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2018-2019年十項(xiàng)最具特色的成長(zhǎng)性技術(shù)的AI技術(shù)

DPVg_AI_era ? 來(lái)源:未知 ? 作者:李倩 ? 2018-08-19 08:41 ? 次閱讀
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中國(guó)電子學(xué)會(huì) 17 日在北京舉行的 2018 世界機(jī)器人大會(huì)上發(fā)布《新一代人工智能領(lǐng)域十大最具成長(zhǎng)性技術(shù)展望 (2018-2019 年)》,對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、膠囊網(wǎng)絡(luò)、情感智能、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算、量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等入選。

在2018世界機(jī)器人大會(huì)17日的主論壇上,中國(guó)電子學(xué)會(huì)發(fā)布《新一代人工智能領(lǐng)域十大最具成長(zhǎng)性技術(shù)展望(2018-2019年)》。

當(dāng)前,全球正在經(jīng)歷科技和產(chǎn)業(yè)高度耦合、深度迭加的新一輪變革,大數(shù)據(jù)的形成、理論算法的革新、計(jì)算能力的提升及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的演進(jìn)驅(qū)動(dòng)人工智能進(jìn)入新一輪創(chuàng)新發(fā)展高峰期,新技術(shù)持續(xù)獲得突破性進(jìn)展,呈現(xiàn)出深度學(xué)習(xí)、跨界融合、人機(jī)協(xié)同、群智開(kāi)放、自主操控等以應(yīng)用為導(dǎo)向的新特征。加強(qiáng)新一代人工智能技術(shù)的前瞻預(yù)判,準(zhǔn)確把握全球技術(shù)創(chuàng)新動(dòng)態(tài)及發(fā)展趨勢(shì),將為行業(yè)健康發(fā)展、資金有序進(jìn)入、政策規(guī)劃出臺(tái)、新興市場(chǎng)開(kāi)拓等提供具備決策參考價(jià)值和實(shí)踐指導(dǎo)意義的智力支撐。

圍繞于此,中國(guó)電子學(xué)會(huì)依據(jù)國(guó)家出臺(tái)的《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》、《促進(jìn)新一代人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020年)》等一系列政策規(guī)劃,調(diào)研走訪了一批在新一代人工智能技術(shù)及產(chǎn)業(yè)方面具備領(lǐng)先水平和特色的龍頭企業(yè),組織拜訪了來(lái)自于知名高校、研究機(jī)構(gòu)的人工智能相關(guān)領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)者,系統(tǒng)梳理了權(quán)威智庫(kù)和知名戰(zhàn)略咨詢公司的最新報(bào)告,遴選了十項(xiàng)最具特色的成長(zhǎng)性技術(shù),得出以下結(jié)論:

一、對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是指由一個(gè)不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊與一個(gè)持續(xù)判別所產(chǎn)生數(shù)據(jù)是否真實(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),創(chuàng)造出近似真實(shí)的原創(chuàng)圖像、聲音和文本數(shù)據(jù)的技術(shù)。該技術(shù)有望大幅提升機(jī)器翻譯、人臉識(shí)別、信息檢索的精度和準(zhǔn)確性,隨著三維模型數(shù)據(jù)序列能力的提升,未來(lái)將在自動(dòng)駕駛、安防監(jiān)控等領(lǐng)域產(chǎn)生可觀的應(yīng)用價(jià)值。

圖1:對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生數(shù)據(jù)與判別數(shù)據(jù)持續(xù)進(jìn)行

資料來(lái)源:《麻省理工科技評(píng)論》

二、膠囊網(wǎng)絡(luò)。是指在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建多層神經(jīng)元模塊,用以發(fā)現(xiàn)并存儲(chǔ)物體詳細(xì)空間位置和姿態(tài)等信息的技術(shù)。該技術(shù)能使機(jī)器在樣本數(shù)據(jù)較少情形下,快速識(shí)別不同情境下的同一對(duì)象,在人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、字符識(shí)別等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

圖2:膠囊網(wǎng)絡(luò)算法可以從不同角度識(shí)別同一物體

資料來(lái)源:International Conference on Learning Representations,

《Matrixcapsules with EM routing》

三、云端人工智能。是指將云計(jì)算的運(yùn)作模式與人工智能深度融合,在云端集中使用和共享機(jī)器學(xué)習(xí)工具的技術(shù)。該技術(shù)將龐大的人工智能運(yùn)行成本轉(zhuǎn)移到云平臺(tái),能夠有效降低終端設(shè)備使用人工智能技術(shù)的門檻,有利于擴(kuò)大用戶群體,未來(lái)將廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、制造、能源、教育等多個(gè)行業(yè)和領(lǐng)域。

圖3:推出人工智能服務(wù)的主要云計(jì)算公司

資料來(lái)源:中國(guó)電子學(xué)會(huì)整理

四、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。是指將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和具有決策能力的強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合,通過(guò)端到端學(xué)習(xí)的方式實(shí)現(xiàn)感知、決策或感知決策一體化的技術(shù)。該技術(shù)具有無(wú)需先驗(yàn)知識(shí)、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性降低、硬件資源需求少等特點(diǎn),能夠顯著提升機(jī)器智能適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的效率和健壯性,將在智能制造、智能醫(yī)療、智能教育、智能駕駛等領(lǐng)域具有廣闊發(fā)展前景。

圖4:深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)具有良好的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)

五、智能腦機(jī)交互。是指通過(guò)在人腦神經(jīng)與具有高生物相容性的外部設(shè)備間建立直接連接通路,實(shí)現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)和外部設(shè)備間信息交互與功能整合的技術(shù)。該技術(shù)采用人工智能控制的腦機(jī)接口對(duì)人類大腦的工作狀態(tài)進(jìn)行準(zhǔn)確分析,達(dá)到促進(jìn)腦機(jī)智能融合的效果,使人類溝通交流的方式更為多元和高效,未來(lái)將廣泛應(yīng)用于臨床康復(fù)、自動(dòng)駕駛、航空航天等多個(gè)領(lǐng)域。

圖5:智能腦機(jī)交互使人類溝通交流高效化

六、對(duì)話式人工智能平臺(tái)。是指融合語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)義理解、自然語(yǔ)言處理、語(yǔ)音合成等多種解決方案,為開(kāi)發(fā)者提供具備識(shí)別、理解及反饋能力的開(kāi)放式平臺(tái)的技術(shù)。該技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)器與人在對(duì)話服務(wù)場(chǎng)景中的自然交互,未來(lái)有望在智能可穿戴設(shè)備、智能家居、智能車載等多個(gè)領(lǐng)域得到大規(guī)模應(yīng)用。

圖6: 對(duì)話式人工智能平臺(tái)結(jié)構(gòu)

資料來(lái)源:IDC,中國(guó)電子學(xué)會(huì)整理

七、情感智能。是指利用人工智能手段模擬表情、語(yǔ)氣、情感等類人化情緒響應(yīng),以打造具有情緒屬性的虛擬形象的技術(shù)。該技術(shù)可賦予機(jī)器設(shè)備更好的對(duì)人類情感的識(shí)別、理解和引導(dǎo)能力,為用戶帶來(lái)更具效率和人性化的交互體驗(yàn),未來(lái)將在智能機(jī)器人、智能虛擬助手等領(lǐng)域得到更為頻繁和深入的應(yīng)用。

圖7:情感智能技術(shù)將模擬人的情緒

資料來(lái)源:《人類神經(jīng)科學(xué)前沿》

八、神經(jīng)形態(tài)計(jì)算。是指仿真生物大腦神經(jīng)系統(tǒng),在芯片上模擬生物神經(jīng)元、突觸的功能及其網(wǎng)絡(luò)組織方式,賦予機(jī)器感知和學(xué)習(xí)能力的技術(shù)。該技術(shù)的目標(biāo)在于使機(jī)器具備類似生物大腦的低功耗、高效率、高容錯(cuò)等特性,將在智能駕駛、智能安防、智能搜索等領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。

圖8:神經(jīng)形態(tài)計(jì)算的結(jié)構(gòu)

資料來(lái)源:中國(guó)電子學(xué)會(huì)整理

九、元學(xué)習(xí)。是指將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類注意機(jī)制相結(jié)合,構(gòu)建通用算法模型使機(jī)器智能具備快速自主學(xué)習(xí)能力的技術(shù)。該技術(shù)能夠使機(jī)器智能真正實(shí)現(xiàn)自主編程,顯著提升現(xiàn)有算法模型的效率與準(zhǔn)確性,未來(lái)的進(jìn)一步應(yīng)用將成為促使人工智能從專用階段邁向通用階段的關(guān)鍵。

圖9:元學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)快速自主學(xué)習(xí)

資料來(lái)源:arXiv.org,《MatchingNetworks for One Shot Learning》

十、量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。是指采用量子器件搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和性能的技術(shù)。該技術(shù)充分利用了量子計(jì)算超高速、超并行、指數(shù)級(jí)容量的特點(diǎn),有效縮短了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時(shí)間,未來(lái)將在人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、字符識(shí)別等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用價(jià)值和廣闊前景。

圖10:量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)示意圖

資料來(lái)源:聯(lián)合量子研究院(JQI)

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原文標(biāo)題:2018-2019最具成長(zhǎng)性AI技術(shù)Top10:GAN、膠囊網(wǎng)絡(luò)、云端AI排前三

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