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人工智能創(chuàng)新一： 機器深度學習
AI人工智能正以驚人的速度發(fā)展。創(chuàng)建可以模仿人類大腦功能的深層神經(jīng)網(wǎng)絡是目前科學家主要功課的方向。計算機模擬生成的神經(jīng)元網(wǎng)絡能夠通過大量數(shù)據(jù)分析來突出異常并分析過去人類需要很長時間才能檢測到的模式。真是因為各種算法的運用，讓機器深度學習逐漸成為可能。雖然還沒有完全達到模擬人腦的程度，但是對于日常生活中部分初步的分析，計算機已經(jīng)可以自主完成了。
第人工智能創(chuàng)新二：生成對抗網(wǎng)絡（GAN）
GAN是當今世界最受關注的機器學習模型之一。使用兩個競爭神經(jīng)網(wǎng)絡：發(fā)電機網(wǎng)絡和鑒別器網(wǎng)，GAN通過相互“欺騙”來推動改進，從而簡化了其中的過程。在行業(yè)中，GAN可用于操縱數(shù)據(jù)，例如，允許電商網(wǎng)站通過改變服裝的顏色甚至改變模特的面部和身體類型來滿足個性化客戶體驗。目前GAN的對抗訓練能力正被用于提高全自動車輛的安全性上，并推動基因編輯和基因治療的應用。
人工智能創(chuàng)新三：計算機視覺
目前我們所知所有AI相關專利中有一大部分屬于計算機視覺相關的，過去3年內的復合年增長率為24％。計算機視覺的進步種類很多，包括更高的分辨率和更強的視頻功能，是人工智能在醫(yī)療保健和汽車行業(yè)采用的關鍵驅動因素之一。
人工智能創(chuàng)新四：自然語言處理（NLP）
自然語言處理準確度越來越出色，甚至現(xiàn)在能夠在幾秒鐘的時間內翻譯多種語言。例如，這種轉變已經(jīng)改變了Siri和Alexa等虛擬助手平臺的能力。
人工智能創(chuàng)新五：開放平臺
對于開發(fā)人員而言，任何人都可以通過網(wǎng)絡獲得的免費深度學習工具（如TensorFlow和Pytorch）加速了他們優(yōu)化計算機資源以自動化流程的能力。隨著可互換AI模型的開放生態(tài)系統(tǒng)不斷爆炸，正在創(chuàng)建的庫和共享用例的數(shù)量也在不斷增加，強化學習被認為是下一個主要的范式轉變。
人工智能創(chuàng)新六：培訓和推理硬件
人工智能社區(qū)正普遍期待著芯片供應商英特爾和Nvidia的下一代培訓解決方案，預計將在今年晚些時候推出。這些解決方案旨在提高能效并支持邊緣設備，包括路由器，路由交換機，集成接入設備（IAD），多路復用器以及MAN和WAN接入設備。

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