人工智能是當代最熱門和關注度最高的話題，它將改變?nèi)藗儗?0年后世界的看法。
AI相關工作的需求頻繁增加，尤其是在數(shù)據(jù)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(diào)一句名言：“人工智能是新電力?！?/FONT>
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(shù)據(jù)，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(xiàn)代算法方面占據(jù)領先地位。
最初的電腦占據(jù)整個房間，發(fā)展到如今巴掌大小的智能手機和人工智能，它們現(xiàn)在能執(zhí)行人臉識別、異物檢測等曾經(jīng)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(xiàn)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(yè)中的工業(yè)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(yī)療用途等。然而，未來人工智能與機器人結(jié)合將成為一種創(chuàng)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(zhí)行所需的人類行為。
機器人技術和人工智能在未來發(fā)展空間很大。數(shù)據(jù)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(yè)中實現(xiàn)一流的產(chǎn)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(yè)應用自動化任務的強大組合，在各種現(xiàn)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(xiàn)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(nèi)，上述兩種擔憂完全沒必要。
2. GPT-3和其他振奮人心的發(fā)展
深度學習和人工智能在自然語言處理方面已經(jīng)取得了長足的進步，從簡單的LSTMs，已經(jīng)發(fā)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(chuàng)建的GPT-n系列中的第三代語言預測模型。
開發(fā)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(shù)上訓練了該模型的權(quán)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(fā)展和進步不斷，從工業(yè)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(shù)級增長，將獲得巨大的生產(chǎn)力和廣泛的成功。
3. 云端AI
云計算是計算機系統(tǒng)資源(尤其是數(shù)據(jù)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(lián)網(wǎng)上可供許多用戶使用的數(shù)據(jù)中心。
云計算和人工智能的結(jié)合真正顛覆了該領域，當這兩種出色的應用實踐相結(jié)合，成就讓人矚目。與人工智能集成的云計算的主要優(yōu)勢是具備廣泛的可用資源。
GPUs可用于執(zhí)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。
4. AI和IoT(物聯(lián)網(wǎng))：(AIOT)
物聯(lián)網(wǎng)(IoT)描述了嵌入傳感器、軟件和其他技術的物理對象(“物”)網(wǎng)絡，目的是通過互聯(lián)網(wǎng)與其他設備和系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)連接和交換。
人工智能與物聯(lián)網(wǎng)的結(jié)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(lián)網(wǎng)”或“ AIOT”。啟用了AI的物聯(lián)網(wǎng)(IoT)能夠創(chuàng)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(lián)網(wǎng)設備上的融合，如樹莓派、英偉達Jetson Nano等，可以開發(fā)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(wǎng)絡)
GANs在2014年由Ian Goodfellow開發(fā)并首創(chuàng)，被認為是深度學習的未來，因為其具有創(chuàng)造從未存在過的視覺和圖像的驚人能力。生成式對抗性網(wǎng)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(wǎng)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(chuàng)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(xiàn)過的獨特樣品發(fā)展，它真實存在，遠超人類想象。
人工智能領域可以實現(xiàn)無限的優(yōu)化和發(fā)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(fā)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!
本文轉(zhuǎn)載自公眾號“讀芯術”
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