AI在处理器、系统和计算神经科学领域的趋势
极客时间编辑部
讲述：丁婵大小：2.72M时长：02:58
最近，未来今日研究所发布了最新版《2019 年科技趋势报告》，其中包括对人工智能在内的 315 项科技未来一年的发展前景进行了展望。本文节选了 8 个 AI 在处理器、系统和计算神经科学领域的趋势。
1. 实时机器学习
机器学习是是一种使用算法来分析大数据集以执行各种任务的系统。随着时间的推移，系统会更好地完成任务。实时机器学习的新研究可以使用连续的交易数据流来实时调整模型，这标志着数据流动和信息检索的方式发生了巨大的变化。
2. 自然语言理解（NLU）
自然语言理解允许研究人员通过提取概念、映射关系和分析情感量化并学习所有文本。2019 年，自然语言理解将在包括口音和语言识别在内的自然语言理解领域获得进步。
3. 机器阅读理解（MRC）
对于 AI 研究人员来说，机器阅读理解一直是一个重要且具有挑战性的目标，它使系统可以读取、推断意义，并在筛选大量数据集时立即得到答案。
4. 自然语言生成（NLG）
算法可以使用自然语言生成将结构化数据变成自然语言。2019 年，自然语言生成将成为大多数商业智能和分析平台的标配，可以执行自动检测、解析、可视化和叙述关键数据。
5. 更快的深度学习
深度学习系统经过训练可以自主学习。从概念上讲，深度学习不是新事物了，最近只是计算能力和可用的数据量有了变化，这意味着越来越多的人工流程将实现自动化，包括自动编写软件等。
6. 生成对抗网络（GANs）
GAN 是指由两个对抗性神经网络组成的无监督深度学习系统，可以视之为没有人类参与的图灵测试。经过两个对抗神经网络之间的“对抗”，AI 最终会自动生成现实世界不存在的逼真图像。
7. 胶囊网络
这种新型的神经网络可以利用分层关系处理信息，解决了一个关键问题：默认的卷积神经网络无法检测简单和复杂对象之间的某些关键空间层次结构。因此，这些新型网络可以将错误率减少 50％。
8. 自动机器学习（AutoML）
传统机器学习方法耗时、麻烦，尤其对于 AI 领域的数据科学家、专家和工程师。自动机器学习是一种新的方法，将原始数据和模型匹配在一起找到最相关信息。
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