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趨勢：人工智能領域十大最具成長性技術展望

2018-08-20 09:03

日前，在2018世界機器人大會基礎技術與創新論壇中，中國電子學會發布了《新一代人工智能十大成長性技術展望》，經調研走訪了一批在新一代人工智能技術及產業方面具備領先水平和特色的龍頭企業，拜訪了來自于知名高校、研究機構的人工智能相關領域專家學者，系統梳理了權威智庫和知名戰略咨詢公司的最新報告，遴選了十項最具特色的成長性技術，結論如下：

對抗性神經網絡。是指由一個不斷產生數據的神經網絡模塊與一個持續判別所產生數據是否真實的神經網絡模塊組成的神經網絡架構，創造出近似真實的原創圖像、聲音和文本數據的技術。該技術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，隨著三維模型數據序列能力的提升，未來將在自動駕駛、安防監控等領域產生可觀的應用價值。

對抗性神經網絡中產生數據與判別數據持續進行

膠囊網絡。是指在深度神經網絡中構建多層神經元模塊，用以發現并存儲物體詳細空間位置和姿態等信息的技術。該技術能使機器在樣本數據較少情形下，快速識別不同情境下的同一對象，在人臉識別、圖像識別、字符識別等領域具有廣闊的應用前景。

膠囊網絡算法可以從不同角度識別同一物體

云端人工智能。是指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。該技術將龐大的人工智能運行成本轉移到云平臺，能夠有效降低終端設備使用人工智能技術的門檻，有利于擴大用戶群體，未來將廣泛應用于醫療、制造、能源、教育等多個行業和領域。

推出人工智能服務的主要云計算公司

深度強化學習。是指將深度神經網絡和具有決策能力的強化學習相結合，通過端到端學習的方式實現感知、決策或感知決策一體化的技術。該技術具有無需先驗知識、網絡結構復雜性降低、硬件資源需求少等特點，能夠顯著提升機器智能適應復雜環境的效率和健壯性，將在智能制造、智能醫療、智能教育、智能駕駛等領域具有廣闊發展前景。

深度強化學習具有良好的結構特點

智能腦機交互。是指通過在人腦神經與具有高生物相容性的外部設備間建立直接連接通路，實現神經系統和外部設備間信息交互與功能整合的技術。該技術采用人工智能控制的腦機接口對人類大腦的工作狀態進行準確分析，達到促進腦機智能融合的效果，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、航空航天等多個領域。

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