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我国大力发展人工智能,盘点人工智能六大技术重点

发布者 : 浙江舒科电器有限公司发布日期 : 2018-05-21 10:00:23

今天,国信大数据带您划重点,全面了解《新一代人工智能发展规划》。

战略目标

我国大力发展人工智能,盘点人工智能六大技术重点

重点任务

构建开放协同的人工智能科技创新体系,从前沿基础理论、关键共性技术、创新平台、高端人才队伍等方面强化部署。

培育高端高效的智能经济,发展人工智能新兴产业,推进产业智能化升级,打造人工智能创新高地。

建设安全便捷的智能社会,发展高效智能服务,提高社会治理智能化水平,利用人工智能提升公共安全保障能力,促进社会交往的共享互信。

加强人工智能领域军民融合,促进人工智能技术军民双向转化、军民创新资源共建共享。

构建泛在安全高效的智能化基础设施体系,加强网络、大数据、高效能计算等基础设施的建设升级。

前瞻布局重大科技项目,针对新一代人工智能特有的重大基础理论和共性关键技术瓶颈,加强整体统筹,形成以新一代人工智能重大科技项目为核心、统筹当前和未来研发任务布局的人工智能项目群。

人工智能热不可挡,随着刷脸支付、无人驾驶等人工智能领域的发展……人工智能已经被看作是继蒸汽机、电力和计算机之后,人类社会的第四次革命。

那么,哪些人工智能技术突破可以应用到实践中呢?且听国信大数据君一一道来。

1、强化学习

解析:在典型的强化学习案例中,代理者通过观察当前所处的状态,进而采取行动使得长期奖励的结果最大化。每执行一次动作,代理者都会收到来自环境的反馈信息,需要平衡根据经验寻找最佳策略和探索新策略两方面,以期实现最终的目标。

应用:城市道路的自动驾驶;三维环境的导航;多个代理者在同样的环境中交互和学习等。

2、生成模型

解析:生成模型从训练样本中学到一个概率分布,通过从高维的分布中采样,生成模型输出与训练样本类似的新样本。

应用:仿真时间序列的特征(例如,在强化学习中规划任务);超分辨率图像;从二维图像复原三维结构;小规模标注数据集的泛化;预测视频的下一帧;生成自然语言的对话内容;艺术风格迁移;语音和音乐的合成等。

3、记忆网络

解析:一些网络结构可以让模型具备不同程度的记忆能力。如Deep Mind团队的微神经计算机,结合了神经网络和记忆系统,从复杂的数据结构中学习,通过渐进式神经网络,学习各个独立模型之间的侧向关联,从这些已有的网络模型中提取有用的特征,用来完成新的任务。

应用:训练能够适应新环境的代理者;机器人手臂控制任务;自动驾驶车辆;时间序列预测(如金融市场、视频预测);理解自然语言和预测下文等。

4、微数据学习微模型

解析:这种技术的优势在于更高效的分布式训练过程,用更少的模型参数建立更小的深学习架构,而模型的效果却保持最佳。训练过程中需要传输的参数减少了,也能方便地将模型部署在内存大小受限制的嵌入式硬件上。

应用:训练浅层模型来模拟在大规模的已标注训练数据集上训练得到的深度网络模型;构建效果相当但参数更少的模型结构;机器翻译等。

5、学习/推理硬件

解析:促进人工智能发展的催化剂之一就是图形处理器(GPU)的升级,

GPU支持大规模的并行架构,可以同时处理多个任务,效率远高于CPU。因此需要专门为高维机器学习任务设计的芯片。芯片设计的改进点包括更大的内存带宽,更高的计算密度,更低的能源消耗。

应用:模型的快速训练;低能耗预测运算;持续性监听物联网设备;云服务架构;自动驾驶车辆;机器人等。

6、仿真环境

解析:开发数字环境来模拟真实的物理世界和行为将提供测试人工智能系统适应性的机会。在这些模拟环境中的训练可以帮助我们了解人工智能系统的学习原理,如何改进系统,也为我们提供了可以应用于真实环境的模型。

应用:模拟驾驶;工业设计;游戏开发;智慧城市等。

毫无疑问,人工智能的迅速发展将深刻改变人类社会生活、改变世界。

在人工智能领域,我国语音识别、视觉识别技术世界领先,自适应自主学习、直觉感知、综合推理等初步具备跨越发展的能力,生物特征识别、工业机器人、无人驾驶逐步进入实际应用……加速积累的技术能力与海量的数据资源、巨大的应用需求、开放的市场环境有机结合,形成了我国人工智能发展的独特优势。