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人工智能技术及应用之过程、系统和计算神经科学(中)

供稿人:张敬茂  供稿时间:2020-11-18   关键字:人工智能  

1.实时机器学习

AI的一个重大挑战是建立一直自动化的机器,它可以主动收集和解释数据、点模式和整合上下文信息,并最终实现实时学习。对实时机器学习(RTML)的新研究表明,可以使用事务数据的连续流动和实时调整模型。这标志着数据移动和我们如何获取信息的巨大变化。尽管所有的大型科技公司都在密切合作,推进RTML的研究,美国国家科学基金会仍然发起了一项1000万美元的奖励计划,以促进这一领域的研究。

2.自然语言生成(NLG)

随着数字助理的日益普及,消费者希望能够与机器进行自然对话。但是训练AI系统需要大量的数据。自然语言生成(NLG)系统可以自动检测、解析、可视化和叙述关键数据。谷歌的云自然语言API、Azure文本到语音API、IBM Watson文本到语音、亚马逊POLLY和百度的文本到语音系统都在推进NLG领域。像Arria NLG,Narrative Science 和 Automated Insights这几个公司的产品有助于非数据科学的人能更好地了解他们组织内部发生的事情。NLG的一种可能性是:开发一种系统,它可以用简单的语言来解释它自己,以及自己做出决定。 

3.机器学习中的实时上下文

世界充满了信息,包括错误信息、以及肤浅的信息。去年,IBM公布了一个AI系统项目,称之为Debater项目,该系统能够在实时学习系统中整合上下文,并在复杂的话题上与人类进行辩论。为了帮助人们实践他们的推理,深挖大量的论据并得出可靠的结论,项目辩论者展示了机器学习系统可以如何使用一系列源材料与实时数据一起形成论据。 

4.一般强化学习算法

研究人员正在开发能够学习多个任务的单一算法。有经验开发出具有人类大师级别水平工具的AlphaGo背后的团队DeepMind,目前已经开发出一种创新的新算法:AlphaZero。它能达到超越常人的能力,这不仅在围棋领域,在其他游戏领域也可以,包括国际象棋和shogi(日本象棋)。这一算法从没有知识开始,只有游戏规则,最终发展自己的策略来击败其他玩家。在2020年1月份,DeepMind发布了新的研究成果,显示强化学习技术可以用来提高我们对心理健康和行为动机的理解。 

5.深度学习量表

在20世纪80年代,Geoffrey Hinton和卡内基梅隆大学的一组研究人员设想了一种基于反向传播的训练方法,这种方法将来可能会形成一个无监督的AI网络。估计经过几十年的时间去建立和训练庞大的数据集、识别算法和强大的计算机系统,可以很好地实现这一想法。去年,脸谱网的Yann LeCun,蒙特利尔大学的Yoshua Bengio和Hinton(现在在谷歌)的深度研究学习研究赢得了图灵奖,AI的这个子领域终于真正起飞了。程序员使用特殊的深度学习算法和数据的语料库,通常是兆兆字节的文本、图像、视频、语音等,并且系统被训练为自主学习。虽然概念上的深度学习并不新鲜,但最近发生了变化的是计算量和可用数据量。实际上,这意味着越来越多的人类进程将自动化,包括软件的编写,计算机将很快开始自己动手编写软件。深度学习(DL)受到计算机网络处理能力的限制,然而新的芯片组和更快的处理器将有助于DNS以超快的速度执行。 

6.更快更强大的开源框架

研究实验室OpenAI开发和部署了开放源码的AI语言系统,谷歌和脸谱网的开源框架也被广泛使用。其中脸谱网的Soumith Chintala创建的开源PyTorch是其中最具特色的,这也是在世界上使用的最流行的机器学习框架之一。在2018,谷歌公开了一种技术,使用Web上的大量的未注释的文本来训练通用语言表示模型(称为预训练)。称之为为Bidirectional Encoder Representations from Transformers (or BERT),这是一个问答系统,可以在大约30分钟内完成训练。硬件升级和更快的芯片应该有助于开源框架在未来几年内运行更快和传播更广。 

参考文献

Future Today Institute.2020 Tech Trends Teport. 
http://futuretodayinstitute.com/2020-tech-trends/

 


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刊名:电网技术
年:2007
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