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對中國人工智能在2018年的新趨勢做出預測

8gVR_D1Net08 ? 2018-02-23 11:28 ? 次閱讀
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如果說2017年是人工智能技術爆發的“元年”,那么2018年,圖像、視頻和語音等交互技術的進展會讓機器更加懂你。更多的生物特征識別技術將取代密碼。隨著傳感器數量的爆發式增長,大量的數據前所未有地把物理世界映射到虛擬網絡中,結合數據挖掘,人工智能技術能夠讓人們更精確地了解現實世界和自身。

科技的進步與發展總是令人興奮,尤其是引領新一代科技革命的人工智能。2017年,是中國人工智能技術大爆發的開始,從能夠幫助城市疏導交通的城市大腦,到進入千家萬戶的智能音箱,再到智能手機里的刷臉登錄和指紋支付……中國的人工智能技術走在了世界前列,也改變了人們的生活。

2018年伊始,筆者對來自不同領域的科學家進行了采訪。他們對中國還會出現哪些人工智能新趨勢作出預測:

2018年,人工智能必定會走向實際的產業應用。比如視頻理解和編輯技術的進一步成熟將推動整個視頻產業的長足發展,包括精準和個性化的搜索推薦,以及視頻生成和交易的正規化和品質化;“刷臉”技術將在2018年成為常態,在眾多場景中落地,真正走進生活的方方面面;新零售的各個場景中,以視覺為核心的智能技術將得到廣泛應用,帶來購物體驗的質的變化;智能機器人,在多年研發和軟硬件準備后,將會有多種形態多種功能的機器人走入家庭,改變人們的生活方式。

2018年,人們會習慣機器在更多特定領域的“超人”成績,但機器短期內達到人類思維的深度和廣度還有待時日。2018年初,機器閱讀理解技術(精準匹配)首次小幅超越人類,這個里程碑讓研究人員看到了希望。對于機器“能理解會思考”的終極目標來說,這只是萬里長征的開始。遷移學習等技術的大量使用會催生更多好成績,語言學知識或知識庫知識在機器翻譯模型中被更好地整合,單語語料和可比語料會更多用于稀少資源語言的翻譯中;信息抽取技術會從純文本通用類型信息抽取更多走向富媒體(文字、表格、圖片等)和垂直領域的信息抽取。

從2018年開始,人們與機器的交互方式將開始徹底擺脫任何形式的交互界面,變得更接近人與人的交互。這背后是對聽覺、視覺、觸覺,甚至味覺等多模態技術的全面融合。機器將能感知到人類在語氣語態、肢體動作、面部表情等更豐富的表達方式,從而更智能地理解人類的意圖。生活空間、交通空間、工作空間預計將是三個首先落地的領域。

2018年,越來越多帶麥克風、攝像頭、屏幕或更多傳感器的智能終端將出現,并具備聯網、交互、語音、視覺等能力,很多工作和娛樂生活不需要通過手機完成,人工智能硬件設備的活躍量將迎來爆發式增長。

2018年人們花費在單一終端設備上的時間將大幅下降,智能手機用戶活躍時長或將出現近年來的首次負增長。與之形成對比的是,包含智能手機在內的智能終端設備總量將繼續增長,用戶在線時間將更加碎片化。

2018年一個非常清晰的趨勢是,智能語音助手會隨著智能手機、智能音箱等設備的普及,進入人們的日常生活。過去十年,移動互聯網時代帶來的最典型的社會現象是低頭族變多,智能手機將在線與離線的界限變得模糊,物理世界通過手機這個入口,開始被數字化重構,這是虛擬世界的“原始積累”階段。

智能語音助手會作為用戶在虛擬數字世界的替身,幫助人類處理大量重復性的工作,讓人有更多的時間來進行創新。自然語言處理技術還將在與用戶的海量交互中自我迭代,使得人工智能可以更自然地使用人的語言和人類進行交流,并更精確地接受和理解用戶的需求,這將進一步帶來社會創造力和生產力的解放。今年,人們會越來越習慣與物理世界對話,人機語音交互頻次將超過觸控交互頻次。

2018年,人們對人工智能技術會更關注落地,公眾的關注點會從下圍棋和圖像識別等比賽型活動慢慢轉移到用人工智能真正解決世界面臨的問題。在這個背景下,不少人工智能創業公司會面臨挑戰。但大浪淘沙下會有活下來的創業公司,這些公司和成功轉型的傳統企業可能會成為未來人工智能產業的領導者。

2018年,在深度學習收獲了大數據紅利后,人工智能的技術關注點從深度學習逐步擴展到強化學習、圖算法、可解釋性、模型壓縮等其他方向。更多的機器學習技術會在工業界得到發展與應用。

2018年,計算機視覺依然會是人工智能的熱點方向,除了安防和交通領域,視覺技術在工業、農業、環保等行業的應用將會逐步為更多人所知曉和認可,也會逐漸變成紅海。隨著人工智能在上述行業的大量應用,人機競爭有可能在一定程度上激化,部分相對簡單的腦力勞動力面臨失業或轉行,但最終會以人力轉向新的產業而得以緩解。醫療視覺依然會是熱點,醫療行業的從業者開始入局,經驗豐富的醫生和智能設備合力,將帶給人們更好的醫療服務和體驗。

總的來說,2018年,人工智能將深入中國的各行各業,繼續發掘各個行業的問題和機會,顯著提升人們整體的生活質量和生命質量。

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原文標題:2018:中國人工智能會有哪些新趨勢

文章出處:【微信號:D1Net08,微信公眾號:AI人工智能D1net】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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