Python人工智能的四大趨勢和九大挑戰(zhàn)
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近年來，隨著計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、機(jī)器翻譯的技術(shù)的發(fā)展和商業(yè)化，及諸如數(shù)字廣告和智能基礎(chǔ)設(shè)施等基于機(jī)器學(xué)習(xí)的后臺(tái)技術(shù)的普遍部署
近年來，隨著計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、機(jī)器翻譯的技術(shù)的發(fā)展和商業(yè)化，及諸如數(shù)字廣告和智能基礎(chǔ)設(shè)施等基于機(jī)器學(xué)習(xí)的后臺(tái)技術(shù)的普遍部署，
人工智能已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)室的研究項(xiàng)目變成了實(shí)際生產(chǎn)系統(tǒng)不可或缺的關(guān)鍵技術(shù)。正是因?yàn)榉e累的海量數(shù)據(jù)、計(jì)算能力前所未有的發(fā)展高度、機(jī)器學(xué)習(xí)方法的不斷進(jìn)展、系統(tǒng)軟件和架構(gòu)的持續(xù)創(chuàng)新、及方便這些技術(shù)落地的開源項(xiàng)目和云計(jì)算平臺(tái)，促使了人工智能技術(shù)的廣泛應(yīng)用。
人工智能系統(tǒng)研究的主要有哪些大挑戰(zhàn)，飛速發(fā)展的原因是什么？
下一代人工智能系統(tǒng)將更廣泛地影響我們的生活，人工智能將會(huì)通過與環(huán)境交互替人類進(jìn)行更關(guān)鍵的和更加個(gè)性化的決策。若想要人工智能發(fā)揮更大的作用，我們將面臨諸多極具挑戰(zhàn)性的問題：我們需要人工智能系統(tǒng)可以在各種極端情況下及時(shí)做出安全的決策，比如在各種惡意攻擊情況下具備魯棒性，在保證隱私的情況下具備處理跨多組織多個(gè)人的共享數(shù)據(jù)的能力。隨著摩爾定律的終結(jié)，存儲(chǔ)和處理數(shù)據(jù)的能力將受限，這些挑戰(zhàn)也將變得更加難以解決。在這篇文章里，我們將總結(jié)在系統(tǒng)領(lǐng)域、體系結(jié)構(gòu)領(lǐng)域、安全領(lǐng)域等方面的具體研究方向。
四大趨勢：
1.關(guān)鍵性任務(wù)的人工智能
2.個(gè)性化人工智能
3.跨多組織機(jī)構(gòu)的人工智能
4.后摩爾定律時(shí)期的人工智能
九大挑戰(zhàn)：
1.持續(xù)學(xué)習(xí)
2.魯棒決策
3.可解讀的決策
4.安全
5.對抗學(xué)習(xí)
6.在保密數(shù)據(jù)上的共享學(xué)習(xí)
7.特定領(lǐng)域定制的硬件
8.組件化的AI系統(tǒng)
9.跨云端和邊緣的系統(tǒng)
人工智能在過去二十年飛速發(fā)展的原因歸結(jié)于三點(diǎn)：
人工智能系統(tǒng)研究的主要有哪些大挑戰(zhàn)，飛速發(fā)展的原因是什么？
2，高擴(kuò)展性的計(jì)算機(jī)和軟件系統(tǒng)
3，開源軟件（Spark、TensorFlow、MXNet、Caffe、PyTorch、BigDL）及公有云服務(wù)（Amazon AWS、Google Cloud、MS Azure）的興起和流行，這使研究人員可以很容易的租用GPU服務(wù)器或者FPGA服務(wù)器來驗(yàn)證他們的算法。
雖然人工智能已經(jīng)應(yīng)用到了眾多應(yīng)用領(lǐng)域，但是人類希望在更多領(lǐng)域發(fā)揮人工智能的作用，包括健康醫(yī)療、交通運(yùn)輸、工業(yè)制造、國防、娛樂、能源、農(nóng)業(yè)、銷售業(yè)等等領(lǐng)域。大規(guī)模系統(tǒng)和機(jī)器學(xué)習(xí)框架已經(jīng)幫助人工智能取得了一定程度的成功，我們期待計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠可以更進(jìn)一步地促進(jìn)人工智能的發(fā)展。
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