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原標題:人工智能十大成長性技術(shù)發(fā)布
為加強對新一代人工智能技術(shù)的前瞻預判,把握全球技術(shù)創(chuàng)新動態(tài)及發(fā)展趨勢,中國電子學會近期走訪人工智能相關(guān)企業(yè)及高校院所專家,遴選發(fā)布了十項最具特色的成長性技術(shù)。
——對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由一個不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊與一個持續(xù)判別所產(chǎn)生數(shù)據(jù)是否真實的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),創(chuàng)造出近似真實的原創(chuàng)圖像、聲音和文本數(shù)據(jù),有望大幅提升機器翻譯、人臉識別、信息檢索的精度和準確性,未來將應用于自動駕駛、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。
——膠囊網(wǎng)絡(luò)。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)并存儲物體詳細空間位置和姿態(tài)等信息。該技術(shù)能使機器在樣本數(shù)據(jù)較少情形下,快速識別不同情境下的同一對象,在人臉識別、圖像識別、字符識別等領(lǐng)域具有廣闊應用前景。
——云端人工智能。將云計算的運作模式與人工智能深度融合,在云端集中使用和共享機器學習工具的技術(shù)。它能有效降低終端設(shè)備使用人工智能技術(shù)的門檻,有利于擴大用戶群體,未來將廣泛應用于醫(yī)療、制造、能源、教育等多個行業(yè)領(lǐng)域。
——深度強化學習。將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和具有決策能力的強化學習相結(jié)合,通過端到端學習的方式實現(xiàn)感知、決策或感知決策一體化。該技術(shù)能顯著提升機器智能適應復雜環(huán)境的效率,在智能制造、智能醫(yī)療、智能教育、智能駕駛等領(lǐng)域發(fā)展前景廣闊。
——智能腦機交互。通過在人腦神經(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,實現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)和外部設(shè)備間信息交互與功能整合。該技術(shù)使人類溝通交流的方式更為多元和高效,未來將廣泛應用于臨床康復、自動駕駛、航空航天等領(lǐng)域。
——對話式人工智能平臺。是融合語音識別、語義理解、自然語言處理、語音合成等多種解決方案,為開發(fā)者提供具備識別、理解及反饋能力的開放式平臺。該技術(shù)能實現(xiàn)機器與人在對話服務(wù)場景中的自然交互,未來有望大規(guī)模應用于智能可穿戴設(shè)備、智能家居、智能車載等領(lǐng)域。
——情感智能。利用人工智能手段模擬表情、語氣、情感等類人化情緒響應,以打造具有情緒屬性的虛擬形象的技術(shù)。可賦予機器設(shè)備更好地對人類情感的識別、理解和引導能力,為用戶帶來更具效率和人性化的交互體驗,未來將頻繁、深入應用于智能機器人、智能虛擬助手等領(lǐng)域。
——神經(jīng)形態(tài)計算。即仿真生物大腦神經(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,賦予機器感知和學習能力。該技術(shù)旨在使機器具備類似生物大腦的低功耗、高效率、高容錯等特性,將在智能駕駛、智能安防、智能搜索等領(lǐng)域廣泛應用。
——元學習。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類注意機制相結(jié)合,使機器智能具備快速自主學習能力。該技術(shù)能使機器智能真正實現(xiàn)自主編程,顯著提升現(xiàn)有算法模型的效率與準確性,未來將促使人工智能從專用階段邁向通用階段。
——量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。即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,這項技術(shù)利用量子計算超高速、超并行、指數(shù)級容量的特點,有效縮短神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓練時間,未來將在人臉識別、圖像識別、字符識別等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應用。
來源:人民日報
記者:喻思南
編輯:IPRdaily趙珍 校對:IPRdaily縱橫君
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