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2020年最值得关注的10大人工智能趋势!

发布时间:2020-1-13 18:56:20    点击量:647
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本文2140字,建议阅读5分钟
本文根据《The Next Web》、《福布斯》以及百度研究院等的消息总结出2020年AI的10大趋势

2020年将成为AI发展激动人心的一年。人工智能将来会给人类带来巨大的潜力。专家预测在2020年AI将会大力促进社会的发展。技术领域的诸如区块链、人工智能领导的自动化、机器学习、企业内容管理、人工智能的后台、量子计算AI应用、主流物联网、医疗保健等都会因为AI的应用而带来质的飞跃。

计算机图形学

2020年值得关注的趋势之一将是在计算机生成的图形中使用AI的进步。对于更逼真的效果(例如在电影和游戏中创建高保真环境,车辆和角色)而言,尤其如此。在屏幕上重现逼真的金属副本,木材或葡萄皮的暗淡光泽通常是非常耗时的过程。对于人类艺术家,它也往往需要大量的经验和耐心。

各种研究人员已经在开发新方法来帮助AI做繁重的工作。以NVIDIA为例,它已经为此工作了几年。他们正在使用AI来改善光线追踪和栅格化等功能,以创建一种更便宜,更快捷的方法来渲染计算机游戏中的超真实感图形。维也纳的其他研究人员也在研究在艺术家的监督下实现部分或全部自动化过程的方法。使用神经网络和机器学习从创建者那里获得提示,以生成示例图像以供批准。

深度仿真(Deepfake)

Deepfakes是近年来出现了巨大进步的另一个领域。2019年出现了很多令人高兴的幽默的深造假,在许多社交媒体网络上广为流传。但是随着时间的流逝,这项技术只会变得更加复杂。这为可能在现实世界中损害或破坏人们声誉的一些令人担忧的后果打开了大门。
随着Deepfake越来越难以与真实录音区分开来,我们如何在将来判断出它们是否为假冒产品?这很重要,因为深造品很容易被用来传播错误政治信息,破坏公司甚至是网络欺凌。谷歌和Facebook一直试图通过发布数千个Deepfake视频来教AI如何检测它们来克服这一问题,似乎也难过。

 

预测性文本

预测性文本已经存在了一段时间,但是通过使用AI对其进行增压,我们可能会达到这样的程度,即AI会先知道您要编写的内容。例如,“智能”电子邮件预测文本已在Gmail等产品上进行测试。如果使用正确,这可以帮助用户显着加快写作速度。当然,即使AI正确预测了您的意图,许多人还是会发现自己总是在写下整个句子。

 

人工智能的道德伦理问题

随着人工智能变得越来越复杂,开发人员需要注意他们的工作道德。AI伦理是技术伦理的一个子类别,它定义了AI的人类设计师应如何构建,使用和“对待”其创作。它还定义或希望AI应该如何在道德和道德上行事。简称“机器人伦理学”,其主要关注点是防止机器人和AI对人类造成伤害。

这个领域的早期工作是由伟大的艾萨克·阿西莫夫(Isaac Asimov)及其“机器人三定律”定义的,此后近年来受到了很多关注。许多人认为,在开发任何真正高级的AI之前,可能是时候在法律上对许多概念进行编码了。

量子计算将增强AI

2020年值得关注的另一趋势将是量子计算和AI的进步。量子计算有望彻底改变计算机科学的许多方面,并有望在未来增强AI。

它旨在极大地提高我们生成,存储和分析大量数据的速度和效率。这对于大数据,机器学习和AI认知可能具有巨大的潜力。通过大幅度提高筛选速度并理解海量数据集,人工智能和人类应会受益匪浅,它甚至可能引发新的工业革命。

人脸识别

面部识别目前越来越广泛的应用在我们的生活之中。越来越多地使用人工智能来帮助识别人脸并跟踪人们的位置。一些提议的解决方案甚至可以通过分析他们的步态和心跳来帮助发现他们;基于AI的监视已经在世界各地的许多机场中进行,并且越来越多地被执法部门采用;更为重要的是,基于面部识别的支付系统正在中国兴起,目前已经能做到不带钱包也不带手机即可出门买到自己想要的东西了。

自动机器学习

自动机器学习(AutoML)将能够把传统机器学习中的迭代过程综合在一起,构建一个自动化的过程。研究人员仅需输入元知识(如卷积的运算过程,问题的描述等),该算法就可以自动选择合适的数据,自动调优模型结构和配置,自动地训练模型,并将其适配部署到不同的设备上。AutoML的快速发展将大大降低机器学习的门槛,扩大AI应用普及率。

 

物联网的全新突破

物联网将在边界、维度和场景三个方向形成突破。随着5G和边缘计算的发展,算力将突破云计算中心的边界,向万物蔓延,将会产生一个泛分布式计算平台。同时,时间和空间是这个物理世界最重要的两个维度,对时间和空间的洞察将成为新一代物联网平台的基础能力。这也将促进物联网与能源、电力、工业、物流、医疗、智能城市等更多场景发生融合,创造出更大的价值。

区块链技术与场景融合

随着区块链技术与AI、大数据、IOT和边缘计算的深度结合,数据和资产线下线上的映射问题逐一解决。围绕区块链构建的数据确权、数据使用,数据流通和交换等解决方案,将在各行各业发挥巨大的作用。例如,在电商领域,可保证商品的全流程数据真实性;供应链领域,可保证全流程数据的公开和透明,以及企业之间的安全交换;在政务领域,能实现政府数据的打通,实现证件的电子化等等。

 

人工智能优化生产渠道

《星际大战第二集:克隆人战争》中的机器人制造设施可能并非来自一个遥远的星系。由AI驱动的全自动生产线将在不久的将来与我们同在。

虽然我们还没有到位,但正如我们所说的那样,人工智能和机器学习已被用于优化生产。这有望降低投资的组织成本,提高质量并减少能耗。

  

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