巨變的時代、人工智能AI帶來顛覆性的影響、技術(shù)十大趨勢

巨變的時代、人工智能AI帶來顛覆性的影響、技術(shù)十大趨勢

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導(dǎo)讀：我們身處一個巨變的時代，毋庸置疑， 人工智能 (AI) 已經(jīng)成為科技前沿之一，將給許多行業(yè)帶來顛覆性的影響 ，也有可能在未來 重塑公司的人才戰(zhàn)略、運營模式以及與客戶的合作模式。 商業(yè)領(lǐng)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(yè)戰(zhàn)略，以防被第四次工業(yè)革命的浪潮甩在身后。

1 、深度學習：揭秘神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理

簡述：模仿人類大腦的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)展示了它們可以從圖像、音頻和文本數(shù)據(jù)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(fā)展和應(yīng)用。例如，深度學習可以為網(wǎng)絡(luò)設(shè)計優(yōu)化和架構(gòu)選擇提供參考。

2 、膠囊網(wǎng)絡(luò)：模擬大腦的視覺處理優(yōu)勢

簡述： 膠囊網(wǎng)絡(luò)是一種新型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，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(jié)構(gòu)關(guān)系。

意義：對于典型的圖像識別任務(wù)，膠囊網(wǎng)絡(luò)通過減少誤差，保證了50%的較高準確性，同時膠囊網(wǎng)絡(luò)也不需要那么多的訓練樣本數(shù)據(jù)。預(yù)期可以看到膠囊網(wǎng)絡(luò)在多個問題領(lǐng)域和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)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(huán)境互動，從而進行學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(yīng)用商業(yè)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(shù)據(jù)。預(yù)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(jié)合的商業(yè)應(yīng)用。

4 、生成對抗網(wǎng)絡(luò)：網(wǎng)絡(luò)配對促進訓練，減輕處理負擔

簡述：生成對抗網(wǎng)絡(luò)是一種由兩個互相競爭的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的無監(jiān)督的深度學習系統(tǒng)一—“生成網(wǎng)絡(luò)”產(chǎn)生看上去很像真實數(shù)據(jù)集的假數(shù)據(jù)，“判斷網(wǎng)絡(luò)”吸收真實和合成的數(shù)據(jù)。

意義： 生成對抗網(wǎng)絡(luò)進一步拓展了深度學習，使其能夠處理更大范圍的無監(jiān)督任務(wù)，減少了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的負載。 預(yù)期可以看到更多的商業(yè)應(yīng)用，例如使用生成對抗網(wǎng)絡(luò)技術(shù)來做網(wǎng)絡(luò)探測等。

5 、精簡和增強數(shù)據(jù)學習：解決數(shù)據(jù)標簽化挑戰(zhàn)

簡述：機器學習（尤其是深度學習）遇到的最大挑戰(zhàn)是需要大量使用標簽化數(shù)據(jù)來訓練系統(tǒng)。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(shù)據(jù)；（2）將一個任務(wù)或領(lǐng)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(wù)/領(lǐng)域?qū)W到的經(jīng)驗遷移到另一個任務(wù)/領(lǐng)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(guān)例子的學習），由此使它們成為“精簡數(shù)據(jù)”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(shù)據(jù)較少的情況下。預(yù)期可以看到精簡和增強數(shù)據(jù)的更多變種，以及適用于更廣泛商業(yè)問題的不同類型的學習技巧。

6 、概率編程：便于模型開發(fā)的語言

簡述： 概率編程是一種高級編程語言及建?？蚣埽茏岄_發(fā)人員便捷地設(shè)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(fù)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(yè)領(lǐng)域內(nèi)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(yīng)用，并期望它們也用于深度學習。

7 、混合學習模式：結(jié)合算法優(yōu)勢解決不確定性問題

簡述：不同類型的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，譬如生成對抗網(wǎng)絡(luò)和深度增強學習，在它們的效果和結(jié)合不同類型數(shù)據(jù)的廣泛應(yīng)用方面顯示出巨大的前景。混合學習模式結(jié)合了這兩種方法，且能夠充分利用每一種方法的優(yōu)勢。

意義：混合學習模式將商業(yè)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(yīng)用。

8 、 自動機器學習：無需編程即可創(chuàng)建模型

簡述： 開發(fā)機器學習模型是一項耗時長且必須由專家驅(qū)動的工作，包括數(shù)據(jù)準備、特征選擇、模型或報術(shù)選擇、訓練和調(diào)試等。 自動機器學習旨在使用多種不同的統(tǒng)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(fā)機器學習模型。 這將加快數(shù)據(jù)科學家創(chuàng)建模型的速度。我們將看到更多的商業(yè)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(shù)字攣生體：超越工業(yè)應(yīng)用的虛擬復(fù)制品

簡述： 數(shù)字李生體是一種虛擬模型，用于物理或心理系統(tǒng)的詳細分析和監(jiān)測。數(shù)字李生體的概念起源于工業(yè)界，廣泛用于分析和監(jiān)測諸如風電場或工業(yè)系統(tǒng)等。 現(xiàn)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(tǒng)動態(tài)學（計算機輔助的策略分析和設(shè)計方法）等，數(shù)字攣生體被廣泛應(yīng)用于非物理對象和流程管控中，例如預(yù)測客戶行為等。

意義： 數(shù)字孿生體可以幫助促進物聯(lián)網(wǎng)（IoT）的發(fā)展和更廣泛的應(yīng)用，為預(yù)測性診斷和維護物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)提供了一種方法。 展望未來，有望在實體系統(tǒng)和消費者選擇建模中看到更多數(shù)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(yīng)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(jié)果幾乎是一無所知。 可解釋的人工智能意在進一步開發(fā)機器學習技巧，在產(chǎn)生更多可解釋的模型的同時保持人工智能預(yù)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(shù)信任至關(guān)重要，這會促進更廣泛地采用機器學習技巧。 我們預(yù)測，在開始大規(guī)模采用人工智能之前，企業(yè)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(guī)要求。