Jump to content
Forum Kopalni Wiedzy
Sign in to follow this  
KopalniaWiedzy.pl

IBM i Microsoft liderami w rozwoju sztucznej inteligencji. Rośnie rola Chin

Recommended Posts

Światowa Organizacja Własności Intelektualnej (WIPO) opublikowała swój pierwszy raport z serii „Technology Trends”. Dotyczy on sztucznej inteligencji.

Autorzy raportu wzięli pod uwagę to, co działo się na polu sztucznej inteligencji od jej pojawienia się w latach 50. ubiegłego wieku. Przeanalizowali ponad 340 000 patentów związanych z tą dziedziną wiedzy oraz 1,6 miliona artykułów naukowych na jej temat.

Jak się okazuje, większość patentów związanych z SI złożono po roku 2013. Aktywność patentowa na polu sztucznej inteligencji bardzo szybko rośnie, co oznacza, że możemy spodziewać się wysypu produktów, aplikacji i technik bazujących na sztucznej inteligencji. To wpłynie na nasze codzienne życie i ukształtuje przyszłe interakcje człowieka z maszyną, powiedział dyrektor generalny WIPO Francis Gurry.

Kluczowymi graczami na rynku sztucznej inteligencji są USA, Chiny oraz Japonia. Przedsiębiorstwa prywatne stanowią 26 z 30 największych posiadaczy patentów związanych z SI. Pozostałe cztery instytucje to uniwersytety lub publiczne organizacje badawcze. Dane dotyczące patentów dotyczą okresu od początku istnienia sztucznej inteligencji po koniec roku 2016. To opóźnienie wynika z czasu, jaki upływa pomiędzy złożeniem wniosku patentowego, a jego upublicznieniem.

Największym na świecie portfolio patentów z dziedziny SI może pochwalić się IBM, który posiada 8290 tego typu patentów. Na drugim miejscu jest Microsoft (5930 patentów). Kolejne trzy pozycje należą do firm z Azji: japońskiej Toshiby (5223), koreańskiego Samsunga (5102) oraz japońskiego NEC (4406). Z kolei 3 z 4 wspomnianych wcześniej instytucji akademickich znajdujących się w grupie 30 największych światowych posiadaczy patentów SI stanowią instytucje z Chin. Największa z nich, ulokowana na 17. pozycji największych światowych właścicieli patentów SI jest Chińska Akademia Nauk (ponad 2500 patentów). Chińskie instytucje naukowe są potęgą w akademickim świecie SI. Z Państwa Środka pochodzi bowiem aż 17 z 20 właścicieli największego portfolio patentów w świecie akademickim oraz 10 z 20 największych akademickich autorów prac naukowych na temat SI.

Dominującą techniką wykorzystywaną w opatentowanych technologiach SI jest maszynowego uczenie się, w szczególności to z wykorzystaniem sieci neuronowych. Wymieniono je w ponad 30% patentów. Na polu tym notuje się imponujący wzrost. Jeszcze w 2013 roku maszynowe uczenie się wymieniono w 9567 nowych wnioskach patentowych, a w roku 2016 liczba ta wzrosła do 20 195. Najszybciej rosnącą techniką z dziedziny maszynowego uczenia się jest deep learning. Tutaj zanotowano imponujący wzrost ze 118 patentów w roku 2013 do 2399 patentów w roku 2016. Roczny wzrost w tej dziedzinie wynosi zatem 175%. Dla porównania, roczny wzrost wszystkich patentów związanych z nowymi technologiami wynosi średnio 10%.

Z analizy patentów dowiadujemy się też, że komputerowe widzenie wymieniono w 49% wniosków patentowych oraz, że szybko – w tempie 55% rocznie – rośnie zastosowanie SI w robotyce.

Przemysł transportowy jest tym sektorem, w którym najszybciej rośnie zainteresowanie technologiami SI. W 2016 roku złożył on 8764 wnioski patentowe związane ze sztuczną inteligencją. Oznacza to, że od roku 2013 liczba patentów rośnie tutaj w tempie 33% rocznie, a przemysł transportowy złożył 19% wszystkich wniosków patentowych z lat 2013–2016.

Wolniej, bo w tempie 23% rocznie rośnie liczba patentów SI związanych z przemysłem telekomunikacyjnym. W roku 2016 złożono 6684 wniosków, a telekomunikacja była odpowiedzialna za 15% patentów SI w latach 2013–2016. Na kolejnym miejscu tej listy znajdziemy szeroko rozumiany sektor zdrowia. Tam SI znajduje zastosowanie w diagnostyce, chirurgii czy personalizacji leków. W 2016 roku sektor zdrowia złożył 4112 wniosków patentowych na sztuczną inteligencję, co oznacza roczny wzrost w tempie 12%, i był odpowiedzialny za 11% wszystkich patentów z lat 2013–2016.

W końcu sektory związane z gadżetami, urządzeniami osobistymi, komputerami i interakcją człowiek-komputer wypełniły w 2016 roku 3977 wniosków patentowych. Mamy tutaj do czynienia z 11-procentowym rocznym wzrostem, a wnioski te stanowiły 11% wszystkich z lat 2013–2016.


« powrót do artykułu

Share this post


Link to post
Share on other sites
W dniu 5.02.2019 o 16:33, KopalniaWiedzy.pl napisał:

IBM, który posiada 8290 tego typu patentów. Na drugim miejscu jest Microsoft (5930 patentów). Kolejne trzy pozycje należą do firm z Azji: japońskiej Toshiby (5223), koreańskiego Samsunga (5102) oraz japońskiego NEC (4406).

Chyba się zmobilizuję i przejrzę... czy COKOLWIEK można jeszcze napisać w tym temacie? Tylko ci powyżej mają ~30k patentów, ja się pytam na co!?!

No, chyba, że mówimy o rozwiązaniach wykorzystujących SI... ale wtedy to co innego.

Share this post


Link to post
Share on other sites

Create an account or sign in to comment

You need to be a member in order to leave a comment

Create an account

Sign up for a new account in our community. It's easy!

Register a new account

Sign in

Already have an account? Sign in here.

Sign In Now
Sign in to follow this  

  • Similar Content

    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wiele osób słyszało o Jedwabnym Szlaku, jednak znacznie mniej zdaje sobie sprawę z tego, że już 3000 lat przed jego powstaniem doliny Azji Centralnej służyły jako szlaki wymiany ludzi, technologii i idei. Doliny te odegrały niezwykle ważną rolę w rozwoju kultury i technologii Europy i Azji. A jednymi z najważniejszych towarów, jakie nimi przewożono były zboża.
      Szlaki handlowe Azji Środkowej pozwoliły na rozprzestrzenienie się na zachód zbóż z Azji Północno-Wschodniej i na wschód zbóż z Azji Południowo-Zachodniej. Brak jednak było dotychczas badań prowadzonych w Azji Środkowej, które odpowiedziałyby na pytanie o chronologię i sposób ich rozprzestrzeniania się.
      Takie badania przeprowadzili właśnie naukowcy z Chińskiej Akademii Nauk i Instytutu Historii Człowieka im. Maxa Plancka. Dzięki nim zdobyliśmy nowe informacje na temat ziaren zbóż znalezionych na stanowisku Tangtian w chińskiej części gór Ałtaj, a pochodzących z obecnych północno-wschodnich obszarów Chin, z okolic dzisiejszego Pekinu. Datowanie radiowęglowe wykazało, że wśród znalezionych ziaren są najstarsze przykłady jęczmienia i pszenicy znalezione tak daleko na północy. Rolnictwo zagościło w górach Ałtaj zatem o co najmniej 1000 lat wcześniej, niż dotychczas sądzono.
      Pszenicę i jęczmień po raz pierwszy uprawiano w regionie Żyznego Półksiężyca, we wschodniej części basenu Morza Śródziemnego. Jednak, jak wynika z najnowszych badań, już przed ponad 5000 lat zboża te rozprzestrzeniły się o tysiące kilometrów na północ i wschód od regionów, gdzie je udomowiono. Musiały też przejść znaczny proces przystosowawczy, gdyż we wschodniej części basenu Morza Śródziemnego panuje klimat gorący i suchy, a jaskinia Tangian znajduje się wysoko w górach. Obecnie panuje tam zimny suchy klimat, chociaż przed kilkoma tysiącami lat było tam nieco cieplej i bardziej wilgotno niż obecnie.
      Te nieco wyższe niż obecnie temperatury były spowodowane inną niż obecnie cyrkulacją powietrza. Ówcześni rolnicy potrafili wykorzystać takie obszary o lepszym klimacie do uprawy zbóż w północnych częściach Azji. Analizy wykazały, że ziarna z Tangtian dostosowały się zarówno do innej długości dnia, jak i do niższych temperatur.
      W ostatnich latach wśród specjalistów wzrosło zainteresowanie tematem przemieszczania się zbóż przez szlaki Azji Środkowej. Doktor Robert Spengler, jeden z autorów najnowszych badań, argumentuje w swojej książce Fruit from the Sands. The Silk Road Origins of the Foods We Eat, że to właśnie te szlaki wpłynęły na całą historię człowieka.
      Wymiana zbóż udomowionych na obu krańcach Azji pozwoliła na pojawienie się rolnictwa opartego na wymianie upraw, co przyczyniało się do wzrostu demograficznego i umożliwiło powstanie pierwszych imperiów. Gatunki prosa, udomowione na wschodzie Azji, stały się z czasem jedną z najważniejszych upraw Europy, a pochodząca ze basenu Morza Śródziemnego pszenica już w czasach dynastii Han stała się jednym z najważniejszych zbóż Azji Wschodniej. Odkrycie, że zboża te rozpowszechniały się na obu krańcach Eurazji o co najmniej 1000 lat wcześniej niż sądzono ma olbrzymie znaczenia dla badań nad rolnictwem, podziałem pracy, stosunkami społecznymi czy kontaktami kulturalnymi w całej Eurazji.
      Badania te nie tylko przesuwają datę pojawienia się udomowionych zbóż tak daleko na północy Azji, ale pokazują początek trans-eurazjatyckich szlaków handlowych, które położyły podwaliny pod Jedwabny Szlak, mówi profesor Xiaoqiang Li, dyrektor Instytutu Paleontologii Kręgowców i Paleoantropologii w Pekinie. Pokazują one również, że niewielkie ludzkie populacje, migrując i wymieniając idee kulturowe oraz osiągnięcia technologiczne, miały olbrzymi wpływ na historię człowieka.
      Z oryginalną pracą można zapoznać się na łamach Nature Plants.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Algorytmy sztucznej inteligencji znacznie lepiej niż ludzie przewidują, którzy ze skazanych popełnią w przyszłości przestępstwo. Przeprowadzone właśnie badania pokazują, że programy takie jak COMPAS mogą być niezwykle przydatnym narzędziem dla sędziów i innych pracowników systemu sprawiedliwości i więziennictwa.
      Co prawda ludzie w warunkach testowych również radzą sobie z tym zadaniem dobrze i gdy znają kilka podstawowych zmiennych, to nawet osoba bez odpowiedniego przygotowania jest w stanie, w kontrolowanym środowisku, dorównać złożonym narzędziom oceny ryzyka, mówią naukowcy z Uniwersytetu Stanforda i Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley.
      Jednak zupełnie inaczej ma się sprawa z rzeczywistymi wydarzeniami i problemami, z którymi mierzy się wymiar sprawiedliwości. Tutaj zmiennych jest olbrzymia liczba. A przeprowadzone właśnie badania wykazały, że algorytmy potrafią nawet z 90-procentową trafnością przewidzieć, który z podsądnych zostanie w przyszłości zatrzymany za inne przestępstwo. Ludzie potrafią to ocenić ze znacznie niższą, bo zaledwie 60-procentową trafnością.
      Ocena ryzyka od dawna jest częścią procesu podejmowania decyzji w sądownictwie kryminalnym. Ostatnio toczą się dyskusje na temat wykorzystywania narzędzi opierających się na algorytmach komputerowych. Nasze badania wykazały, że w sytuacji rzeczywistych przypadków karnych algorytmy sztucznej inteligencji dokonują często lepszej oceny ryzyka niż ludzie. Wyniki te są zgodne z wieloma innymi badaniami porównującymi wyniki uzyskiwane przez narzędzia statystyczne z wynikami uzyskiwanymi przez ludzi, mówi Jennifer Skeem, psycholog specjalizującą się w przestępczości kryminalnej.
      Sprawdzone narzędzia do oceny ryzyka mogą pomóc sędziom i innym pracownikom wymiaru sprawiedliwości w podejmowaniu lepszych decyzji. Na przykład narzędzia te mogą sędziemu wskazać, który ze skazanych stwarza niewielkie ryzyko i w związku z tym można go przedterminowo zwolnić z więzienia. Oczywiście, podobnie jak inne narzędzia, także i te do oceny ryzyka, muszą zostać połączone z rozsądną polityką oraz muszą być nadzorowane przez człowieka, dodaje Sharad Goel z Uniwersytetu Stanforda, statystyk specjalizujący się w dziedzinie nauk społecznych.
      Lepsze narzędzia do oceny ryzyka są niezwykle potrzebne, szczególnie w USA. Stany Zjednoczone mają bowiem największy na świecie odsetek liczby uwięziony i największą na świecie liczbę osób w więzieniach. Od lat toczy się tam dyskusja na temat zmiany tego stanu rzeczy, ale trzeba zrównoważyć to z potrzebą zapewnienia bezpieczeństwa. Ocena, którego z więźniów można bez ryzyka wypuścić, jest więc niezwykle istotna.
      Narzędzia do oceny ryzyka są w USA bardzo szeroko rozpowszechnione w medycynie, bankowości czy szkolnictwie wyższym. Od dawna też używane są w miarze sprawiedliwości. Jednak w 2018 roku Dartmouth College przeprowadzono badania, w których poddano w wątpliwość skuteczność takich narzędzi. Wynikało z nich bowiem, że i ludzie i algorytmy równie dobrze (z 66% trafnością) oceniają ryzyko. Badania były szeroko komentowane i wiele osób stwierdziło, że w takiej sytuacji nie powinno się używać algorytmów.
      Autorzy najnowszych badań powtórzyli badania przeprowadzone przez Dartmouth i stwierdzili, że posługiwano się podczas nich ograniczonym zestawem danych. Wzięto bowiem pod uwagę jedynie płeć oskarżonych, ich wiek, przestępstwo z które zostali ostatnio skazani oraz całą ich wcześniejszą kartotekę policyjną. Tymczasem sędziowie mają do dyspozycji znacznie więcej informacji. Korzystają z dokumentów ze śledztwa, opinii adwokatów, zeznań ofiar, na ich ocenę wpływa zachowanie i sposób bycia sprawców oraz ofiar. To często są informacje nie mające wpływu na ryzyko recydywy, są niespójne, z łatwością mogą powodować błędną ocenę, wyjaśniają autorzy najnowszych badań.
      Dlatego też rozszerzyli zestaw danych, którymi posługiwali się badacze z Dartmouth. Do wykorzystanych przez nich czynników, dodali 10 nowych, takich jak informacje o zatrudnieniu, zażywaniu używek czy zdrowiu psychicznym. Zmieniono też metodologię. Po każdym z eksperymentów nie mówiono ludziom, których wyniki porównywano z maszyną, czy dokonali dobrej oceny. Sędziowie nie mają przecież informacji o tym, czy osoba, której skrócili karę, popełni w przyszłości przestępstwo.
      Wyniki pokazały, że w takiej sytuacji, gdy zasady eksperymentu bardziej odpowiadają rzeczywistości, ludzie wypadają znacznie gorzej niż algorytm COMPAS. Takie narzędzia mogą być więc przydatnym uzupełnieniem pracy sędziów, kuratorów, lekarzy i innych osób, które mają wpływ na decyzję o wcześniejszym zwolnieniu przestępcy.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Wkrótce dowiemy się, czy leki przeciwko HIV i Eboli pomagają w walce z Covid-19, chorobą wywoływaną przez koronawirusa 2019-nCoV. Jak informuje Światowa Organizacja Zdrowia, lekarze w Chinach podali „dużej liczbie pacjentów” kombinację dwóch leków przeciwko HIV – lopinawiru i ritonawiru. Wyniki testu powinny być znane najpóźniej w ciągu kilku tygodni.
      Ponadto, jak poinformowała Marie-Paule Kieny z WHO, wkrótce w Chinach rozpoczną się też testy leku u nazwie remdesiwir, który został opracowany na potrzeby zwalczania Eboli. Naukowcy nie wykluczają, że może być też pomocy w leczeniu Covid-19. Musimy poczekać kilka tygodni, by się o tym przekonać, mówi Kieny.
      Dotychczas mieliśmy pojedyncze przypadki wyzdrowienia po podaniu leków. Opisywaliśmy na przykład przypadek starszej kobiety, której stan poprawił się po zastosowaniu Keltry i Tamiflu. Jednak na podstawie takich przykładów nie można orzec, czy rzeczywiście leki pomagają.
      Specjaliści pracują tez nad czterema szczepionkami mającymi zwalczać koronawirusa z Wuhan. Prawdopodobnie za 3-4 miesiące rozpoczną się testy kliniczne jednej lub dwóch z tych szczepionek. Minie jednak 12-18 miesięcy, zanim szczepionka stanie się powszechnie dostępna, informuje inny przedstawiciel WHO, Soumya Swaminathan.
      Podczas specjalnego panelu, który zakończył się właśnie w Genewie, eksperci zidentyfikowali trzy główne obszary badawcze, którymi należy pilnie się zająć. Obszar pierwszy to opracowanie metod leczenia ludzi, którzy już chorują na Covid-19, obszar drugi to stworzenie łatwiejszych w użyciu testów na koronawirusa, obszar trzeci, to lepsze zrozumienie zachowania patogenu.
      Obecnie przeprowadzenie testu na obecność koronawirusa wymaga dostępu do specjalistycznego laboratorium. Byłoby łatwiej, gdyby powstał test, który można wykonać na miejscu. Dominic Dwyer z University of Sydney uważa, że stworzenie takiego testu powinno być priorytetem. Im szybciej postawi się diagnozę, tym szybciej można z tym coś zrobić. Na przykład odizolować chorego.
      Dotychczas koronawirus zainfekował 64 441 osób na całym świecie, z czego 63 859 w Chinach. Zmarły 1383 osoby (w Chinach 1381), wyzdrowiało 7005 chorych. Pojawiają się jednak poważne pytania o rzetelność danych przekazywanych przez chińskie władze, zatem rzeczywista liczba chorych i zgonów może być inna.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Amazon planuje powołać prezydenta Trumpa na świadka w pozwie przeciwko Pentagonowi. Koncern Bezosa twierdzi, że Pentagon nieuczciwie przyznał Microsoftowi kontrakt JEDI o wartości 10 miliardów dolarów. Zdaniem Amazona prezydent był osobiście zaangażowany w rozstrzygnięcie, a jego celem było uniemożliwienie przyznania kontraktu Amazonowi.
      Jak twierdzi w swojej autobiografii były sekretarz obrony, James Mattis, Trump osobiście prosił go by wyrzucić Amazon z grona firm starających się o przyznanie kontraktu.
      Jako, że Mattis nie był już sekretarzem obrony podczas ostatnich miesięcy przed przyznaniem kontraktu, Amazon chce też powołać na świadka obecnego sekretarza, Marka Espera.
      Amazon argumentuje, że bez przesłuchania prezydenta przed sądem nie będzie możliwe obiektywne i pełne zweryfikowanie twierdzeń, wysuwanych w sądowym wniosku przez firmę.
      Prezydent Trump wielokrotnie wyrażał swoją wolę wykorzystywania funkcji prezydenta i naczelnego dowódcy do wpływania na działania rządu, w tym na zakupy dokonywane przez agendy rządowe, w celach osobistych, stwierdził rzecznik prasowy Amazona. Pytanie brzmi, czy należy pozwalać prezydentowi Stanów Zjednoczonych na wykorzystywanie budżetu Departamentu Obrony do własnych celów osobistych i politycznych dodał.
      Faktem jest, że przyznanie kontraktu JEDI było sporym zaskoczeniem dla wielu specjalistów. Uważali oni bowiem, że pewnym zwycięzcą przetargu na Joint Enterprise Defense Infrastrukture jest Amazon. Faktem jest też, że prezydent Trump nie lubi Jeffa Bezosa, założyciela i dyrektora Amazona.
      W ubiegłym miesiącu Amazon złożył do sądu wniosek, w którym prosi, by ten nakazał Microsoftowi wstrzymanie wszelkich prac nad realizacją kontraktu do czasu, aż sąd rozstrzygnie pozew Amazona.

      « powrót do artykułu
    • By KopalniaWiedzy.pl
      Epidemia koronawirusa to nie tylko problem medyczny, ale i coraz poważniejszy problem ekonomiczny. Część analityków przewiduje załamanie na chińskim rynku smartfonów. W pierwszym kwartale bieżącego roku z pewnością dojdzie do olbrzymiego spadku produkcji. W optymistycznym scenariuszu, jeśli epidemia zostanie opanowana do końca lutego, spadek ten wyniesie 9%.
      To zła wiadomość dla firm działających na rynku smartfonów. Niektóre z nich, jak mający silną pozycję MediaTek, mogą zanotować dwucyfrowy spadek przychodów. Jednak, co ciekawe, wielki producent układów scalonych, tajwański TSMC, nie planuje zmiany prognoz sprzedaży. Firma wciąż twierdzi, że dojdzie do minimalnych spadków.
      Tymczasem wiele firm w Chinach jeszcze nie podjęło pracy po chińskim Nowym Roku. Najprawdopodobniej zakłady produkcyjne ruszą ponownie w najbliższy poniedziałek, jest jednak mało prawdopodobne, by pracowały pełną parą. Głównym problemem mogą być niedobory towarów i pracowników, spowodowane ograniczeniami w ruchu ludzi i towarów nałożonymi przez władze lokalne.

      « powrót do artykułu
×
×
  • Create New...