Fonte: especialistas de Inteligência Artificial
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Actualmente, o mundo está experimentando tecnologia de acoplamento de alta e indústria, superposição profundidade inovação de uma nova rodada de reforma, a formação de grandes volumes de dados, algoritmos teóricos, evolução e infraestrutura de rede de atualização poder da inteligência artificial de computação em uma nova onda de desenvolvimento inovação orientada do pico nova tecnologia continua a obter um avanço, mostrando a profundidade de aprendizagem, integração transfronteiriça, colaboração homem-máquina, grupo open-chi, auto-controle e assim por diante para aplicar o novo recurso orientada. Fortalecer uma nova geração de artificial prospectiva tecnológica inteligência para prever com precisão compreender as tendências de inovação e desenvolvimento de tecnologia globais dinâmicos, será o desenvolvimento saudável da indústria, forma financeira e ordenada, a introdução do planejamento de políticas, desenvolvimento e outros mercados emergentes proporcionaram valor de referência de decisão e significado prático apoio de inteligência.
Em torno deste, o Instituto Chinês de Eletrônica, de acordo com a introdução nacional do "A nova geração de plano de desenvolvimento da inteligência artificial", "Promover o desenvolvimento de uma nova geração da indústria de inteligência artificial plano de acção de três anos (2018-2020 anos)" E uma série de planejamento de políticas, a investigação tem visitou uma série de liderança e destaque em uma nova geração de indústrias de tecnologia de Inteligência Artificial e empresas líderes, a organização pediu aos especialistas e estudiosos em áreas afins da inteligência artificial vem bem conhecidas universidades, instituições de pesquisa, sistema Penteado autoritária grupos de reflexão e consultoria estratégica empresa de renome último relatório, a seleção dos dez tecnologia de crescimento mais original, as seguintes conclusões:
Uma rede neural de confrontorede neural confronto pelo módulo de rede neural refere-se a uma geração contínua de dados com uma arquitetura de rede neural discriminação continuou se módulos de redes neurais reais gerados, criando uma aproximação real da tecnologia de dados de texto de imagem, som e original. A tecnologia está prevista para aumentar significativamente a tradução automática, reconhecimento de face, informações precisão recuperação e precisão, com a capacidade de melhorar o modelo tridimensional de dados de seqüência, O futuro irá gerar um valor considerável em piloto automático, monitoramento de segurança e outros campos.
Ele refere-se a uma construção de camadas múltiplas cápsulas rede de neurónios no módulo de rede neural na profundidade, para descobrir e armazenar informações detalhadas técnica da posição espacial e postura do objecto e semelhantes. Esta técnica permite que a máquina no caso de dados de pequena amostra para identificar rapidamente o mesmo objecto em diferentes contextos, Ele tem perspectivas de aplicação ampla no reconhecimento facial, reconhecimento de imagem, reconhecimento de caracteres e outros campos.
Nuvem AI refere-se ao modo de funcionamento da computação em nuvem e inteligência artificial, profundidade da integração, o foco sobre o uso e compartilhamento de ferramentas de tecnologia de aprendizado de máquina na nuvem. A tecnologia será uma enorme inteligência artificial os custos operacionais para a plataforma de nuvem, pode efetivamente reduzir o limite para o uso de tecnologia de inteligência artificial, equipamento terminal, e expandir grupos de usuários, O futuro vai ser amplamente utilizado em muitas indústrias e áreas de saúde, manufatura, energia e educação.
Profundidade refere-se à profundidade de reforço de aprendizagem redes neurais e aprendizado por reforço combinado com capacidade de decisão, por meio-learning final para alcançar a percepção, tecnologia de integração de tomada de decisão ou conscientes-decisão. A tecnologia não tem necessidade de conhecimento prévio de arquitetura de rede reduz a complexidade dos recursos de hardware e demanda menos, e pode melhorar significativamente a eficiência e robustez de inteligência da máquina para se adaptar a ambientes complexos, Ela terá amplas perspectivas de desenvolvimento na fabricação inteligente, o tratamento médico inteligente, educação inteligente, condução inteligente e outros campos.
interface cérebro-computador inteligente é implementado através do estabelecimento de um caminho conexão direta entre o sistema nervoso e para alcançar um dispositivo externo para interagir com a integração funcional de tecnologia da informação no cérebro humano e o dispositivo externo tem uma alta biocompatibilidade. A tecnologia usa inteligência artificial para controlar uma interface cérebro-computador para o estado de funcionamento do cérebro humano para análise precisa, para alcançar o efeito de promover a integração inteligente cérebro-computador, a forma como os seres humanos se comunicam mais diversificado e eficiente, O futuro vai ser amplamente utilizado na reabilitação clínica, piloto automático, aviação e aeroespacial.
plataforma de inteligência artificial conversação se refere à integração do reconhecimento de fala, compreensão semântica, processamento de linguagem natural, síntese de voz e outras soluções têm de fornecer tecnologia para identificar, compreender e capacidades de feedback de uma plataforma aberta para desenvolvedores. Esta tecnologia permite que a máquina para interagir com as pessoas em cena serviço de conversação natural, O futuro é esperado nas áreas de dispositivos inteligentes portáteis, casa inteligente, veículo inteligente e outra aplicação em larga escala.
A inteligência emocional refere-se ao uso de ferramentas de inteligência artificial simular expressões faciais, tom, emoção e outra resposta emocional semelhante à humana, e para criar uma tecnologia de imagem virtual tem atributos emocionais. Esta técnica pode dar o melhor equipamento para reconhecimento de emoções humanas, a compreensão ea capacidade de inicialização, a fim de trazer mais eficiente e experiência interativa user-friendly, O futuro será mais frequente e aplicações em profundidade em robôs inteligentes, assistentes virtuais inteligentes e outros campos.
computing neuromórfica refere-se a um biológicos sistemas de simulação do cérebro, simulação de neurônios biológicos em um chip, funções e organização da rede sináptica, dando capacidade técnica de aprendizagem e percepção máquina. O objectivo da técnica é que a máquina inclui uma baixa potência, eficiência elevada, alta tolerância a falhas e outras características cérebro biológica semelhante, Ela terá perspectivas de aplicação ampla em matéria de condução inteligente, segurança inteligente, busca inteligente.
Meta-aprendizagem se refere à rede neural e um mecanismo de atenção humana combinada com um algoritmo geral para a construção do modelo de inteligência máquina com rápida capacidade de auto-aprendizagem tecnológica. Esta tecnologia permite que a máquina de inteligência de programação verdadeiramente independente, melhorar significativamente a eficiência ea precisão do modelo de algoritmo existente, As aplicações futuras será a chave para promover ainda mais a inteligência artificial para uma fase comum de estágios especiais.
rede neural Quantum refere-se a um quantum estruturas de dispositivos da rede neural, técnicas de optimização da performance e estrutura da rede neural. Esta tecnologia aproveita a computação quântica ultra-alta velocidade, massivamente paralelo, a capacidade da característica exponencial, encurtar o tempo de treinamento da rede neural, O futuro será de grande valor e amplas perspectivas de aplicação em reconhecimento facial, reconhecimento de imagem, reconhecimento de caracteres e outros campos.
