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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-創(chuàng)新互聯(lián)

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(xué)習(xí):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(xué)習(xí)”的能力。

意義:精確地理解深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(zhǔn)確性,同時膠囊網(wǎng)絡(luò)也不需要那么多的訓(xùn)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(qiáng)學(xué)習(xí):交互型問題解決之道

簡述: 深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)是一種通過觀察、行動和獎勵來與環(huán)境互動,從而進(jìn)行學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。它已被用于游戲攻略等,如雅達(dá)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(qiáng)學(xué)習(xí)能力是人工智能應(yīng)用商業(yè)化的重要指標(biāo)項之一,它可以通過模擬獲得訓(xùn)練,完全不需要標(biāo)簽化數(shù)據(jù)。預(yù)計未來一年將誕生更多將深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)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(jìn)訓(xùn)練,減輕處理負(fù)擔(dān)

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(xué)習(xí)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(jìn)一步拓展了深度學(xué)習(xí),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(fù)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(qiáng)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí):解決數(shù)據(jù)標(biāo)簽化挑戰(zhàn)

簡述:機(jī)器學(xué)習(xí)(尤其是深度學(xué)習(xí))遇到的大挑戰(zhàn)是需要大量使用標(biāo)簽化數(shù)據(jù)來訓(xùn)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(xùn)練模型遷移到另一個,例如“遷移學(xué)習(xí)”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(xué)習(xí)”的技巧(極端化遷移學(xué)習(xí),僅僅通過一個例子或沒有相關(guān)例子的學(xué)習(xí)),由此使它們成為“精簡數(shù)據(jù)”學(xué)習(xí)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(qiáng)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(xué)習(xí)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?,它能讓開發(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(rèn)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(xué)習(xí)。

 

7 、混合學(xué)習(xí)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(qiáng)學(xué)習(xí),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?;旌蠈W(xué)習(xí)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(xué)習(xí)模式將商業(yè)問題的種類擴(kuò)大到對不確定性進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。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(jī)器學(xué)習(xí):無需編程即可創(chuàng)建模型

簡述: 開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)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(zhǔn)備、特征選擇、模型或報術(shù)選擇、訓(xùn)練和調(diào)試等。 自動機(jī)器學(xué)習(xí)旨在使用多種不同的統(tǒng)計學(xué)和深度學(xué)習(xí)算法來自動化這項工作。

意義: 自動機(jī)器學(xué)習(xí)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(jī)器學(xué)習(xí)模型。 這將加快數(shù)據(jù)科學(xué)家創(chuàng)建模型的速度。我們將看到更多的商業(yè)化自動機(jī)器學(xué)習(xí)包,以及自動機(jī)器學(xué)習(xí)與更廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺的整合。

 

9 、數(shù)字?jǐn)伾w: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(xì)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(fēng)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(xué)(計算機(jī)輔助的策略分析和設(shè)計方法)等,數(shù)字?jǐn)伾w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(jìn)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(hù)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(jī)器學(xué)習(xí)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(rèn)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(jìn)一步開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)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(zhǔn)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(jìn)更廣泛地采用機(jī)器學(xué)習(xí)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。

 

 

 

 

文章名稱: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-創(chuàng)新互聯(lián)
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