人工智能是當代最熱門和關注度最高的話題,它將改變人們對20年后世界的看法。
AI相關工作的需求頻繁增加,尤其是在數據科學和機器學習職位方面,人們相信,正如約100年前電力改變世界一樣,人工智能也將改變世界。吳恩達教授(美國斯坦福大學計算機科學系和電子工程系副教授)曾反復強調一句名言:“人工智能是新電力。”
人工智能領域進步飛快:由于有圖形處理器(也稱顯卡,GPUs)和大量數據,人工智能的處理能力和計算能力提高,我們才能在深度學習和現代算法方面占據領先地位。
最初的電腦占據整個房間,發展到如今巴掌大小的智能手機和人工智能,它們現在能執行人臉識別、異物檢測等曾經被視為不可能完成的任務。
還有其他一些引人關注的領域,如機器人技術、電子技術等,也在與時俱進,向更高領域進階。本文將研究五大人工智能或AI組合技術和趨勢,這些技術和趨勢將超越想象,傳遍整個世界。
1. 自動化與人工智能
未來幾十年,機器人技術將大有前景,在現實世界中,它實施的領域選擇將非常廣泛。
機器人技術應用范圍很廣,包括工廠和工業中的工業機器人和機械臂、探索火星或月球等外行星的太空漫游車、軍事應用、醫療用途等。然而,未來人工智能與機器人結合將成為一種創新方法,改變未來幾年格局。具有人工智能集成的機器人將能夠處理、計算、評估和執行所需的人類行為。
機器人技術和人工智能在未來發展空間很大。數據科學項目與機器人的集成潛力巨大,可以用很少的人力物力在工業中實現一流的產品制造。機器人和AI能力無限,在處理手頭任務方面具有巨大的潛力。人工智能和機器人是工業應用自動化任務的強大組合,在各種現實用例中潛力無限。
至于大家所擔憂的科幻影片中基于AI的機器人將奪走人類工作或征服世界,完全是庸人自擾。對于前者,機器人總是需要某種人類行為的干預,而對于后者,距離實現真正的人工智能還有很長的路要走。因此,至少在未來20年內,上述兩種擔憂完全沒必要。
2. GPT-3和其他振奮人心的發展
深度學習和人工智能在自然語言處理方面已經取得了長足的進步,從簡單的LSTMs,已經發展到使用BERT、transformers、序列到關注序列模型等。
生成式預訓練的Transformer 3是一種自動回歸語言模型,它運用深度學習來生成人能理解的文本,是由位于舊金山的人工智能研究實驗室OpenAI創建的GPT-n系列中的第三代語言預測模型。
開發的GPT-3模型是自然語言處理領域的一次進展。OpenAI在將近1,750億個訓練參數上訓練了該模型的權重,該模型無需任何人為干預即可撰寫完整的新聞文章和雜志。
不斷投入資金和加大支持力度使得這些領域發展和進步不斷,從工業領域的人工智能一直到游戲領域的人工智能的研究呈指數級增長,將獲得巨大的生產力和廣泛的成功。
3. 云端AI
云計算是計算機系統資源(尤其是數據存儲和計算能力)的按需可用性,而無需用戶直接進行主動管理,該術語通常用于描述互聯網上可供許多用戶使用的數據中心。
云計算和人工智能的結合真正顛覆了該領域,當這兩種出色的應用實踐相結合,成就讓人矚目。與人工智能集成的云計算的主要優勢是具備廣泛的可用資源。
GPUs可用于執行復雜的深度學習計算,并將這些人工智能模型部署到云端,增加受眾,這是一項巨大的成就。谷歌合作實驗室是一個很好的平臺,可以建立Jupyter筆記本,用于評估、計算并分享AI項目。
物聯網(IoT)描述了嵌入傳感器、軟件和其他技術的物理對象(“物”)網絡,目的是通過互聯網與其他設備和系統進行數據連接和交換。
人工智能與物聯網的結合形成了一個全新有趣又獨特的研究分支,簡稱為“人工物聯網”或“ AIOT”。啟用了AI的物聯網(IoT)能夠創建智能機器,該機器可以模擬智能行為,同時支持幾乎沒有人為干擾的決策能力。
隨著人工智能在嵌入式物聯網設備上的融合,如樹莓派、英偉達Jetson Nano等,可以開發出一些利潤豐厚、對全社會有益的杰作。虛擬助手(例如Alexa,Siri或Google AI)的一些示例顯示了高級智能和未來的可能性。
5. GANs(生成式對抗網絡)
GANs在2014年由Ian Goodfellow開發并首創,被認為是深度學習的未來,因為其具有創造從未存在過的視覺和圖像的驚人能力。生成式對抗性網絡是當前深度學習的高峰,其曲線正在不斷改進。
不可否認,GANs是未來趨勢,它將永遠變革人工智能。筆者必須指出兩個網絡——生成器和鑒別器,二者相互對抗,并存在小小的爭議。
生成器試圖創建真實的假圖像,以繞過鑒別器的基本檢查,而鑒別器的作用是捕獲假副本。這種貓和老鼠式的追逐導致了從未出現過的獨特樣品發展,它真實存在,遠超人類想象。
人工智能領域可以實現無限的優化和發展,這些主要的新興趨勢只是人工智能及其同代人未來的一個跡象。人工智能就在我們身邊,這個領域的快速發展著實讓人著迷,新技術及人工智能的崛起令人興奮不已。未來擁有無窮想象!
責編AJX
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