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现阶段人工智能技术发展特点

2019-5-8 7:43:24      阅读52次
 现阶段人工智能技术发展特点
    经历了60多年的发展之后,人工智能已经开始走出实验室,进入到了产业化阶段。具体表现出以下几个方面的特点:
    深度学习技术逐渐在各领域开始应用
    深度学习通过构建多隐层模型和海量训练数据,来学习更有用的特征,最终提升分析准确性。深度学习能够通过数据挖掘进行海量数据处理,自动学习数据特征,尤其适用于包含少量未标识数据的大数据集;采用层次网络结构进行逐层特征变换,将样本的特征表示变换到一个新的特征空间,从而使分类或预测更加容易。因此,深度学习自2006年由Jeffery Hinton实证以来,在云计算、大数据和芯片等的支持下,已经成功地从实验室中走出来,开始进入到了商业应用,并在机器视觉、自然语言处理、机器翻译、路径规划等领域取得了令人瞩目的成绩。
    新型算法不断探索
    在深度学习应用逐步深入的同时,学术界也在继续探索新的算法。一方面,继续深度学习算法的深化和改善研究,如深度强化学习、对抗式生成网络、深度森林、图网络、迁移学习等,以进一步提高深度学习的效率和准确率。另一方面,一些传统的机器学习算法重新受到重视,如贝叶斯网络、知识图谱等。另外,还有一些新的类脑智能算法提出来,将脑科学与思维科学的一些新的成果结合到神经网络算法之中,形成不同于深度学习的神经网络技术路线,如胶囊网络等。
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