当前位置:首页 > 股票行情

AJ旗舰厅首页_告别高潮迭起的2017,2018年人工智能将走向何方?
本文摘要:自由选择2017年最受欢迎的书籍,一定是未来的简史。

AJ旗舰厅

自由选择2017年最受欢迎的书籍,一定是未来的简史。在这本书中,奇瓦尔·赫拉利说:人类把工作和决策权交给机器和算法,大部分人都落入多馀的阶级。

只有少数精英才能确实享受到这些新技术的成果,通过智能设计完成演化,编辑自己的基因,最后与机器一体化,统治者全人类。这样的叙述对很多人来说是可怕的,更可怕的是,2017年科学技术领域的南北也顺利预测了。在过去的一年里,人工智能基于前两年的溶解,越来越热——算法突破、算力加强,在医疗、金融、教育等传统行业开拓土地,各行业开始探索应用于人工智能的机会,让智能机器分担更多人类的工作。

现在机器的能力还很浅,几乎没有暴露奇瓦尔·赫拉利,但是回顾这条路是毫无疑问的。2018年来,人工智能还不热吗?许多调查机构、媒体、商业领导、科技专家都得到了一些答案,组织了一些观点,从技术、应用、人才三个方面进行了总结,可以背诵未来。技术:云AI竞赛、机械学习自动化、元自学毫无疑问,这场热门的技术革命本质上来自对技术主义的崇尚,新年来临,人们对AI技术本身的发展也变得悲观。KDnugets最近在大数据、人工智能、机械学习领域的一些顶尖专家中展开了提问,Curai领先创始人/CCTO,曾经是专业的Quora技术总监和Netflix研究/技术总监西avier在Amatrin指出,AI最热化的战场在云上,大大小小小的玩家都在各自的云服务中集中精力部署AI,典型的例如亚马逊最近推出了建设和部署ML模型的Sagemaker,Nviadia发售了训练的深度自学模型。

华盛顿大学计算机科学和工程系的教授Pedro,Domingos也传达了一定程度的意思,指出谷歌、亚马逊、微软公司和IBM之间的云AI比赛越来越激烈。(公共编号:)除了云AI竞赛,不受关注的是机器学习。另一方面,对于很多不能说明的机械学习模型来说,2018年的学习模型可能有机会让我们看到更加正确,特别是随着深刻的自学模型在医疗、法律、金融方面的应用,必须拒绝其原理充分透明。

诺丁汉特伦特大学科技学院高级讲师GeorginaCosma指出,模型明确提出的预测需要信赖,特别是这些预测结果不被人类要求时。在另一篇预测文章中,来自梅奥医学中心放射科的顾问BradleyJ.Erickson博士也指出,新技术不会协助研究者增加对深度自学成为黑盒子的担忧,更加理解深度自学内部的东西。另一方面,BWDISRUPT最近公开发表的预测文章中指出2018年仅次于和最重要的趋势是机械学习从手动操作变为系统化和自动化。同时,深度自学将成为2018年最重要的机械学习技术。

迄今为止,在图像和视频分析和自然语言处理方面仅次于顺利,但随着技术的商品化,在更多的应用领域取得了进展。另外,在机械学习内部,另一个惊人的倾向是元自学(mata-learning)的发展,谷歌研究科学家,加拿大高级研究机构的机械学习和大脑项目副主任Hugolarnelle指出,元自学是一个总称,可以从几个例子中找到自学算法的问题,研究者们开始用于深度时间卷积网络、图形神经网络开展元自学研究,将来这个方法作为主动自学、冷启动项目的推荐应用于医疗、虚拟世界助手、自动驾驶福布斯的预测偏向于宏观和水平,2018年人工智能和机器学习还没有夺走标题,机器人没有夺走更多人类的职场。2017年,很多大型企业和创业公司在AI上都很有趣,所以不会投入更多的企业,也不会有更多的企业染指AI。当然,这和应用带来很多,风险会下降。

明确应用领域,福布斯指出,人工智能正以患者无法察觉的方式转入医疗领域,如机器视觉应用于医学影像、电子病历等,同时康复机器人经常出现在患者家中,协助患者康复。此外,福布斯还指出,人与机器的互动将全面转向语音,在自然语言分解和自然语言处理算法的不断进步下,机器可以更好