巨變的時代、人工智能AI帶來顛覆性的影響、技術十大趨勢

巨變的時代、人工智能AI帶來顛覆性的影響、技術十大趨勢

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導讀：我們身處一個巨變的時代，毋庸置疑， 人工智能 (AI) 已經成為科技前沿之一，將給許多行業帶來顛覆性的影響 ，也有可能在未來 重塑公司的人才戰略、運營模式以及與客戶的合作模式。 商業領袖都已未雨綢繆，著手研究人工智能將如何影響他們的商業戰略，以防被第四次工業革命的浪潮甩在身后。

1 、深度學習：揭秘神經網絡的工作原理

簡述：模仿人類大腦的深度神經網絡展示了它們可以從圖像、音頻和文本數據中“學習”的能力。

意義：精確地理解深度學習的工作原理，將有助于使其得到更大的發展和應用。例如，深度學習可以為網絡設計優化和架構選擇提供參考。

2 、膠囊網絡：模擬大腦的視覺處理優勢

簡述： 膠囊網絡是一種新型的深度神經網絡架構，它能夠用與大腦相同的方式處理視覺信息，這意味著它可以識別特征之間的邏輯和層次結構關系。

意義：對于典型的圖像識別任務，膠囊網絡通過減少誤差，保證了50%的較高準確性，同時膠囊網絡也不需要那么多的訓練樣本數據。預期可以看到膠囊網絡在多個問題領域和深度神經網絡架構中得到廣泛的使用。

3 、深度增強學習：交互型問題解決之道

簡述： 深度增強學習是一種通過觀察、行動和獎勵來與環境互動，從而進行學習的神經網絡算法。它已被用于游戲攻略等，如雅達利（Atari）和圍棋，包括擊敗人類冠軍的著名的“阿爾法狗”（AlphaGo）等。

意義：獲得深度增強學習能力是人工智能應用商業化的重要指標項之一，它可以通過模擬獲得訓練，完全不需要標簽化數據。預計未來一年將誕生更多將深度增強學習和基于智能體（agent）模擬相結合的商業應用。

4 、生成對抗網絡：網絡配對促進訓練，減輕處理負擔

簡述：生成對抗網絡是一種由兩個互相競爭的神經網絡組成的無監督的深度學習系統一—“生成網絡”產生看上去很像真實數據集的假數據，“判斷網絡”吸收真實和合成的數據。

意義： 生成對抗網絡進一步拓展了深度學習，使其能夠處理更大范圍的無監督任務，減少了深度神經網絡所需的負載。 預期可以看到更多的商業應用，例如使用生成對抗網絡技術來做網絡探測等。

5 、精簡和增強數據學習：解決數據標簽化挑戰

簡述：機器學習（尤其是深度學習）遇到的最大挑戰是需要大量使用標簽化數據來訓練系統。目前有兩種廣泛使用的技巧可以幫助解決這個問題：（1）合成新的數據；（2）將一個任務或領域的訓練模型遷移到另一個，例如“遷移學習”的技巧（把從一個任務/領域學到的經驗遷移到另一個任務/領域），或“一次學習”的技巧（極端化遷移學習，僅僅通過一個例子或沒有相關例子的學習），由此使它們成為“精簡數據”學習技巧。

意義：使用這些技巧，我們可以解決更多的問題，尤其是在歷史數據較少的情況下。預期可以看到精簡和增強數據的更多變種，以及適用于更廣泛商業問題的不同類型的學習技巧。

6 、概率編程：便于模型開發的語言

簡述： 概率編程是一種高級編程語言及建模框架，它能讓開發人員便捷地設計概率模型，并且自動求解這些模型。概率編程語言可以讓我們重復使用模型庫，支持交互式建模以及認證，并提供必要的抽象層來更廣泛和有效地推論通用模型組。

意義：概率編程框架適合的場景包括在商業領域內極為常見的不確定和不完整信息的情況。未來，我們會看到這些語言得到更廣泛地應用，并期望它們也用于深度學習。

7 、混合學習模式：結合算法優勢解決不確定性問題

簡述：不同類型的深度神經網絡，譬如生成對抗網絡和深度增強學習，在它們的效果和結合不同類型數據的廣泛應用方面顯示出巨大的前景。混合學習模式結合了這兩種方法，且能夠充分利用每一種方法的優勢。

意義：混合學習模式將商業問題的種類擴大到對不確定性進行深度學習。這可以幫助我們獲得更佳效果，提高模型的可解釋性，從而鼓勵更廣泛的應用。

8 、 自動機器學習：無需編程即可創建模型

簡述： 開發機器學習模型是一項耗時長且必須由專家驅動的工作，包括數據準備、特征選擇、模型或報術選擇、訓練和調試等。 自動機器學習旨在使用多種不同的統計學和深度學習算法來自動化這項工作。

意義： 自動機器學習被視為人工智能工具“民主化”的一個部分，用戶可以借助它在沒有高級編程技能的情況下開發機器學習模型。 這將加快數據科學家創建模型的速度。我們將看到更多的商業化自動機器學習包，以及自動機器學習與更廣泛的機器學習平臺的整合。

9 、數字攣生體：超越工業應用的虛擬復制品

簡述： 數字李生體是一種虛擬模型，用于物理或心理系統的詳細分析和監測。數字李生體的概念起源于工業界，廣泛用于分析和監測諸如風電場或工業系統等。 現在，通過使用基于智能體的建模（用于模擬自動智能體的行為和交互的計算模型）和系統動態學（計算機輔助的策略分析和設計方法）等，數字攣生體被廣泛應用于非物理對象和流程管控中，例如預測客戶行為等。

意義： 數字孿生體可以幫助促進物聯網（IoT）的發展和更廣泛的應用，為預測性診斷和維護物聯網系統提供了一種方法。 展望未來，有望在實體系統和消費者選擇建模中看到更多數字李生體的使用。

10 、 可解釋的人工智能：打開黑匣子

簡述：目前，有許多機器學習算法正在使用中，它們可以在各種不同的應用場合中感知、思考和行動。然而， 其中許多算法被認為是“黑匣子”，人們對于它們是如何計算出結果幾乎是一無所知。 可解釋的人工智能意在進一步開發機器學習技巧，在產生更多可解釋的模型的同時保持人工智能預測的準確性。

意義：可解釋、可證明且透明的人工智能對建立技術信任至關重要，這會促進更廣泛地采用機器學習技巧。 我們預測，在開始大規模采用人工智能之前，企業可能會將可解釋的人工智能作為一項要求或者最佳實踐，與此同時，政府可能會將可解釋的人工智能作為未來的一項法規要求。