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2018-2019最具成长性AI技术Top10

讲述:丁婵大小:1.40M时长:03:04
近日,在 2018 世界机器人大会上,中国电子学会发布了《新一代人工智能领域十大最具成长性技术展望 (2018-2019 年)》,系统地梳理了权威智库和知名战略咨询公司的最新报告,遴选了十项最具特色的成长性技术,具体排名如下。
1. 对抗性神经网络
该技术有望大幅提升机器翻译、人脸识别、信息检索的精度和准确性,随着三维模型数据序列能力的提升,未来将在自动驾驶、安防监控等领域产生可观的应用价值。
2. 胶囊网络
该技术能使机器在样本数据较少的情形下,快速地识别出不同情境下的同一对象,在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有广阔的应用前景。
3. 云端人工智能
该技术将庞大的人工智能运行成本转移到云平台,能够有效降低终端设备使用人工智能技术的门槛,有利于扩大用户群体。
4. 深度强化学习
该技术能够显著提升机器智能适应复杂环境的效率和健壮性,将会在智能制造、医疗、教育、驾驶等领域具有广阔的发展前景。
5. 智能脑机交互
该技术采用人工智能控制的脑机接口,对人类大脑的工作状态进行准确分析,达到促进脑机智能融合的效果,使人类沟通交流的方式更为多元和高效。
6. 对话式人工智能平台
该技术能够实现机器与人在对话服务场景中的自然交互,未来有望在智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模应用。
7. 情感智能
可以赋予机器设备更好的对人类情感的识别、理解和引导能力,为用户带来更有效率和人性化的交互体验。
8. 神经形态计算
该技术的目标在于使机器具备类似生物大脑的低功耗、高效率、高容错等特性,将在智能驾驶、智能安防、智能搜索等领域具有广阔的应用前景。
9. 元学习
是指将神经网络与人类注意机制相结合,构建通用算法模型使机器智能具备快速自主学习能力的技术。该技术能够使机器智能真正实现自主编程,显著提升现有算法模型的效率与准确性。
10. 量子神经网络
该技术充分利用了量子计算超高速、超并行、指数级容量的特点,有效缩短了神经网络的训练时间,未来将在人脸识别、图像识别、字符识别等领域具有重要应用价值和广阔前景。
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