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2019年人工智能六大创新

人工智能对现有的行业组织产生了巨大的影响。更重要的是,AI的转型能力比以往任何时候都更快地加速。许多企业终于意识到需要利用人工智能推动新兴商业模式。

我们整理了2019年人工智能领域涉及的一些关键创新,包括:

第一大创新: 深度学习(深度神经网络)

AI正以惊人的速度发展。也许最具戏剧性的例子是创建可以模仿人类大脑功能的深层神经网络。这些计算机模拟的神经元网络能够通过大量数据来突出异常并分析过去人类需要数天,数周或数月才能检测到的模式。

第二大创新:生成对抗网络(GAN)

GAN是当今最受关注的机器学习模型。使用两个竞争神经网络 - 发电机网络和鉴别器网络 - GAN通过相互“欺骗”来推动改进,从而简化了各种过程。在行业中,GAN可用于操纵数据,例如,允许电子商务网站通过改变衬衫的颜色甚至改变模特的面部和身体类型来个性化客户体验。GAN的对抗训练能力正被用于提高全自动车辆的安全性上,并推动基因编辑和基因治疗的应用。

第三大创新:计算机视觉

目前所有AI相关专利中有一半属于计算机视觉,过去3年的复合年增长率为24%。计算机视觉的进步,包括更高的分辨率和更强的视频功能,是人工智能在医疗保健和汽车行业采用的关键驱动因素。

第四大创新:自然语言处理(NLP)

NLP比以往任何时候都更加准确,现在能够在几秒钟内翻译多种语言。比如, 这种转变已经改变了Siri和Alexa等虚拟助手平台的能力。

第五大创新:开放平台

对于开发人员而言,任何人都可以通过网络获得的免费深度学习工具(如TensorFlow和Pytorch)加速了他们优化计算机资源以自动化流程的能力。随着可互换AI模型的开放生态系统不断爆炸,正在创建的库和共享用例的数量也在不断增加,强化学习被认为是下一个主要的范式转变。

第六大创新:培训和推理硬件

人工智能社区正普遍期待着芯片供应商英特尔和Nvidia的下一代培训解决方案,预计将在今年晚些时候推出。这些解决方案旨在提高能效并支持边缘设备,包括路由器,路由交换机,集成接入设备(IAD),多路复用器以及MAN和WAN接入设备。

最新的AI进步正在推动我们梦想AI能够实现的一切。新的基于人工智能的系统已经在全天候整理数据,以完成繁琐的分析和其他数据驱动的任务,这些任务是推动下一波创新的动力医疗保健、自动驾驶汽车、精准医学、消费品、制造和物流。

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