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人工智能研究趋势(下)

供稿人:徐佳  供稿时间:2016-11-29   关键字:人工智能  趋势  

2014年,人工智能百年研究项目启动,该项目致力于对人工智能领域及其对人类、社区、社会影响进行长期学术研究。监督该项目的常务委员会组建了一个研究小组来每五年评估一次人工智能所处的状态。这篇报告是此项百年研究的第一篇报告,以 “2030年的人工智能与生活”为主题,强调人工智能的各种用途与影响的发生不是独立于彼此,也不独立于其他许多社会和技术上的发展。报告中列举了未来人工智能的研究趋势。 

自然语言处理 

自然语言处理是另一个通常与自动语音识别一同被当做非常活跃的机器感知领域。它很快成为一种拥有大数据集的主流语言商品。谷歌宣布目前其20%的手机查询都是通过语音进行的,并且最近的演示已经证明了实时翻译的可能性。现在研究正在转向发展精准的系统,这些系统能够通过对话而不只是响应程式化的要求来与人互动。 

协同系统 

协同系统进行的是对模型和算法的研究,用以帮助开发能够与其他系统和人类协同工作的自主系统。该研究依赖于开发正式的协作模型,并学习让系统成为有效合作伙伴所需的能力。能够利用人类和机器的互补优势的应用正吸引到越来越多的兴趣——对人类来说可以帮助人工智能系统克服其局限性,对代理来说可以扩大人类的能力和活动。 

众包和人类计算 

在完成许多任务方面由于人类的能力是优于自动化方法的,因而在众包和人类计算方面,通过利用人类智力来解决那些计算机无法单独解决好的问题,该领域研究调查了增强计算机系统的方法,这项研究的提出仅仅是在大约15年前,现在它已经在人工智能领域确立了自己的存在。最有名的众包例子是维基百科,它是一个由网络公民维护和更新的知识库,并且在规模上和深度上远远超越了传统编译的信息源,比如百科全书和词典。 

算法博弈论与计算社会选择 

人工智能的经济和社会计算维度吸引了新的关注。自20世纪80年代初以来,分布式人工智能和多代理系统就已经开始研究,20世纪90年代末开始有显著起色,并由互联网所加速。备受关注的主题包括计算机制设计、计算机社会选择、激励对齐信息获取和算法博弈论。 

物联网 

越来越多的研究机构致力于这样一个想法:一系列设备可以相互连接以收集和分享它们的感官信息。这些设备可以包括家电、汽车、建筑、相机和其他东西。虽然这就是一个技术和无线网络连接设备的问题,人工智能可以为了智能的、有用的目的去处理和使用所产生的大量数据。目前这些设备使用的是令人眼花缭乱的各种不兼容的通信协议。人工智能可以帮助克服这个“巴别塔”。 

神经形态计算 

传统计算机执行计算的冯诺依曼模型,它分离了输入/输出、指令处理和存储器模块。随着深度神经网络在一系列任务中的成功,制造商正在积极追求计算的替代模型——特别是那些受到生物神经网络所启发的——为了提高硬件的效率和计算系统的稳定性的模型。目前这种“神经形态”的计算机尚未清楚地显示出巨大成功,而是刚开始有望实现商业化。但可能它们在不久的将来会变成寻常事物。 

参考文献

Artificial Intelligence and Life in 2030

 


万方数字化期刊中相关文章
人工智能及其在含可再生能源电源的电网安全中的应用
作者:Raj Kumar Aggarwal|
刊名:电网技术
年:2007
卷:31
期:20
摘要:文章概述了用于解决电网复杂问题的当前最高水平的人工智能技术,总结了可再生能源发电系统的发展现状,讨论了将可再生能源发电系统联接到电网中时需要考虑的几个问题.文中还较详细地讨论了近年来发生在欧美电网中的大停电事故.最后扼要介绍了一些基于人工智能的用于解决复杂问题的技术,特别是用于增强含有可再生能源发电的电网及老化电网的安全性的技术.

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