汽車制造公司將是那些已經適應通勤者共享車隊的公司，因為年輕一代不再擁有汽車，更多地轉向共享和拼車。此外，日益老齡化的人口(從而為他們提供更大的機動性)和自動送貨車(例如，想象一下帶輪子的服裝陳列室和食品配送中心)對自動駕駛汽車的需求將不斷增長。
IHS Markit預計到 2040 年，自動駕駛汽車的年銷量將超過 3300 萬輛，使新的自動駕駛汽車占新車銷量的 26% 以上。
6G
一些分析師預測 6G 將在 2030 年代到來。它將提供更快的速度、更大的容量和更低的延遲。
Steve McCaskill 在“為 6G 移動網絡做好準備：1Tbps 速度、微秒延遲和 AI 優化(Get ready for 6G mobile networks: 1Tbps speeds, microsecond latency and AI optimisation)”中觀察到“早期的 6G 網絡將主要基于 5G 基礎設施，承認每一代都‘借用’上一代的元素，因此將受益于 5G 帶來的無線電數量增加和去中心化網絡架構。”
“在速度方面，6G 網絡將通過使用低于 1THZ 的頻譜允許 1Tbps，并將專注于連接數萬億個物體，而不是數十億個移動設備。延遲將通過使用人工智能來確定“將數據從設備傳輸到基站并通過網絡傳輸的最佳方式。據預測，移動行業以外的組織將在標準化中發揮更大的作用，這意味著它可以根據他們的需求進行定制。”
自動飛行汽車
許多市場分析師預測，在 2030 年代，我們將邁向自動飛行汽車。
摩根士丹利預測飛行汽車將在 20 年內成為一項價值 1.5 至 3 萬億美元的業務，這意味著開發共享乘車自動空中出租車車隊的競賽正在進行中。波音公司的原型機在今年早些時候進行了首飛。
一個例子是 Next Future Transportation，他們聲稱已經開發了用于避免空中碰撞的人工智能，并計劃在 2025 年出售他們的 ASKA 混合動力汽車。
無論人們將它們稱為汽車還是無人機，都認為人工智能與邊緣計算相結合將在未來二十年中引發一場持續的交通革命。
具有智能物聯網的自動駕駛汽車和 5G 技術的出現和擴展將導致整個社會和我們日常生活的方式發生巨大變化。變化的規模太大，無法在任何一篇文章中處理，因此將有一系列文章考慮醫療保健、智慧城市、金融服務、氣候變化、道德和零售等領域。
太空與天文學中的人工智能
此外，我們還將在太空探索方面取得重大進展，特別是在人工智能發揮關鍵作用的情況下，探索我們的太陽系。
Yan Fisher 撰寫了一篇題為“開源和人工智能如何將我們帶到月球、火星和其他地方(How open source and AI can take us to the Moon, Mars, and beyond)”的文章，觀察了 Spaceborn 計算機的性能。此外，Oliver Peckham 在“星載計算機返回地球，HPE 關注 AI 保護的星載 2”中觀察到“星載 2 還將尋求使用機器學習和人工智能使超級計算機的軟件加固能力更加智能”
我們將越來越多地使用人工智能來更深入地了解我們的太陽系，例如 DisruptiveAsia 引用洛克希德馬丁航天公司 New Ventures 副總裁 Carl Marchetto 的話說：“人工智能可以徹底改變我們使用太空信息的方式，無論是在軌道上還是在深空。太空任務，包括載人火星及其他地方的任務。”洛克希德馬丁公司高級程序開發副總裁@joe_landon 在達沃斯世界經濟論壇期間的人工智能小組討論中明確指出邊緣人工智能對太空探索的重要性，很明顯邊緣人工智能是一個未來太空任務的重要組成部分，并使用機器人設備更好地了解我們周圍的行星。
此外，美國宇航局指出“人工智能將為未知事物準備機器人”。引述自主空間系統的高級研究科學家 Chien 的話，他對人類與 AI 一起工作發表了以下觀察：“AI 的目標是讓 AI 更像一個與科學家合作的智能助手，而不是編程匯編代碼......它允許科學家們專注于‘思考’的事情——分析和解釋數據——而機器人探索者則尋找感興趣的特征。”
人工智能將繼續使 NASA 等機構能夠在深空發現諸如圍繞其他起點的系外行星。
Marc Prosser 和 Jovan David Rebolledo 在“AI 將太空探索推進超空間驅動器——這就是方法(AI Is Kicking Space Exploration Into Hyperdrive—Here’s How)”中表明，AI 將通過地球化我們未來的家園在未來發揮關鍵作用，并觀察到“更遠的未來，像火星地球化一樣的登月等待“如果沒有人工智能，這些讓其他行星適應類似地球條件的項目將是不可能的。”
人工智能與工作
牛津大學和耶魯大學研究人員的一項研究(https://arxiv.org/pdf/1705.08807.pdf)預測了人工智能接管特定任務所需的時間。 BusinessInsider 的一個故事報道了這篇論文，DLS 團隊從中汲取靈感，創建了我們自己的版本，如圖所示。
“首席研究員 Katja Grace 和她的同事發現，未來 10 年內最有可能實現自動化的任務是常規的機械任務。到 2024 年，語言翻譯可能會超過人類的表現，回應表明，機器人可能能夠寫出的論文水平超過人類。”
“更復雜和創造性的任務，比如寫書和進行高級數學，將需要更長的時間。最終，研究人員發現人工智能可以在 2051 年實現所有人類任務的自動化，到 2136 年實現所有人類工作的自動化。”
這樣的預測引起了人們對人類未來的焦慮，以及一旦人工智能在未來變得更強大我們將做什么工作。我相信，與其在此時此刻沉迷于 AGI，不如說我們今天和有生之年都必須面對更大且非常真實的威脅。
有人問的一個問題是為什么我們要繼續使用人工智能，為什么不直接禁止它?這無異于試圖阻止潮汐，正如克努特國王所展示的那樣，即使在國王本應全能的時候，即使在國王的指揮下也無法阻止潮汐。今天，我們生活在一個大數據不斷增長的數字時代。人們想要他們的移動和社交媒體，因此需要機器學習技術來理解數據。
Dean Takashi 在“Newzoo：智能手機用戶將在 2018 年突破 30 億，到 2021 年將達到 38 億”中觀察到，2018 年底全球 39% 的人口使用智能手機，而到 2021 年將有 48% 的人使用智能手機。
圖源：Newzoo
互聯網分鐘內產生的大數據量：
圖源：VisualCapitalist 2019 年互聯網一分鐘內發生了什么?
Stephanie Condon 在一篇題為“IDC 表示：到 2025 年，生成的數據中近 30% 將是實時的”的文章中解釋說，這比 2017 年的 15% 翻了一番，并指出“總而言之，在 1500 億臺設備中， IDC 表示，2025 年將在全球范圍內連接，大多數將創建實時數據。全球數據圈預計將從 2017 年的 23 ZB (ZB) 增長到 2025 年的 175 ZB。1 ZB 相當于 1 萬億 GB .”
圖源：IDC
數據的數量和速度太多太快，人類無法分析。機器學習算法使我們能夠利用這一數據浪潮并檢測我們可能會錯過的模式。
……
未完待續
- 混合云/邊緣模型
- 更清潔的經濟增長和擺脫一切照舊 (BAU)
- 通往 AGI 高度復雜的途徑
- 腦機接口 (BCI) 增強
- 需要在教育和技能培訓方面進行革命
- 通往人工智能和機器人未來之路
