Çin Elektronik Enstitüsü: Yeni nesil yapay zeka alanında en umut verici 10 teknoloji için beklentiler
Kaynak: Yapay Zeka Bilimcisi
Bu makale toplam 2000 kelimedir, okumanız tavsiye edilir 7 dakika.
Bu makale, en belirgin on büyüme teknolojisini seçiyor ve bunların yetkili düşünce kuruluşlarının ve tanınmış stratejik danışmanlık şirketlerinin en son raporlarındaki sonuçları sistematik olarak tarıyor.
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. Yeni teknolojiler, derin öğrenme, sınır ötesi entegrasyon, insan-makine işbirliği, açık grup zekası ve otonom kontrol gibi yeni uygulama odaklı 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.
Bunun etrafında, Çin Elektronik Enstitüsü "Yeni Nesil Yapay Zeka Geliştirme Planı", "Yeni Nesil Yapay Zeka Endüstrisinin Gelişimini Teşvik Etmek İçin Üç Yıllık Eylem Planı (2018-2020)" Yeni nesil yapay zeka teknolojisi ve endüstrisinde lider seviyelere ve özelliklere sahip bir dizi lider şirkete bir dizi politika planı, anket ve ziyaret, tanınmış üniversitelerden ve araştırma kurumlarından yapay zeka ile ilgili alanlarda uzman ve akademisyenlere ziyaretler düzenledi ve sistematik olarak sıralandı Yetkili düşünce kuruluşlarının ve tanınmış stratejik danışmanlık şirketlerinin en son raporu, en belirgin on büyüme teknolojisini seçti ve aşağıdaki sonuçlara ulaştı:
1. Tartışmalı sinir ağıTartışmalı 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 yakın 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 iyileştirmesi bekleniyor. 3B model veri dizisi yeteneklerinin iyileştirilmesiyle, Gelecekte, otonom sürüş ve güvenlik izleme gibi alanlarda önemli uygulama değeri olacaktır.
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 tanımlamasını sağlar. Yüz tanıma, görüntü tanıma, karakter tanıma ve diğer alanlarda geniş uygulama olanaklarına sahiptir.
Bulut yapay zekası, bulut bilgi işlem ve yapay zekanın çalışma modunu derinlemesine entegre eden ve bulutta makine öğrenimi araçlarını kullanan ve paylaşan bir teknolojiyi ifade eder. Bu teknoloji, yapay zekanın büyük işletme maliyetini bulut platformuna aktarır, bu da terminal ekipmanının yapay zeka teknolojisini kullanma eşiğini etkili bir şekilde azaltabilir ve kullanıcı gruplarını genişletmeye yardımcı olur. Gelecekte, tıbbi bakım, üretim, enerji ve eğitim gibi birçok sektörde ve alanda yaygın olarak kullanılacaktır.
Derin pekiştirmeli öğrenme, derin sinir ağlarını ve pekiştirmeli öğrenmeyi karar verme yetenekleriyle birleştiren ve uçtan uca öğrenme yoluyla algılama, karar verme veya algısal karar verme entegrasyonunu gerçekleştiren bir teknolojiyi ifade eder. Bu teknoloji, önceden bilgi gerektirmeyen, 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 ve akıllı sürüş alanlarında geniş gelişme beklentilerine sahip olacak.
Akıllı beyin-bilgisayar etkileşimi, insan beyni ve yüksek biyouyumluluğa sahip harici cihazlar arasında doğrudan bir bağlantı yolu kurarak sinir sistemi ile harici cihazlar arasında bilgi etkileşimini ve fonksiyonel entegrasyonu gerçekleştiren bir 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-bilgisayarın akıllı entegrasyonunu teşvik etme etkisine ulaşarak insan iletişim yollarını daha çeşitli ve verimli hale getiriyor. Gelecekte, klinik rehabilitasyon, otonom sürüş, havacılık ve diğer alanlarda yaygın olarak kullanılacaktır.
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 çoklu çözümleri entegre eden teknolojileri ifade eder. Bu teknoloji, diyalog hizmeti senaryolarında makineler ve insanlar arasındaki doğal etkileşimi gerçekleştirebilir, Gelecekte akıllı giyilebilir cihazlar, akıllı evler ve akıllı araçlar gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılması bekleniyor.
Duygusal zeka, duygusal özniteliklere sahip sanal görüntüler oluşturmak için yüz ifadeleri, ses tonu ve duygular 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 alanlarında daha sık ve derinlemesine uygulanacaktır.
Nöromorfik hesaplama, biyolojik beyin ve sinir sistemini simüle etme, biyolojik nöronların işlevlerini, sinapsları ve bunların ağ organizasyonunu çip üzerinde simüle etme ve makinelere algılama ve öğrenme yeteneği verme teknolojisini ifade eder. Bu teknolojinin amacı, makinenin düşük güç tüketimine, yüksek verimliliğe, yüksek hata toleransına ve biyolojik beyinlere benzer diğer özelliklere sahip olmasını sağlamaktır. Akıllı sürüş, akıllı güvenlik, akıllı arama ve diğer alanlarda geniş uygulama olanaklarına sahip olacak.
Meta öğrenme, makine zekasının hızlı otonom öğrenme yeteneklerine sahip olmasını sağlamak için genel bir algoritma modeli oluşturmak için sinir ağlarını insan dikkat mekanizmalarıyla birleştiren teknolojiyi ifade eder. Bu teknoloji, makine zekasının otonom programlamayı gerçekten gerçekleştirmesini sağlar ve mevcut algoritma modellerinin verimliliğini ve doğruluğunu önemli ölçüde artırır. Gelecekte daha fazla uygulama, özel aşamadan genel aşamaya kadar yapay zekayı teşvik etmenin anahtarı olacak.
Kuantum sinir ağı, sinir ağları oluşturmak ve sinir ağlarının yapısını ve performansını optimize etmek için kuantum cihazlarını kullanan bir 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 kısaltmaktadır. Gelecekte, yüz tanıma, görüntü tanıma ve karakter tanıma alanlarında önemli uygulama değerine ve geniş beklentilere sahip olacaktır.
