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中国电子学会发布新一代人工智能领域十大最

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来源: 作者: 2019-04-05 22:12:26

中国电子学会发布新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望(年)

在2018世界机器人大会17日的主论坛上,中国电子学会发布《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望(年)》。

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,大数据的构成、理论算法的革新、计算能力的提升及络设施的演进驱动人工智能进入新一轮创新发展高峰期,新技术延续取得突破性进展,出现出深度学习、跨界融会、人机协同、群智开放、自主操控等以运用为导向的新特点。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、新兴市场开辟等提供具备决策参考价值和实践指导意义的智力支持。

围绕于此,中国电子学会根据国家出台的《新一代人工智能发展规划》、《增进新一代人工智能产业发展三年行动计划(年)》等一系列政策计划,调研访问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点的龙头企业,组织造访了来自于知名高校、研究机构的人工智能相干领域专家学者,系统梳理了权威智库和知名战略咨询公司的最新报告,遴选了十项最具特点的成长性技术,得出以下结论:

1、对抗性神经络。是指由一个不断产生数据的神经络模块与一个延续辨别所产生数据是不是真实的神经络模块组成的神经络架构,创造出近似真实的原创图象、声音和文本数据的技术。该技术有望大幅提升机器翻译、人脸辨认、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。

图1对抗性神经络中产生数据与辨别数据延续进行

资料来源:《麻省理工科技评论》

2、胶囊络。是指在深度神经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,快速辨认不同情境下的同一对象,在人脸辨认、图象辨认、字符辨认等领域具有广阔的运用前景。

图2胶囊络算法可以从不同角度辨认同一物体

资料来源:International Conference on Learning Representations,

《Matrixcapsules with EM routing》

3、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会,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,能够有效下降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。

图3推出人工智能服务的主要云计算公司

资料来源:中国电子学会整理

4、深度强化学习。是指将深度神经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、络结构复杂性下降、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。

图4深度强化学习具有良好的结构特点

5、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。该技术采取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,到达增进脑机智能融会的效果,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。

图5智能脑机交互使人类沟通交流高效化

6、对话式人工智能平台。是指融会语音辨认、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案,为开发者提供具有辨认、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着装备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模运用。

图6对话式人工智能平台结构

资料来源:IDC,中国电子学会整理

7、情感智能。是指利用人工智能手段摹拟表情、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辨认、理解和引导能力,为用户带来更具效力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加频繁和深入的运用。

图7情感智能技术将摹拟人的情绪

资料来源:《人类神经科学前沿》

8、神经形态计算。是指仿真生物大脑神经系统,在芯片上摹拟生物神经元、突触的功能及其络组织方式,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有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运用前景。

图8神经形态计算的结构

资料来源:中国电子学会整理

9、元学习。是指将神经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有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力与准确性,未来的进一步运用将成为促使人工智能从专用阶段迈向通用阶段的关键。

图9元学习实现快速自主学习

资料来源:,《MatchingNetworks for One Shot Learning》

10、量子神经络。是指采取量子器件搭建神经络,优化神经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,有效缩短了神经络的训练时间,未来将在人脸辨认、图象辨认、字符辨认等领域具有重要运用价值和广阔前景。

图10量子神经络结构示意图

资料来源:联合量子研究院(JQI)

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