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人工智能未来方向:谁将站上下一个风口?

2017年,人工智能将会向怎样的方向发展,又将拥有怎样的未来,让密探带你一探究竟:

深度学习的进展

深度学习是机器学习的一个新领域,出发点在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习的整个学习过程中,几乎可以做到直接把海量数据投放到算法中,让数据自己说话,系统会自动从数据中学习。从输入到输出是一个完全自动的过程。比如,2016年AlphaGo下围棋赢了李世石,Alpha Go背后的DeepMind团队,用的就是深度增强式学习,这是深层神经网络用于决策领域的成果。DeepMind 深度增强学习可以用在游戏方面,也可以用于导航,甚至还能用于个性化推荐系统。

无人车的研发

无人驾驶仍然是2016年最热门的话题之一,不过讨论的话题中心,已经从会不会到来,变成了几年内到来。

特斯拉2016年宣布了十年计划,打算建一个无人车的共享网络,并且特斯拉未来出厂的汽车,都配有自动驾驶所需的所有硬件,软件更新也会慢慢推出。福特、奔驰、宝马、丰田和沃尔沃,都计划在未来五年推出无人驾驶汽车的共享服务。

智能汽车组件的提供商也纷纷加入战局。英特尔今年围绕无人车领域,收购了好几家公司,其中有一家就是做视觉处理器芯片的。英特尔还在2016年和宝马等公司合作,共同开发无人驾驶汽车,产品将在2020年问世

谷歌也成立了无人驾驶项目的实体公司,这个公司将专注于无人车驾驶技术,而不是整车制造。苹果的无人车项目也转向了无人车驾驶技术研发,而不是造一辆无人驾驶电动车。

聊天机器人和语音智能助理

Facebook在2016年的F8大会上,宣布了Facebook聊天机器人计划,目前能够帮助人们在网上订餐、订票、订鲜花等,谷歌也推出了带有聊天机器人的聊天软件Allo。微软也在今年推出了智能机器人开发框架。

语音助理和聊天机器人有不少使用场景。比如,物理上决定了眼睛和手被占据的时候,都非常适合语音智能助理。最典型的就是在家里,我们不愿意去找手机在哪里,只需要声音就能完成,因为语音是人的物理延伸。另一个典型场景就是开车的时候。

计算机视觉

目前计算机视觉主要应用在人脸识别、图像识别、增强现实等方面,技术上还有一定的挑战。

2016年,微软已经发布了一款增强现实眼镜,售价3000美元。这类被誉为黑科技产品的增强现实产品,背后需要大量计算机视觉的技术,比如对手速的识别,还需要通过传感器获取环境的视觉信息。

此外,计算机视觉也是和无人驾驶紧密结合的领域,比如与英特尔合作做无人车的MobilEye,就是比较出名的计算机辅助驾驶芯片提供商。今年有大量计算机视觉领域的公司获得投资,除了上面几个方向,还包括计算机视觉用于人脸识别、安防,以及工业机器人等工业应用。

2017年人工智能正在飞快发展并不断改变着我们的生活,在接下来的时间里,人工智能又会朝着怎样的方向发展?而人工智能核心之一知识图谱,又会如何驱动未来的投资及商业领域呢?

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