◎ 本刊綜合報道

1.對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。由一個不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊與一個持續(xù)判別所產(chǎn)生數(shù)據(jù)是否真實的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊組成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，創(chuàng)造出近似真實的原創(chuàng)圖像、聲音和文本數(shù)據(jù)，有望大幅提升機(jī)器翻譯、人臉識別、信息檢索的精度和準(zhǔn)確性，未來將應(yīng)用于自動駕駛、安防監(jiān)控等領(lǐng)域。

2.膠囊網(wǎng)絡(luò)。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中構(gòu)建多層神經(jīng)元模塊，用以發(fā)現(xiàn)并存儲物體詳細(xì)空間位置和姿態(tài)等信息。該技術(shù)能使機(jī)器在樣本數(shù)據(jù)較少情形下，快速識別不同情境下的同一對象，在人臉識別、圖像識別、字符識別等領(lǐng)域具有廣闊應(yīng)用前景。

3.云端人工智能。將云計算的運(yùn)作模式與人工智能深度融合，在云端集中使用和共享機(jī)器學(xué)習(xí)工具的技術(shù)。它能有效降低終端設(shè)備使用人工智能技術(shù)的門檻，有利于擴(kuò)大用戶群體，未來將廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、制造、能源、教育等多個行業(yè)領(lǐng)域。

4．深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)。將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和具有決策能力的強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合，通過端到端學(xué)習(xí)的方式實現(xiàn)感知、決策或感知決策一體化。該技術(shù)能顯著提升機(jī)器智能適應(yīng)復(fù)雜環(huán)境的效率，在智能制造、智能醫(yī)療、智能教育、智能駕駛等領(lǐng)域發(fā)展前景廣闊。

5.智能腦機(jī)交互。通過在人腦神經(jīng)與具有高生物相容性的外部設(shè)備間建立直接連接通路，實現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)和外部設(shè)備間信息交互與功能整合。該技術(shù)使人類溝通交流的方式更為多元和高效，未來將廣泛應(yīng)用于臨床康復(fù)、自動駕駛、航空航天等領(lǐng)域。

6.對話式人工智能平臺。是融合語音識別、語義理解、自然語言處理、語音合成等多種解決方案，為開發(fā)者提供具備識別、理解及反饋能力的開放式平臺。該技術(shù)能實現(xiàn)機(jī)器與人在對話服務(wù)場景中的自然交互，未來有望大規(guī)模應(yīng)用于智能可穿戴設(shè)備、智能家居、智能車載等領(lǐng)域。

7.情感智能。利用人工智能手段模擬表情、語氣等類人化情緒響應(yīng)，以打造具有情緒屬性的虛擬形象的技術(shù)。可賦予機(jī)器設(shè)備更好地對人類情感的識別、理解和引導(dǎo)能力，為用戶帶來更具效率和人性化的交互體驗，未來將頻繁、深入應(yīng)用于智能機(jī)器人、智能虛擬助手等領(lǐng)域。

8.神經(jīng)形態(tài)計算。即仿真生物大腦神經(jīng)系統(tǒng)，在芯片上模擬生物神經(jīng)元、突觸的功能及其網(wǎng)絡(luò)組織方式，賦予機(jī)器感知和學(xué)習(xí)能力。該技術(shù)旨在使機(jī)器具備類似生物大腦的低功耗、高效率、高容錯等特性，將在智能駕駛、智能安防、智能搜索等領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。

9.元學(xué)習(xí)。將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類注意機(jī)制相結(jié)合，使機(jī)器智能具備快速自主學(xué)習(xí)能力。該技術(shù)能使機(jī)器智能真正實現(xiàn)自主編程，顯著提升現(xiàn)有算法模型的效率與準(zhǔn)確性，未來將促使人工智能從專用階段邁向通用階段。

10.量子神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。即采用量子器件搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和性能，這項技術(shù)利用量子計算超高速、超并行、指數(shù)級容量的特點，有效縮短神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練時間，未來將在人臉識別、圖像識別、字符識別等領(lǐng)域?qū)崿F(xiàn)廣泛應(yīng)用。