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除了Alpha Go 还有哪些“深度学习”值得关注?

2016-09-10 09:41
kumsing
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  2016正好是人工智能概念诞生60周年。早在1956年,美国达特茅斯(Dartmouth)大学召开的学术会议上就提出了人工智能的概念。60年里,科学技术的积累使得机器学习、模式识别、人机交互这三个基础支撑可以得到较为广泛的应用。

  随着一个甲子的科技发展,人工智能已不再是电影里的科幻桥段。从打败世界围棋冠军的AlphaGo类弱AI,到电影《Her》里机器人女友的强AI引发热议,从智能化生活场景的日益丰富,到工业/企业服务领域的AI应用引发产业升级,人工智能再次引发全球关注和讨论,在互联网及移动互联普及的今天,AI进入“井喷式”创新的时代。

  政策层面上,不断出台的扶持政策加速着人工智能需求的落地。“人工智能”首次出现在“十三五”规划草案中;在“科技创新-2030项目”中,智能制造和机器人成为重大工程之一。千亿元级的人工智能市场应用规模正在形成。

  资本对人工智能的关注也是在不断升温。根据Venture Scanner的统计,2015年中国人工智能行业投资次数43次,金额超过10亿人民币,主要集中在五大细分领域:计算机视觉(研发类)、自然语言处理、私人虚拟助理、智能机器人和语音识别;中国AI行业的总投资额已达美国市场的70%,从趋势上看,未来资本将主要涌向机器学习与场景应用两大方向,预计投资额将在2020年前超过美国。

  由于工业发展和智能化生活的需要,目前国内智能机器人行业的研发主要集中于家庭机器人、工业\企业服务和智能助手三个方面。目前阶段,家庭服务机器人智能化程度还处于初级水平,应用最为广泛的是工业/企业场景,例如仓储和物流机器人。而在工业机器人市场中,中国所占市场份额最大,约为27%,市场前景广阔。

  另一方面,在各国AI技术蓬勃发展的今天,中国语音识别和图像识别的应用已达到国际领先水平。在图像/语音识别的基础之上,深度学习即模拟神经网络的输入和输出,通过大规模数据进行训练,从而对样本进行精准分类和预测,实现了“计算”之外的“思考”。训练和建模逻辑的算法既是瓶颈也是突破口,深度学习的未来应用与发展值得瞩目。

  那么除了AlphaGo,还有哪些深度学习应用?还有哪些新秀机器人又双叒叕刷新你对智能程度的认知?

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