AI Technology Review nouvelles Le monde actuel connaît un haut degré de technologie de couplage et de l'industrie, la superposition de la profondeur de l'innovation d'un nouveau cycle de réforme, la formation de grandes quantités de données, les algorithmes théoriques, l'évolution et la puissance mise à niveau l'infrastructure informatique du réseau de l'intelligence artificielle dans une nouvelle vague d'innovation axée Sommet sur le développement période, les nouvelles technologies continuent d'obtenir une percée, montrant la profondeur de l'apprentissage, l'intégration transfrontalière, la collaboration homme-machine, groupe ouvert-chi, la maîtrise de soi et ainsi de suite pour appliquer la nouvelle fonctionnalité orientée.
Renforcer une nouvelle génération de prospective technologique de l'intelligence artificielle pour prédire de saisir avec précision les tendances de l'innovation technologique mondiale dynamique et de développement, sera le développement sain de l'industrie, de manière financière et ordonnée, la mise en place de la planification des politiques, le développement et d'autres marchés émergents ont fourni la valeur de référence de prise de décision et la signification pratique de le soutien du renseignement.
Récemment, l'Institut d'électronique chinois, selon l'introduction nationale de la « nouvelle génération de plan de développement de l'intelligence artificielle », « Promouvoir le développement d'une nouvelle génération de l'industrie de l'intelligence artificielle plan d'action de trois ans (2018-2020 ans), » et une série de planification des politiques, la recherche a visité un certain nombre de nouvelles la technologie d'intelligence artificielle de génération et les industries ayant un niveau avancé et les caractéristiques des grandes entreprises, l'organisation a appelé les experts et les chercheurs dans des domaines connexes de l'intelligence artificielle provient des universités bien connues, les instituts de recherche, des critiques du système le dernier rapport de l'autorité du think bien connu des chars et cabinet de conseil stratégique, la sélection du dix la plupart des technologies de croissance uniques:
1. Réseau de neurones conflictuel
Elle se réfère à par le module de réseau de neurones avec une génération continue des données générées par une détermination en continu si réel architecture réseau de neurones modules de réseau de neurones, afin de créer une véritable approximation de la technologie d'origine image, du son et des données de texte. La technologie devrait améliorer considérablement la traduction automatique, la reconnaissance faciale, la précision recherche d'information et de précision, avec la capacité d'améliorer la séquence de données de modèle en trois dimensions, l'avenir va générer une valeur significative en pilote automatique, surveillance de la sécurité et d'autres domaines.
réseau de neurones antagonique avec les données de discrimination généré des données se poursuit
2. Capsule réseau
Elle se réfère à un produit d'assemblage d'un module à couches multiples dans les neurones de profondeur dans le réseau de neurones, de découvrir et de stocker des informations techniques détaillées de la position spatiale et de la posture de l'objet et analogues. Cette technique permet à la machine dans le cas des données de petits échantillons pour identifier rapidement le même objet dans des contextes différents, a de larges perspectives d'application dans la reconnaissance faciale, reconnaissance d'image, reconnaissance de caractères, et d'autres domaines.
algorithme de réseau capsules peut identifier le même objet sous différents angles
3. Nuage AI
Il fait référence au mode de fonctionnement du cloud computing et de l'intelligence artificielle, la profondeur de l'intégration, l'accent sur l'utilisation et le partage des outils technologiques d'apprentissage de la machine dans le nuage. La technologie sera un énorme coûts d'exploitation de l'intelligence artificielle à la plate-forme cloud, peut abaisser efficacement le seuil pour l'utilisation de la technologie de l'intelligence artificielle, les équipements terminaux, et d'élargir les groupes d'utilisateurs, l'avenir sera largement utilisé dans de nombreuses industries et secteurs de la santé, la fabrication, l'énergie, l'éducation, etc. .
services d'intelligence artificielle ont lancé une grande entreprise cloud computing
4. La profondeur de l'apprentissage de renforcement
Il fait référence à la profondeur des réseaux de neurones et de l'apprentissage de renforcement associés à la capacité de prise de décision, par voie de parvenir à la perception, la technologie ou la prise de conscience de décision d'intégration de fin d'apprentissage. La technologie n'a pas besoin connaissance préalable de l'architecture du réseau réduit la complexité des ressources matérielles et de la demande moins, et peut considérablement améliorer l'efficacité et la robustesse de l'intelligence de la machine pour adapter à des environnements complexes, sera dans le domaine de la fabrication intelligente, un traitement médical intelligent, l'éducation intelligente, la conduite intelligente, etc. il a de larges perspectives de développement.
La profondeur de l'apprentissage par renforcement avec de bonnes caractéristiques structurelles
5. Interface cerveau-ordinateur intelligent
Se réfère à une voie de liaison directe entre le système nerveux et de réaliser un dispositif externe d'interagir avec l'intégration fonctionnelle de la technologie de l'information dans le cerveau humain et le dispositif externe possède une biocompatibilité élevée. La technologie utilise l'intelligence artificielle pour contrôler une interface cerveau-ordinateur pour l'état de fonctionnement du cerveau humain pour une analyse précise, pour obtenir l'effet de promouvoir l'intégration intelligente cerveau-ordinateur, les humains façon de communiquer un avenir plus diversifié et efficace sera largement utilisé en réadaptation clinique, automatique la conduite, de l'aéronautique et d'autres domaines.
l'interface cerveau-ordinateur humain intelligent pour faire une communication efficace
6. plate-forme d'intelligence artificielle de conversation
Fait référence à l'intégration de la reconnaissance vocale, la compréhension sémantique, le traitement du langage naturel, la synthèse de la parole et d'autres solutions doivent fournir la technologie pour identifier, comprendre et les capacités de rétroaction d'une plate-forme ouverte pour les développeurs. Cette technologie permet à la machine d'interagir avec les gens dans des scénarios de services de conversation naturelle, l'avenir est attendue dans les domaines des dispositifs portables intelligents, maison intelligente, véhicules intelligents et d'autres applications à grande échelle.
la structure de la plate-forme d'intelligence artificielle conversationnel
7. L'intelligence émotionnelle
Fait référence à l'utilisation d'outils d'intelligence artificielle simulent les expressions du visage, le ton, l'émotion et l'autre réaction émotionnelle comme humaine, et de créer une technologie d'image virtuelle a des attributs émotionnels. Cette technique peut donner un meilleur équipement à la reconnaissance de l'émotion humaine, la compréhension et la capacité de démarrage, afin d'apporter une expérience interactive plus efficace et conviviale, l'avenir se assistants virtuels et d'autres domaines de robots intelligents, intelligents et plus fréquents demande de profondeur.
La technologie de l'intelligence émotionnelle simulera les émotions humaines
8. Calcul neuromorphic
Il fait référence aux systèmes biologiques de simulation du cerveau, la simulation de neurones biologiques sur une puce, les fonctions et l'organisation du réseau synaptique, ce qui donne la capacité technique de l'apprentissage de la machine et de la perception. L'objectif de la technologie est de fabriquer des machines à faible consommation d'énergie, une grande efficacité, tolérance de pannes et d'autres caractéristiques similaires au cerveau biologique, aura de larges perspectives d'application dans le domaine de la conduite intelligente, la sécurité intelligente, recherche intelligente.
Structure de calcul neuromorphique
9. Metalearning
Il fait référence au réseau de neurones et le mécanisme de l'attention humaine combinée à un algorithme général pour construire le modèle de l'intelligence de la machine avec la capacité d'auto-apprentissage technologique rapide. Cette technologie permet à l'intelligence de la machine de programmation véritablement indépendant, d'améliorer considérablement l'efficacité et la précision de l'algorithme modèle existant, l'avenir sera la clé pour promouvoir l'application de l'intelligence artificielle vers une scène commune d'étapes spéciales.
Meta-apprentissage rapide d'apprentissage autonome
10. Quantum Réseaux de Neurones
Elle se réfère à une des structures de dispositifs quantiques du réseau de neurones, des techniques d'optimisation de la performance et de la structure du réseau de neurones. La technologie tire pleinement parti de l'informatique quantique ultra-rapide, massivement parallèle, les caractéristiques de la capacité exponentielle pour réduire efficacement le temps de formation des réseaux de neurones, l'avenir sera d'une grande valeur et de larges perspectives d'application dans la reconnaissance faciale, reconnaissance d'image, reconnaissance de caractères et d'autres domaines.
diagramme de structure de réseau de neurones Quantum
