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2017年将是中国成为人工智能产业主力军的一年

放大字体  缩小字体 发布日期:2017-01-07  来源:亚威展会  作者:周围  浏览次数:815
核心提示:正向强化学习深度强化学习不是让机器通过一个程序或者一些设定好的案例进行学习的过程,而是通过实验设计和正向强化(positivere
         正向强化学习深度强化学习不是让机器通过一个程序或者一些设定好的案例进行学习的过程,而是通过实验设计和正向强化(positivereinforcement)来学习。通过不断的实验和对之前围棋比赛的分析,AlphaGo靠自己探索出了一条成为围棋盖世高手之路。
       在2017,我们有可能会看到强化学习在自动驾驶和工业机器人领域的尝试。谷歌宣称已经应用深度强化学习优化自己的数据中心,但是这个方案还处在试验阶段,而且还需要耗费大量时间去模拟,所以究竟它到底能达到多高效的程度还处在观望中。
 
       “决斗”神经网络架构在巴塞罗那举办的NIPS2016大会上,重点讨论了一种新型机器学习工具,叫生成对抗网络。这项成果是由OpenAI的科学家IanGoodfellow发明的。
 
       YoshuaBengio在此学术会议上发言说,生成对抗网络使计算机有能力通过未标记的数据来学习。摆脱标记,被认为是使机器变得更智能的关键。
 
       人工智能在中国的爆发2017有可能是中国开始演变成人工智能产业主力军的一年。中国的科技企业不再止步于抄袭国外公司,而是积极地向人工智能自主研发大踏步迈进。
 
       中国的投资者现在在密切关注着人工智能领域的创业并大笔挥金。中国政府也释放出强烈的信号,承诺在2018年之前投资150亿美元,来共同推动人工智能领域的发展。
 
       而即将于4月9日至11日在深圳会展中心举办的的“第五届中国电子信息博览会”,其九大主题馆中的三号馆”智能制造“馆分别设有“智能机器人”展区、“3D打印”展区、“智能监控和辨识”展区、“智慧工厂自动化”展区,各大企业也将在此展示在智能制造领域所取得的最新发展成果,相信此次展会定会为中国企业在智能制造领域的爆发增添一份力量。
 
       语言识别实现机器语言是一个漫长的目标,人们对机器和人类的互动和交流充满了遐想和期待。更好的语言理解能使机器更有用,但是考虑到语言的复杂性、微妙性、感染力,科学界所面临的挑战也是巨大的。
  
       但不要期待在短时间内你能和你的手机产生任何有实质交流的对话,但是已经有很多看得到的进展在不断发生,2017也将继续在语言领域带来好消息。
 
       风口的反作用除了一些实实在在的科技进展外,2016也经历了一些“被风口化”的炒作。尽管很多人对AI的科技价值有足够信心,但是在AI这个话题周围的报道有些铺天盖地且失去控制。
 
       一个最真实的问题就是如果在科技上的突破没有想象中来的那么快,那之前“所谓的风口论”会将人们引向失望的边缘,就会看到估值虚高的创业公司大量死亡,投资源头走向枯竭。也许2017会反应出一些“风口化”的后坐力,也许回归本原也不是一件坏事。



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关键词: 智能驾驶
 
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