《一文剖析:决定未来的十大人工智能技术》

  • 来源专题:人工智能
  • 编译者: 高楠
  • 发布时间:2023-10-08
  • 人工智能(AI)不仅仅是一个技术流行语,其是一种迅速重塑我们生活和工作方式的变革力量。当我们站在一个新时代的顶端时,人工智能技术已经做好了未来的准备,在各个领域释放出前所未有的可能性。从医疗保健到金融、从教育到自治系统,人工智能的影响是普遍而深远的。
      本文将深入探究主导未来的十大人工智能技术。这些技术是人工智能创新的前沿,,是解决复杂问题、提高效率和重新定义行业的关键。
    1、自然语言处理(NLP)
      自然语言处理(NLP)是人工智能领域的先锋力量,其使机器不仅能够理解,而且能够解释和生成人类语言。这种源于语言学、计算机科学和机器学习原理的变革性技术正以惊人的速度发展。随着人工智能不断突破界限并解锁新功能,NLP应用将经历显著的改进。
    2、计算机视觉
      计算机视觉是人工智能的基石,赋予机器以非凡的能力来解释和理解来自我们周围世界的视觉信息。这种多方面的技术已经超越了科幻小说的领域,在许多行业都有广泛的应用,有望在医疗保健、自动驾驶汽车、安全和增强现实等领域实现突破性的变革。
    3、强化学习
      强化学习是机器学习的一个迷人的子集,其是一种深刻的变革技术,超越了单纯的数据驱动的洞察力。其引入了智能体的概念,通过与环境的直接互动来学习和进化,就像人类通过试错获得技能一样。在追求奖励或目标的驱动下,这种动态过程赋予了机器做出适应性决策的能力,预示着 机器人 、游戏和自主系统创新的新时代的到来。
    4、对抗性生成网络(GAN)
      GAN用于生成与现实世界内容非常相似的合成数据、图像和视频。其在艺术、娱乐和创造逼真的模拟中找到了应用,推动了创造力的界限。
    5、自治系统
      人工智能驱动的自主系统,如自动驾驶汽车和无人机,正变得越来越复杂。这些系统将改变运输、配送服务和监控,提高效率和安全性。
    6、医疗保健中的人工智能
      人工智能在疾病诊断、药物发现和个性化治疗计划方面的应用有望彻底改变医疗保健行业。人工智能驱动的远程医疗和健康监测将改善患者护理和可及性。
    7、边缘人工智能
      边缘人工智能在设备上本地处理数据,而不是依赖于集中式云服务器。这项技术将为物联网设备、工业自动化和智慧城市等应用带来更快的实时决策。
    8、金融领域的人工智能
      人工智能技术正在通过算法交易、欺诈检测和机器人顾问重塑金融行业。人工智能驱动的洞察力和预测将推动更明智的财务决策和风险管理。
    9、教育领域的人工智能
      人工智能驱动的个性化学习平台正在根据个人需求定制教育。虚拟导师、适应性评估和数据驱动的见解将增强所有年龄段学生的学习体验。
    10、人工智能道德与治理
      随着人工智能技术的进步,道德考虑和治理变得至关重要。未来将更加关注负责任的人工智能开发、透明度和监管,以确保人工智能造福社会而不是损害。
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    • 编译者:tengfei
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    • 人工智能领域是一个拥挤的竞技场,但并不是所有人都只专注于竞争,因为许多人都在对其进行研究以受益大众。 近年来,人工智能(AI)飞速发展,在日常生活和企业活动中,人工智能相关应用也越来越为人所熟知。如Siri语音助手、Alexa语音助手、微软小娜(微软出品的智能语音助手)、沃森 (人工智能程序)、Einstein和科尔曼人工智能平台等等。 当然,创新一直是人工智能发展和进步的动力,但大量投资也必不可少。在人工智能等领域发展,研究和融资几乎是共生的。 尽管在人工智能发展的最前沿,科技巨头不断涌现,但另一方面,也有一些以研究为中心的小规模机构,他们注重世界级专家推动进步的巨大力量。 微软 毫无疑问,微软是进入人工智能领域的领头羊之一。微软扮演人工智能平台供应商的角色,此人工智能平台能够控制一系列应用程序界面;同时采用面向未来的方法,也就是使用对话、语言及视觉作为处理程序的核心,以简化传统方法。 微软还提供了一个认知工具包,公司认为其为“商业级别”,而且它已经开发得非常好用了,能够帮助组织和其他用户将使用这项技术的距离缩小。功能性人工智能的核心是大数据,而其规模的实现是由Azure云计算完成的。 由于微软研究院在深度学习等领域取得了重大进展,该公司也为人工智能的总体进展做出了重大贡献。 Infor 科技公司Infor最近发布了另一款在全球范围内广泛使用的人工智能产品。这就是所谓的科尔曼(Coleman)人工智能平台,它基于企业云端,同时简化了许多过时的、冗杂的业务流程。 这一智能产品不仅旨在提高流程效率,还能提高用户的工作效率,从而在完成用户任务时显示自己的优势。例如,送货司机可以访问科尔曼,从而选择最佳路线。 Infor的目标是利用最新的人工智能平台设定沟通基准,提供对话式的用户体验,从而让科尔曼更像是团队的一部分,而不是简单地充当工具。 DeepMind 最近,谷歌旗下的人工智能公司DeepMind创造了又一个里程碑,这是由于它正将自己的人工智能产品与暴雪游戏合作,准备将《星际争霸2》作为研究背景。 这样做的原因是为了帮助人工智能学习,提高人工智能的技术水平,从而打败最优秀的玩家。与之类似,人工智能平台刚刚在Dota 2游戏中打败了人类最厉害的玩家。 DeepMind于2014年被谷歌以4亿美元的价格收购,并成为人工智能领域发展的支柱。DeepMind的重点在于将研究转化为成果,同时其专注于能源、健康和科学等关键领域。 Facebook 脸书已证实自身处于人工智能领域的前沿,其致力于解决一些有争议的使用案例,比如处理假新闻,同时它也在尝试开发以信息传送为目的人工智能。 该公司不仅表现出了对支持发展人工智能技术的兴趣,同时它也采取了一种非常开放的、基于社区的研究方式,方法就是,他们推出了脸书人工智能研究(FAIR)小组,从而为自身发展铺平道路。 最近几周,脸书也成为了头条新闻,它一直在努力研发两款名为Alice和Bob的人工智能平台,教它们进行谈判,即人工智能平台上一种复杂的互动形式。不经意间,在这一过程中,人工智能平台很快学会了相互学习。 这两种托管的人工智能平台“创造了他们自己的语言”,在允许继续进行之前,他们必须被关闭掉。这不仅让人遐想,并标志着社交媒体巨头脸书在人工智能领域上升到了新的高度. IBM 在人工智能刚出现之时IBM就有所动作,因而其成为人工智能领域的领跑者也就不足为奇了。IBM正在推进深度学习等认知技术的发展,最近,其人工智能领域的反应速度和准确性打破记录,从而超越了微软等公司。 IBM的人工智能平台沃森在如今的AI领域也不甘落后。沃森的任务是构建虚拟代理和聊天机器人,专门回答客户的问题。作为人工智能的一个应用,这个领域非常受欢迎,因为人们认为,组织机构可以通过对客户服务元素的自动化来获得显著的效益。 沃森现已在全球范围内建立了良好的网络,在45个不同的国家上线,并且在20多个行业内都很活跃。所涉及的行业数量表明了人工智能应用的巨大规模。 Salesforce Salesforce是Einstein的母公司。Einstein是Salesforce在全球范围内部署的全新人工智能平台。Einstein同样以顾客为导向,从大量数据中学习,形成预测从而使商业程序获益。 例如,Einstein通过为金融顾问提供一种对其客户周围网络的动态理解来使他们受益。这是为了提高透明度,将与当前时间框架相关的关键数据汇集在一起,同时让顾问知道一些特别重要的信息。 爱因斯坦可以让金融顾问深入了解与客户有联系的其他家庭成员,基于一系列相关信息给他们提供建议。 OpenAI 尽管大量的资金、巨额投资和高调的收购对于顶级人工智能公司来说都极其重要,但如果不进行高质量的研究,这笔资金就会变得的毫无意义了。 OpenAI是这方面的一个典型例子,因为该公司是推动人类整体进步的顶级公司之一,并推动整个行业对普遍技术的理解。 这个非盈利研究小组一切都是从头开始,但由于他们缺乏资金和实物资产,该组织组建了由强大的专业人士组成的团队,包括深度学习专家Ilya Sutskever. 苹果公司 虽然苹果对人工智能的讨论有所减少,但它通过提高开发人员利用该技术的能力,以及涉足新技术研发,从而逐步获得了人们的关注。 苹果最近发布的一项重要的人工智能新闻是,该公司正在为人工智能开发芯片。这一直被称为“苹果神经引擎”。这一研发内容可以包括语音和面部识别;这是目前另一项关键技术发展趋势——生物计量学。 人工智能领域如此快速发展,可能源于其人工智能助手Siri的到来,Siri是在2011年人工智能还未兴起之时发布的。尤其亚马逊,它向苹果公司发起了挑战。 亚马逊 亚马逊推出了由亚马逊Echo设备内置的智能语音助手Alexa,这一“人工智能”产品使得其进入行业前列。利用AWS流程业务管理平台,亚马逊在人工智能领域处于有利地位,因为其正在利用云来作为超级计算机,为人工智能平台提供了强大的知识武装,从而打造出一个强大的人工智能。 该公司一直在忙于深度学习,现在提供AWS深度学习AMI产品,供研究人员和开发人员在教学和培训人工智能平台上使用。 AWS也支持所有中枢人工智能框架,包括Caffe、Theano以及TensorFlow等。 Banjo 这家公司正在开发对所有主流品牌都适用的一种人工智能产品,它能满足这些公司高精确“理解”的要求。 Banjo利用人工智能在社交媒体领域进行搜索,从而根据重要的场合和环境来确定一家公司的地位。这也可能是紧急服务以及其他组织机构或特定行动的关键,因为他们需要在公众意见和活动反馈中保持灵敏性。 此应用是在波士顿马拉松爆炸案之后发展起来的。在此类紧急情况下,对事况进行直接且自主的了解将会有利于紧急状况的解决处理。
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    • 在2018世界机器人大会 基础技术与创新论坛中,中国电子学会发布了《新一代人工智能十大成长性技术展望》,经调研走访了一批在新一代人工智能技术及产业方面具备领先水平和特色的龙头企业,拜访了来自于知名高校、研究机构的人工智能相关领域专家学者,系统梳理了权威智库和知名战略咨询公司的最新报告,遴选了十项最具特色的成长性技术,结论如下: 对抗性神经网络。是指由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成 的神经网络架构,创造出近似真实的原创图像、声音和文本数 据的技术。该技术有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检 索的精度和准确性,随着三维模型数据序列能力的提升,未来 将在自动驾驶、安防监控等领域产生可观的应用价值。 胶囊网络。是指在深度神经网络中构建多层神经元模块,用以发现并存储物体详细空间位置和姿态等信息的技 术。该技术能使机器在样本数据较少情形下,快速识别不同 情境下的同一对象,在人脸识别、图像识别、字符识别等领 域具有广阔的应用前景。 云端人工智能。是指将云计算的运作模式与人工智能深度融合,在云端集中使用和共享机器学习工具的技术。该技术将庞大的人工智能运行成本转移到云平台,能够有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛,有利于扩大用户群体,未来将广泛应用于医疗 、制造、能源、教育等多个行业和领域。 深度强化学习。是指将深度神经网络和具有决策能力的强化学习相结合,通过端到端学习的方式实现感知、决策或感知决策一体化的技术。该技术具有无需先验知识、网络结构复杂性降低、硬件资源需求少等特点,能够显著提升机器智能适应复杂环境的效率和健壮性,将在智能制造、智能医疗、智能教育、智能驾驶等领域具有广阔发展前景。 智能脑机交互。是指通过在人脑神经与具有高生物相容性的外部设备间建立直接连接通路,实现神经系统和外部设备间信息交互与功能整合的技术。该技术采用人工智能控制的脑机接口对人类大脑的工作状态进行准确分析,达到促进脑机智能融合的效果,使人类沟通交流的方式更为多元和高效,未来将广泛应用于临床康复、自动驾驶、航空航天等多个领域。 对话式人工智能平台。是指融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案,为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台的技术。该技术能够实现机器与人在对话服务场景中的自然交互,未来有望在智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模应用。 情感智能。是指利用人工智能手段模拟表情、语气、情感等类人化情绪响应,以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术。该技术可赋予机器设备更好的对人类情感的识别、理解和引导能力,为用户带来更具效率和人性化的交互体验,未来将在智能机器人 、智能虚拟助手等领域得到更为频繁和深入的应用。 神经形态计算。是指仿真生物大脑神经系统,在芯片上模拟生物神经元、突触的功能及其网络组织方式,赋予机器 感知和学习能力的技术。该技术的目标在于使机器具备类似 生物大脑的低功耗、高效率、高容错等特性,将在智能驾驶、智能安防、智能搜索等领域具有广阔应用前景。 元学习。是指将神经网络与人类注意机制相结合,构建通用算法模型使机器智能具备快速自主学习能力的技术。该技术能够使机器智能真正实现自主编程,显著提升现有算法模型的效率与准确性,未来的进一步应用将成为促使人工智能从专用阶段迈向通用阶段的关键。 量子神经网络。是指采用量子器件搭建神经网络,优化神经网络结构和性能的技术。该技术充分利用了量子计算超高速、超并行、指数级容量的特点,有效缩短了神经网络的训练时间,未来将在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有重要应用价值和广阔前景。 当前,全球正在经历科技和产业高度耦合、深度迭加的新一轮变革,大数据的形成、理论算法的革新、计算能力的提升及网络设施的演进驱动人工智能进入新一轮创新发展高峰期,新技术持续获得突破性进展,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等以应用为导向的新特征。加强新一代人工智能技术的前瞻预判,准确把握全球技术创新动态及发展趋势,将为行业健康发展、资金有序进入、政策规划出台、新兴市场开拓等提供具备决策参考价值和实践指导意义的智力支撑。