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Python人工智能的四大趨勢和九大挑戰(zhàn)

來源:奇酷教育 發(fā)表于:

  近年來,隨著計算機視覺、語音識別、機器翻譯的技術(shù)的發(fā)展和商業(yè)化,及諸如數(shù)字廣告和智能基礎(chǔ)設(shè)施等基于機器學(xué)習(xí)的后臺技術(shù)的普遍部署

  近年來,隨著計算機視覺、語音識別、機器翻譯的技術(shù)的發(fā)展和商業(yè)化,及諸如數(shù)字廣告和智能基礎(chǔ)設(shè)施等基于機器學(xué)習(xí)的后臺技術(shù)的普遍部署,人工智能已經(jīng)從實驗室的研究項目變成了實際生產(chǎn)系統(tǒng)不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。正是因為積累的海量數(shù)據(jù)、計算能力前所未有的發(fā)展高度、機器學(xué)習(xí)方法的不斷進展、系統(tǒng)軟件和架構(gòu)的持續(xù)創(chuàng)新、及方便這些技術(shù)落地的開源項目和云計算平臺,促使了人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
  人工智能系統(tǒng)研究的主要有哪些大挑戰(zhàn),飛速發(fā)展的原因是什么?
  下一代人工智能系統(tǒng)將更廣泛地影響我們的生活,人工智能將會通過與環(huán)境交互替人類進行更關(guān)鍵的和更加個性化的決策。若想要人工智能發(fā)揮更大的作用,我們將面臨諸多極具挑戰(zhàn)性的問題:我們需要人工智能系統(tǒng)可以在各種極端情況下及時做出安全的決策,比如在各種惡意攻擊情況下具備魯棒性,在保證隱私的情況下具備處理跨多組織多個人的共享數(shù)據(jù)的能力。隨著摩爾定律的終結(jié),存儲和處理數(shù)據(jù)的能力將受限,這些挑戰(zhàn)也將變得更加難以解決。在這篇文章里,我們將總結(jié)在系統(tǒng)領(lǐng)域、體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域、安全領(lǐng)域等方面的具體研究方向。
  四大趨勢:
  1.關(guān)鍵性任務(wù)的人工智能
  2.個性化人工智能
  3.跨多組織機構(gòu)的人工智能
  4.后摩爾定律時期的人工智能
  九大挑戰(zhàn):
  1.持續(xù)學(xué)習(xí)
  2.魯棒決策
  3.可解讀的決策
  4.安全
  5.對抗學(xué)習(xí)
  6.在保密數(shù)據(jù)上的共享學(xué)習(xí)
  7.特定領(lǐng)域定制的硬件
  8.組件化的AI系統(tǒng)
  9.跨云端和邊緣的系統(tǒng)
  人工智能在過去二十年飛速發(fā)展的原因歸結(jié)于三點:
  人工智能系統(tǒng)研究的主要有哪些大挑戰(zhàn),飛速發(fā)展的原因是什么?
  1,大數(shù)據(jù)
  2,高擴展性的計算機和軟件系統(tǒng)
  3,開源軟件(Spark、TensorFlow、MXNet、Caffe、PyTorch、BigDL)及公有云服務(wù)(Amazon AWS、Google Cloud、MS Azure)的興起和流行,這使研究人員可以很容易的租用GPU服務(wù)器或者FPGA服務(wù)器來驗證他們的算法。
  雖然人工智能已經(jīng)應(yīng)用到了眾多應(yīng)用領(lǐng)域,但是人類希望在更多領(lǐng)域發(fā)揮人工智能的作用,包括健康醫(yī)療、交通運輸、工業(yè)制造、國防、娛樂、能源、農(nóng)業(yè)、銷售業(yè)等等領(lǐng)域。大規(guī)模系統(tǒng)和機器學(xué)習(xí)框架已經(jīng)幫助人工智能取得了一定程度的成功,我們期待計算機系統(tǒng)能夠可以更進一步地促進人工智能的發(fā)展。