為加強對新一代人工智能技術的前瞻預判，把握全球技術創(chuàng)新動態(tài)及發(fā)展趨勢，中國電子學會近期走訪人工智能相關企業(yè)及高校院所專家，遴選發(fā)布了十項最具特色的成長性技術，主要內(nèi)容如下：
——對抗性神經(jīng)網(wǎng)絡。由一個不斷產(chǎn)生數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡模塊與一個持續(xù)判別所產(chǎn)生數(shù)據(jù)是否真實的神經(jīng)網(wǎng)絡模塊組成的神經(jīng)網(wǎng)絡架構，創(chuàng)造出近似真實的原創(chuàng)圖像、聲音和文本數(shù)據(jù)，有望大幅提升機器翻譯、人臉識別、信息檢索的精度和準確性，未來將應用于自動駕駛、安防監(jiān)控等領域。
——膠囊網(wǎng)絡。在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中構建多層神經(jīng)元模塊，用以發(fā)現(xiàn)并存儲物體詳細空間位置和姿態(tài)等信息。該技術能使機器在樣本數(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、字符識別等領域具有廣闊應用前景。
——云端人工智能。將云計算的運作模式與人工智能深度融合，在云端集中使用和共享機器學習工具的技術。它能有效降低終端設備使用人工智能技術的門檻，有利于擴大用戶群體，未來將廣泛應用于醫(yī)療、制造、能源、教育等多個行業(yè)領域。
——深度強化學習。將深度神經(jīng)網(wǎng)絡和具有決策能力的強化學習相結合，通過端到端學習的方式實現(xiàn)感知、決策或感知決策一體化。該技術能顯著提升機器智能適應復雜環(huán)境的效率，在智能制造、智能醫(yī)療、智能教育、智能駕駛等領域發(fā)展前景廣闊。
——智能腦機交互。通過在人腦神經(jīng)與具有高生物相容性的外部設備間建立直接連接通路，實現(xiàn)神經(jīng)系統(tǒng)和外部設備間信息交互與功能整合。該技術使人類溝通交流的方式更為多元和高效，未來將廣泛應用于臨床康復、自動駕駛、航空航天等領域。
——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。該技術能實現(xiàn)機器與人在對話服務場景中的自然交互，未來有望大規(guī)模應用于智能可穿戴設備、智能家居、智能車載等領域。
——情感智能。利用人工智能手段模擬表情、語氣、情感等類人化情緒響應，以打造具有情緒屬性的虛擬形象的技術。可賦予機器設備更好地對人類情感的識別、理解和引導能力，為用戶帶來更具效率和人性化的交互體驗，未來將頻繁、深入應用于智能機器人、智能虛擬助手等領域。
——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)絡組織方式，賦予機器感知和學習能力。該技術旨在使機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、智能搜索等領域廣泛應用。
——元學習。將神經(jīng)網(wǎng)絡與人類注意機制相結合，使機器智能具備快速自主學習能力。該技術能使機器智能真正實現(xiàn)自主編程，顯著提升現(xiàn)有算法模型的效率與準確性，未來將促使人工智能從專用階段邁向通用階段。
——量子神經(jīng)網(wǎng)絡。即采用量子器件搭建神經(jīng)網(wǎng)絡，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡結構和性能，這項技術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)絡的訓練時間，未來將在人臉識別、圖像識別、字符識別等領域?qū)崿F(xiàn)廣泛應用。
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