Academia Çin Elektronik Enstitüsü En Çok Büyüyen On Yapay Zeka Teknolojisini Duyurdu
AI Technology Review News Şu anda dünya, teknoloji ve endüstride son derece bağlantılı ve derinlemesine üst üste binen yeni bir değişiklik turundan geçiyor.Büyük verilerin oluşumu, teorik algoritmaların yeniliği, bilgi işlem yeteneklerinin iyileştirilmesi ve ağ tesislerinin evrimi, yapay zekayı yeni bir inovasyon ve gelişim turuna yönlendiriyor. Bu dönemde yeni teknolojiler, derin öğrenme, sektörler arası entegrasyon, insan-makine işbirliği, açık grup zekası ve otonom kontrol gibi uygulama odaklı yeni özellikler göstererek çığır açan ilerleme kaydetmeye devam ediyor.
Yeni nesil yapay zeka teknolojisinin ileriye dönük tahminini güçlendirin, küresel teknolojik inovasyon dinamiklerini ve gelişim trendlerini doğru bir şekilde kavrayın ve endüstrinin sağlıklı gelişimi, düzenli fon girişi, politika planlarının tanıtımı ve gelişmekte olan pazarların gelişimi için karar verme referans değeri ve pratik rehberlik önemi sağlayın. Entelektüel destek.
Son zamanlarda, Devlet tarafından yayınlanan "Yeni Nesil Yapay Zeka İçin Kalkınma Planı" ve "Yeni Nesil Yapay Zeka Endüstrisinin Gelişimini Teşvik Etmek İçin Üç Yıllık Eylem Planı (2018-2020)" gibi bir dizi politika planına uygun olarak Çin Elektronik Enstitüsü, bir dizi araştırmayı ve ziyaret etti. Yapay zeka teknolojisi ve endüstrisinde lider seviyelere ve özelliklere sahip bir nesil lider kuruluş, tanınmış üniversitelerden ve araştırma kurumlarından yapay zeka ile ilgili alanlarda uzman ve akademisyenlere ziyaretler düzenledi, yetkili düşünce kuruluşları ve tanınmış stratejik danışmanlık şirketlerinden en son raporları sistematik olarak sıraladı ve seçildi En belirgin on büyüme teknolojisi:
1. Tartışmalı sinir ağı
Sürekli olarak veri üreten bir sinir ağı modülünden ve üretilen verilerin doğru olup olmadığını sürekli olarak belirleyen ve gerçek orijinal görüntü, ses ve metin verilerine yaklaşan bir teknoloji oluşturan bir sinir ağı modülünden oluşan bir sinir ağı mimarisini ifade eder. Bu teknolojinin makine çevirisi, yüz tanıma ve bilgi erişiminin doğruluğunu ve doğruluğunu büyük ölçüde artırması bekleniyor.3B modellerin veri dizisi yeteneklerinin iyileştirilmesiyle, gelecekte otonom sürüş ve güvenlik izleme alanlarında önemli uygulama değerine sahip olacak.
Düşman sinir ağı veri üretir ve verileri sürekli olarak ayırt eder
2. Kapsül Ağı
Nesnelerin ayrıntılı uzaysal konumunu ve duruşunu keşfetmek ve depolamak için derin sinir ağlarında çok katmanlı nöron modüllerinin yapımını ifade eder. Bu teknoloji, makinenin aynı nesneyi farklı durumlarda daha az örnek veriyle hızlı bir şekilde tanımasını sağlar ve yüz tanıma, görüntü tanıma ve karakter tanıma alanlarında geniş uygulama olanaklarına sahiptir.
Kapsül ağ algoritması aynı nesneyi farklı açılardan tanıyabilir
3. Bulut Yapay Zeka
Bulut bilişim ve yapay zekanın çalışma modunu derinlemesine entegre eden ve bulutta makine öğrenimi araçlarını kullanan ve paylaşan teknolojiyi ifade eder. Bu teknoloji, yapay zekanın devasa işletme maliyetini bulut platformuna aktarır, bu da terminal ekipmanının yapay zeka teknolojisini kullanması için eşiği etkili bir şekilde azaltabilir ve kullanıcı gruplarının genişletilmesine yardımcı olur.Gelecekte, tıbbi bakım, üretim, enerji ve eğitim gibi birden çok sektörde ve alanda yaygın olarak kullanılacaktır. .
Yapay zeka hizmetlerini başlatan büyük bulut bilişim şirketleri
4. Derin takviyeli öğrenme
Uçtan uca öğrenme yoluyla algılama, karar verme veya algı karar verme entegrasyonunu gerçekleştirmek için derin sinir ağı ve pekiştirmeli öğrenmeyi karar verme yeteneği ile birleştiren teknolojiyi ifade eder. Bu teknoloji, önceden bilgisi olmayan, azaltılmış ağ yapısı karmaşıklığı ve daha az donanım kaynağı gereksinimi özelliklerine sahiptir.Karmaşık ortamlara uyum sağlamak için makine zekasının verimliliğini ve sağlamlığını önemli ölçüde artırabilir. Akıllı üretim, akıllı tıbbi bakım, akıllı eğitim, akıllı sürüş ve diğer alanlarda kullanılacaktır. Geniş kalkınma beklentilerine sahiptir.
Derin pekiştirmeli öğrenmenin iyi yapısal özellikleri vardır
5. Akıllı beyin-bilgisayar etkileşimi
İnsan beyin siniri ile dış donanım arasında biyouyumluluğu yüksek olan direkt bir bağlantı yolu kurarak sinir sistemi ile dış donanım arasındaki bilgi etkileşimini ve fonksiyonel entegrasyonu gerçekleştiren teknolojiyi ifade eder. Bu teknoloji, insan beyninin çalışma durumunu doğru bir şekilde analiz etmek için yapay zeka tarafından kontrol edilen bir beyin-bilgisayar arayüzü kullanıyor ve beyin-bilgisayar akıllı entegrasyonunu teşvik ederek insan iletişim yöntemlerini daha çeşitli ve verimli hale getirme etkisine ulaşıyor.Gelecekte klinik rehabilitasyon ve otomasyonda yaygın olarak kullanılacak. Sürüş, havacılık ve diğer alanlar.
Akıllı beyin-bilgisayar etkileşimi, insan iletişimini daha verimli hale getirir
6. Konuşmalı yapay zeka platformu
Geliştiricilere tanıma, anlama ve geri bildirim yeteneklerine sahip açık bir platform sağlamak için konuşma tanıma, anlamsal anlama, doğal dil işleme ve konuşma sentezi gibi birden çok çözümü entegre eden teknolojileri ifade eder. Bu teknoloji, konuşma hizmeti senaryolarında makineler ve insanlar arasındaki doğal etkileşimi gerçekleştirebilir ve gelecekte akıllı giyilebilir cihazlar, akıllı evler ve akıllı araçlar gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılması beklenmektedir.
Konuşmalı yapay zeka platform yapısı
7. Duygusal Zeka
Duygusal niteliklere sahip sanal görüntüler oluşturmak için yüz ifadeleri, ton, duygu vb. Gibi insan benzeri duygusal tepkileri simüle etmek için yapay zekayı kullanan teknolojiyi ifade eder. Bu teknoloji, makinelere ve ekipmanlara insan duygularını daha iyi tanıma, anlama ve yönlendirme becerisi verebilir ve kullanıcılara daha verimli ve insancıllaştırılmış bir interaktif deneyim sağlayabilir.Gelecekte, akıllı robotlar ve akıllı sanal asistanlar gibi alanlarda daha sık ve etkili olacaktır. Derinlemesine uygulama.
Duygusal zeka teknolojisi insan duygularını simüle edecek
8. Nöromorfik Hesaplama
Biyolojik beyin ve sinir sistemini simüle eden, çip üzerinde biyolojik nöronların, sinapsların ve bunların ağ organizasyonunun işlevlerini simüle eden ve makinelerin algılamasını ve öğrenmesini sağlayan teknolojiyi ifade eder. Bu teknolojinin amacı, makinenin düşük güç tüketimine, yüksek verimliliğe, yüksek hata toleransına ve biyolojik beyne benzer diğer özelliklere sahip olmasını sağlamaktır ve akıllı sürüş, akıllı güvenlik ve akıllı arama alanlarında geniş uygulama olanaklarına sahip olacaktır.
Nöromorfik hesaplamanın yapısı
9. Meta öğrenme
Genel bir algoritma modeli oluşturmak için sinir ağı ve insan dikkat mekanizmasını birleştiren teknolojiyi ifade eder, böylece makine zekası hızlı ve özerk bir şekilde öğrenme yeteneğine sahip olur. Bu teknoloji, makine zekasının otonom programlamayı gerçekten gerçekleştirmesini sağlayabilir ve mevcut algoritma modellerinin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırabilir.Gelecekte daha fazla uygulama, yapay zekayı özel bir aşamadan genel bir aşamaya yükseltmenin anahtarı olacaktır.
Meta öğrenme, hızlı ve otonom öğrenmeyi gerçekleştirir
10. Kuantum Sinir Ağı
Sinir ağları oluşturmak ve sinir ağlarının yapısını ve performansını optimize etmek için kuantum cihazlarını kullanan teknolojiyi ifade eder. Bu teknoloji, kuantum hesaplamanın ultra yüksek hızlı, ultra paralel ve üstel kapasitesinden tam olarak yararlanarak sinir ağlarının eğitim süresini etkili bir şekilde kısaltmakta ve gelecekte yüz tanıma, görüntü tanıma ve karakter tanıma alanlarında önemli uygulama değerine ve geniş beklentilere sahip olacaktır.
Kuantum sinir ağı yapısının şematik diyagramı
