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Python人工智慧的四大趨勢(shì)和九大挑戰

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　　近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、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(guǎng)告和智能基礎(chǔ)設(shè)施等基於機(jī)器學(xué)習(xí)的後臺(tái)技術(shù)的普遍部署

　　近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)視覺、語音識別、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(guǎng)告和智能基礎(chǔ)設(shè)施等基於機(jī)器學(xué)習(xí)的後臺(tái)技術(shù)的普遍部署，人工智慧已經(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)。正是因為積累的海量數(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)軟體和架構(gòu )的持續(xù)創(chuàng)新、及方便這些技術(shù)落地的開(kāi)源項(xiàng)目和雲計(jì)算平臺(tái)，促使了人工智慧技術(shù)的廣(guǎng)泛應(yīng)用。
　　人工智慧系統(tǒng)研究的主要有哪些大挑戰，飛速發(fā)展的原因是什麼？
　　下一代人工智慧系統(tǒng)將更廣(guǎng)泛地影響我們的生活，人工智慧將會(huì)通過(guò)與環(huán)境交互替人類(lèi)進(jìn)行更關(guān)鍵的和更加個(gè)性化的決策。若想要人工智慧發(fā)揮更大的作用，我們將面臨諸多極具挑戰性的問(wèn)題：我們需要人工智慧系統(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，這些挑戰也將變得更加難以解決。在這篇文章裡，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(shì)：
　　1.關(guān)鍵性任務(wù)的人工智慧
　　2.個(gè)性化人工智慧
　　3.跨多組織機(jī)構(gòu )的人工智慧
　　4.後摩爾定律時(shí)期的人工智慧
　　九大挑戰：
　　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(duì)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)域定製的硬體
　　8.組件化的AI系統(tǒng)
　　9.跨雲端和邊緣的系統(tǒng)
　　人工智慧在過(guò)去二十年飛速發(fā)展的原因歸結(jié)於三點(diǎn)：
　　人工智慧系統(tǒng)研究的主要有哪些大挑戰，飛速發(fā)展的原因是什麼？
　　2，高擴展性的計(jì)算機(jī)和軟體系統(tǒng)
　　3，開(kāi)源軟體（Spark、TensorFlow、MXNet、Caffe、PyTorch、BigDL）及公有雲服務(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伺服器或者FPGA伺服器來(lái)驗(yàn)證他們的算法。
　　雖然人工智慧已經(jīng)應(yīng)用到了眾多應(yīng)用領(lǐng)域，但是人類(lèi)希望在更多領(lǐng)域發(fā)揮人工智慧的作用，包括健康醫(yī)療、交通運(yùn)輸(shū)、工業(yè)製造、國(guó)防、娛樂、能源、農(nóng)業(yè)、銷(xiāo)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)幫助人工智慧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)人工智慧的發(fā)展。