人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)研究

1、    人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)研究    楊國(guó)輝摘要：近年來(lái)，全球人工智能發(fā)展進(jìn)入新一輪技術(shù)創(chuàng)新活躍期，新的理論、模型、算法快速迭代?；诖?，本文主要對(duì)人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)做具體論述，希望通過(guò)本文的分析研究，給行業(yè)內(nèi)人士以借鑒和啟發(fā)。關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);發(fā)展;趨勢(shì)引言如今人工智能技術(shù)的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣泛，已經(jīng)從簡(jiǎn)單的小部件走進(jìn)人們的生活，人工智能會(huì)對(duì)程序化、重復(fù)性、低技能的勞動(dòng)力產(chǎn)生一定程度的替代。為此，我們應(yīng)在充分發(fā)揮人工智能紅利推進(jìn)就業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和就業(yè)質(zhì)量提升，實(shí)現(xiàn)人工智能產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展和勞動(dòng)者就業(yè)平穩(wěn)增長(zhǎng)的“雙贏”。1當(dāng)前人工智能技術(shù)特征一是深度學(xué)習(xí)

2、模型和方法持續(xù)創(chuàng)新?，F(xiàn)在深度學(xué)習(xí)仍有很多問(wèn)題沒(méi)有解決，包括模型知識(shí)表示能力、可解釋性、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、訓(xùn)練優(yōu)化方法問(wèn)題等，還在困擾著深度學(xué)習(xí)性能和在一些領(lǐng)域的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用。近年來(lái)，學(xué)術(shù)界產(chǎn)業(yè)界在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的方法創(chuàng)新都非常活躍，谷歌大腦團(tuán)隊(duì)提出的概念激活向量方法，嘗試度量模型輸出結(jié)果對(duì)概念的相關(guān)性，在模型可解釋性方面進(jìn)行了有意義的探索。在近年來(lái)大熱的自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)方面，2018年谷歌推出了automlnaturallanguage和automltranslation等產(chǎn)品，試圖使深度學(xué)習(xí)的模型設(shè)計(jì)能夠自動(dòng)化進(jìn)行，減少對(duì)專業(yè)知識(shí)的依賴，把深度學(xué)習(xí)工具向非人工智能領(lǐng)域的專家和工程師推廣。關(guān)于圖網(wǎng)絡(luò)的研究

3、正在將深度學(xué)習(xí)能夠處理的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型從象素類數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)向圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步拓展，把端到端學(xué)習(xí)與歸納推理相結(jié)合，嘗試改進(jìn)深度學(xué)習(xí)無(wú)法進(jìn)行關(guān)系推理的問(wèn)題。深度學(xué)習(xí)方法也在不同領(lǐng)域結(jié)合其特點(diǎn)向前演化發(fā)展。比如在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，原來(lái)textcnn對(duì)文本淺層特征的抽取能力很強(qiáng)，但在長(zhǎng)距離建模方面能力受限。2018年以來(lái)，以elmo模型、bert模型為代表預(yù)訓(xùn)練模型快速興起，通過(guò)融入上下文信息實(shí)現(xiàn)了對(duì)多義詞、句法結(jié)構(gòu)、語(yǔ)義角色等更高層文本概念的建模，推動(dòng)自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)了長(zhǎng)足進(jìn)步。二是模型復(fù)雜度和算力需求門檻越來(lái)越高。2012年，hinton團(tuán)隊(duì)在imagenet比賽中首次使用深度學(xué)習(xí)用于圖像

4、分類任務(wù)，那時(shí)候的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)還只有個(gè)位數(shù);2015年來(lái)自微軟的resnet做到152層;現(xiàn)在很多團(tuán)隊(duì)都在做上萬(wàn)層的深度學(xué)習(xí)模型。模型深度的增加有可能帶來(lái)表達(dá)能力的進(jìn)一步拓展和突破，但同時(shí)也帶來(lái)了模型復(fù)雜度的飛升。bert模型的標(biāo)準(zhǔn)版本有1億的參數(shù)量，數(shù)億參數(shù)的模型已經(jīng)很常見(jiàn)。根據(jù)馬薩諸塞大學(xué)strubell等人近期對(duì)不同模型算力需求的評(píng)估研究，transformer、gpt-2等流行的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能提升帶來(lái)了不成比例的計(jì)算量和碳排放增加。2人工智能技術(shù)的應(yīng)用2.1在企業(yè)、單位工作中的應(yīng)用人工智能技術(shù)的應(yīng)用之一是在企業(yè)、單位工作中的應(yīng)用。全國(guó)各個(gè)地區(qū)，各個(gè)企業(yè)、各個(gè)單位，大到政府，小到

5、村落，每天都在運(yùn)用計(jì)算機(jī)應(yīng)對(duì)大量的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、匯總、上報(bào)等工作。傳統(tǒng)的工作方法簡(jiǎn)單、易于操作，但在提供數(shù)據(jù)上，時(shí)間長(zhǎng)，難度大，往往浪費(fèi)了很多時(shí)間，上報(bào)的數(shù)據(jù)還有可能不準(zhǔn)確。我們需要的是高效地、精準(zhǔn)地去匯報(bào)各項(xiàng)工作的實(shí)際情況。能夠準(zhǔn)確掌握一線工作的發(fā)展動(dòng)態(tài)，并能夠?qū)ぷ髦谐霈F(xiàn)的各種問(wèn)題進(jìn)行迅速判斷分析，以更快更準(zhǔn)地追溯到出現(xiàn)問(wèn)題的路徑、根源，提高工作效率。所以人工智能技術(shù)的到來(lái)，為人們解決了工作中的很多難題，也讓大家省了不少勁兒，這也是目前正在使用，且也在不斷更新提高的技術(shù)。2.2“零接觸”服務(wù)加速人工智能的發(fā)展人工智能技術(shù)的應(yīng)用之二是“零接觸”服務(wù)加速人工智能的發(fā)展。人工智能的迅速興起，讓無(wú)數(shù)剛

6、剛起步的小型企業(yè)發(fā)現(xiàn)了機(jī)遇，線下的零售也搬到了線上;對(duì)于智能化程度較高的行業(yè)來(lái)說(shuō)，ai的迅猛發(fā)展更是讓它們感覺(jué)到了自信，覺(jué)得自己的選擇是對(duì)的，有了基礎(chǔ)、有了認(rèn)識(shí)，更有了機(jī)遇。近年來(lái)，門店的客流量逐漸減少，線上的交易逐年增加。為此，就出現(xiàn)了形式多樣的“零接觸”服務(wù)。例如，“零接觸”購(gòu)物，通過(guò)ai技術(shù)應(yīng)用，將線下實(shí)體店搬到線上，一方面，顧客足不出戶就能自主享受逛街的樂(lè)趣。另一方面，也能夠真正實(shí)現(xiàn)自我所需。線上直接下單，訂單立即同城配送，方便快捷。再例如，送藥機(jī)器人、無(wú)人清掃車、無(wú)人投遞車、無(wú)人售貨機(jī)等等，甚至無(wú)人工廠在不遠(yuǎn)的將來(lái)也會(huì)出現(xiàn)在我們的世界里。3人工智能發(fā)展趨勢(shì)人工智能發(fā)展趨勢(shì)主要涉及到以

7、下方面內(nèi)容：當(dāng)前，人工智能技術(shù)在幫助人類開(kāi)展信息收集、信息分析工作以及開(kāi)展決策的過(guò)程中發(fā)揮著日益重要的作用，不得不承認(rèn)的是，人工智能技術(shù)在的信息處理能力已經(jīng)遠(yuǎn)超人類腦力，在此背景下，人工智能能夠替代人類完成許多復(fù)雜的工作。毋庸置疑的是，在人工智能的發(fā)展中，高度的智能化是其主要的發(fā)展趨勢(shì)，而可以預(yù)見(jiàn)的“高度智能化”，則體現(xiàn)為深度學(xué)習(xí)能力的提升，即人工智能技術(shù)不僅能夠替代人類完成一些較為復(fù)雜的體力勞動(dòng)，而且能夠具備獨(dú)立思考與獨(dú)立分析的能力。具體而言，從未來(lái)人工智能技術(shù)的發(fā)展基礎(chǔ)來(lái)看，一方面，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠?yàn)槿斯ぶ悄荛_(kāi)展深度學(xué)習(xí)帶來(lái)更為豐富的素材，因此，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠在人工智能技術(shù)發(fā)展中發(fā)揮出不容忽

8、視的推動(dòng)作用;另一方面，云計(jì)算、gpu等，是人工智能具備獨(dú)立思考與獨(dú)立分析能力的重要支撐，相對(duì)于大數(shù)據(jù)在人工智能技術(shù)發(fā)展中作用而言，云計(jì)算、gpu等更像是人工智能技術(shù)中的“消化”系統(tǒng)，因此，云計(jì)算、gpu技術(shù)的發(fā)展，為人工智能技術(shù)的發(fā)展帶來(lái)了難得的契機(jī)。未來(lái)的人工智能技術(shù)將呈現(xiàn)出三種基本特征：首先，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)，將呈現(xiàn)出更快的發(fā)展速度。相對(duì)于以人為開(kāi)發(fā)主體的技術(shù)發(fā)展模式而言，基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)能夠?qū)Ξ?dāng)前社會(huì)中存在的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行吸收，雖然人類在獲取這些知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)的過(guò)程中經(jīng)歷了漫長(zhǎng)的發(fā)展歷史，但是對(duì)于人工智能而言，這一知識(shí)與經(jīng)驗(yàn)吸收過(guò)程所占用的時(shí)間將會(huì)十分短暫。而對(duì)這些知識(shí)

9、和經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行吸收的結(jié)果則體現(xiàn)為人工智能對(duì)自身的持續(xù)完善;其次，在深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上，人工智能將能夠展現(xiàn)出更加強(qiáng)大的信息挖掘能力與人機(jī)交互能力。近年來(lái)，人工智能的概念和技術(shù)在逐漸向各個(gè)領(lǐng)域中滲透，一些依托人工智能技術(shù)所開(kāi)發(fā)出的衍生品也已經(jīng)初步具備了良好的人機(jī)交互能力，這種人機(jī)交互能力促使這些衍生品的用戶獲得了更為良好的產(chǎn)品使用體驗(yàn)。隨著人工智能的高度智能化特別是深度學(xué)習(xí)能力的提升，這些基于人工智能技術(shù)所生產(chǎn)的衍生品也將呈現(xiàn)出更為強(qiáng)大的人機(jī)交互能力，從而為社會(huì)大眾生活以及各行各業(yè)的生產(chǎn)帶來(lái)更多的便利。結(jié)語(yǔ)總之，人工智能技術(shù)在現(xiàn)代社會(huì)生產(chǎn)與生活領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，這決定了人工智能技術(shù)的發(fā)展能夠?yàn)楝F(xiàn)代社會(huì)的發(fā)展帶來(lái)更多的變化。雖然人工智能技術(shù)的發(fā)展會(huì)導(dǎo)致一系列科技倫理問(wèn)題，但是現(xiàn)代社會(huì)往往對(duì)這種情況持有較為樂(lè)觀的態(tài)度。與此同時(shí)，人工智能技術(shù)的發(fā)展對(duì)于現(xiàn)代社會(huì)發(fā)展所發(fā)揮的推動(dòng)作用也是顯而易見(jiàn)的，因此，如何更好的推動(dòng)人工智能