Envanter 2018'de küresel yapay zeka alanında çığır açan ilk 10 teknoloji (raporla birlikte)
Kaynak: Qiantang Big Data
Bu makale hakkında 4400 kelime 8 dakika okumanız tavsiye edilir.
Bu makale, yapay zeka alanında yurtiçi ve yurtdışında on çığır açan teknolojiyi tanıtıyor.
Yapay zeka, yüksek teknolojili, geniş alanlı, çok boyutlu ve disiplinler arası bir ustadır.Büyük verilere dayanan ve İnternet'i çevreleyen saf bilgisayar uygulamalarından, yavaş yavaş insanların günlük üretiminin ve yaşamının tüm yönlerine girerek bizi ince şekillerde geliştirir ve değiştirir. Şu anda, birçok yeni teknoloji ve yeni model kademeli olarak pratik kullanıma girmiştir, ancak çoğu alan hala tanıtım, deneme ve araştırma aşamasındadır.Yapay zeka teknolojisini teşvik etmenin başlıca fırsatları nasıl kavranmalı, böylece daha geniş nüfus cep telefonları gibi cep telefonlarını kullanabilir? Yapay zeka konusunda, neslimizin yüzleşmesi gereken çağın "gerekli sorusu" budur.
2018 yılında yapay zeka teknolojisi birçok açıdan atılımlar gerçekleştirdi.Yerinde ve yurtdışında teknoloji şirketleri sürekli olarak yapay zekayı daha fazla alana uygulamaya çalışıyor. İster teknoloji devleri ister yeni başlayanlar, sürekli yeniliğe, teknolojik ilerlemeyi teşvik etmeye kararlılar ve Yapay zeka alanında yurtiçi ve yurtdışında on çığır açan teknolojiye bir göz atalım.
Backstage özel mesajı, bu makalenin raporunu almak için "blockchain" yanıtını verin.
1. Sinir ağına dayalı makine çevirisi
Seçim nedenleri: Çeviri, "Doğal Dil İşleme" nin en önemli dalıdır ve aynı zamanda daha zor olanıdır. İlk yıllarda, makine çevirisi "düşük seviyeli çeviri" olarak kabul edildi ve alay konusu edildi. Günümüzde, sinir ağı makine çevirisinin doğruluğu, profesyonel insan çevirisiyle karşılaştırılabilecek şekilde büyük ölçüde geliştirildi. Tanınmış Google Translate, Microsoft Voice Translator ve Sogou Voice Recognition'ın tümü bu teknolojiye dayanmaktadır.
Teknik atılım: Makine çevirisi, araştırmacıların onlarca yıldır sıkı çalıştığı bir araştırma alanıdır. Teknolojisinin özü, çeviri bilgisini bir külliyattan otomatik olarak öğrenebilen devasa düğümlere sahip derin bir sinir ağıdır.
İnsan beynini işleme dilinin süreci şüphesiz en karmaşık bilişsel süreçlerden biridir.Birçok insan bir zamanlar makine çevirisinin insan çevirisi seviyesine ulaşamayacağını düşünüyordu. Sinir ağındaki çok katmanlı algı, insan beyninin çok katmanlı iletim ve işleme sürecini simüle etmeye çalışır, ancak genellikle üç katmanı geçmez. 2006'da bilim adamları, sinir ağları için en az 7 katmanlı sinir ağlarını eğitmeyi mümkün kılan bir derin öğrenme algoritması önerdiler. İnsan beyni nöronlarının çok katmanlı derin iletim sürecini daha iyi simüle edebildiği için, bazı karmaşık problemleri çözmede çok bariz bir çığır açan performansa sahiptir.
Bu yılın Mart ayında Microsoft, geliştirdiği makine çeviri sisteminin ilk kez General News'in Çince'den İngilizce'ye çevirisinde insan profesyonel seviyesine ulaştığını, doğal dil işlemede başka bir dönüm noktası olduğunu ve makine çevirisinde insan amatör çevirmenlerin zamanını aştığını duyurdu. Tam 7 yıl boyunca.
Önemli önemi: Sinir ağına dayalı makine çevirisi, önceki kelime kelime edebi çevirinin etkisini doğrudan iyileştirir ve tüm cümle birimlerinde çevrilecek şekilde yükseltilir.
Yorumlar: Elde makine çevirisi ile dünyayı geçmek sorun değil.
2. Çok sensörlü sınır ötesi füzyona dayalı robot otonom navigasyon
Seçim nedenleri: Robotların nihai amacı, insanlara akıllı hizmetler sunmaktır. Bunların arasında, otonom navigasyon, insanların son yıllarda aşmaya çalıştığı teknik bir engeldir. PowerVision, su altı robotlarını otonom hale getirmek için sonar, görüntü ve diğer çoklu sensör füzyonunu kullanır. Navigasyon ve akıllı tanıma, akıllı robotlar alanında çığır açan bir ilerleme kaydetmiştir.
Teknik atılım: Robotların uygulama senaryoları ve görevleri giderek daha karmaşık hale geldikçe, tek bir sensör uygulama gereksinimlerini karşılayamaz. Çoklu sensör bilgi füzyonu büyük ölçüde donanım kaynaklarına bağlıdır.PowerVision, robotik endüstrisinde uzun yıllardır biriktirdiği çeşitli sensörler, atalet navigasyonu, hareket kontrolü, kameralar, görsel algılama / tanıma, SLAM vb. Çekirdeklerini temel alır. Yerleşik uçtaki entegre entegre platformun sistem mimarisi ve optimize edilmiş tasarımı aracılığıyla teknoloji ve derin öğrenmenin derinlemesine araştırılması, mobil platformun donanım kaynaklarının sınırlamasını aşın, su altı robotunun hedefi daha doğru, akıllı ve kapsamlı bir şekilde algılamasını sağlayın ve hakka sahip olun. Sualtı hedefleri kilitleme, algılama, tanımlama ve takip etme yeteneği.
Önemli önemi: Navigasyon kontrolü, sonar, görüş teknolojisi ve derin öğrenmenin birleşimi, robotun küresel ortamda konumlandırılmasını ve otonom navigasyonunu ve ayrıca insanlara daha kapsamlı su altı uygulamalarını keşfetmeleri için güçlü bir teknik garanti sağlayan akıllı uygulamaları gerçekleştirir.
Yorumlar: Bu, gelecekte yapay zeka elde etmenin en iyi yolu olabilir
3. DuerOS Konuşmalı Yapay Zeka Sistemi
Seçim nedenleri: DuerOS3.0, kullanıcılara duygusal ses yayını ve ses izi tanıma yetenekleri dahil olmak üzere kapsamlı bir doğal dil etkileşim teknolojisi yükseltmesi dahil, çığır açan doğal bir diyalog etkileşimi sağlayabilir.
Teknik atılım: DuerOS, 10 kategoride 250'den fazla beceriye sahip, Baidu'nun Duer Bölümü tarafından geliştirilen bir konuşma yapay zeka işletim sistemidir. DuerOS, ses tanımadan ses yayınından ekran görüntüsüne kadar eksiksiz bir etkileşimli süreç ve etkileşimi destekleyen doğal dil anlama, diyalog durumu kontrolü, doğal dil oluşturma ve arama gibi temel teknolojileri içerir.Bu teknolojiler uygulama katmanını ve yeteneklerini destekler. Katman gerçekleştirme.
4 Temmuz 2018'de, en son DuerOS 3.0 resmi olarak piyasaya sürüldü ve birden fazla ses hatası düzeltme turu uygulama, karmaşık aşamalı niyet tanıma ve mantıksal koşullu amaç tanıma gerçekleştirme, böylece kullanıcı amacını daha doğru bir şekilde belirleme ve son olarak Kullanıcı davranışını anlamak için işlev yükseltme-kullanım genişletilmiş özellikleri gerçekleştirin. Buna dayanarak, DuerOS3.0, ekran cihaz çözümleri, Bluetooth cihaz çözümleri ve endüstri çözümleri dahil olmak üzere 20'den fazla çapraz sahne ve cihazlar arası çözüm sağlar.
Önemli önemi: DuerOS, AI çağının ticarileştirilmesine başlayan ilk şirkettir ve ekosistem ortaklarına ürün, içerik ve tanıtım açısından eksiksiz uygulama desteği sağlayacak ve AI ekipmanının uygulanmasını hızlandıracaktır.
Yorumlar: Xiaodu Xiaodu, sonraki teknik hakkında ne yazacağım?
4. Mobil AR teknolojisi
Seçim nedenleri: Gelecekte AR ve AI'nın birbirini desteklemesi gerekir ve AR, AI'nın gözleriyle karşılaştırılabilir.
Teknik atılım: Gerçek zamanlı işleme teknolojisi, mekansal konumlandırma izleme, görüntü tanıma, insan-bilgisayar etkileşimi, görüntüleme teknolojisi, bulut depolama, veri iletimi, içerik geliştirme araçları ve diğer alanlar dahil olmak üzere birçok bilgisayar teknolojisi ve grafik teknolojisini entegre eder.
AR teknolojisi yalnızca gerçek dünya bilgilerini göstermekle kalmaz, aynı zamanda sanal bilgileri de görüntüler.İki bilgi türü birbirini tamamlar ve örtüşür. Görsel artırılmış gerçeklikte kullanıcılar, gerçek dünyayı bilgisayar grafikleriyle birleştirmek için başa takılan bir ekran kullanabilir ve ardından onu çevreleyen gerçek dünyayı görebilirler. Artırılmış gerçeklik teknolojisi, multimedya, üç boyutlu modelleme, gerçek zamanlı video görüntüleme ve kontrol, çoklu sensör füzyonu, gerçek zamanlı izleme ve kayıt, sahne füzyonu ve diğer yeni teknolojileri ve yeni yöntemleri içerir ve insanların bilgiyi algılaması için yeni yollar sağlar.
Gelecekte, mobil AR teknolojisi, yaratıcı AR uygulamalarına, konuma dayalı AR deneyimlerine ve çok kişili AR deneyimlerine doğru gelişecek.
Önemli önemi: Apple'ın ARKit'i ve Google'ın ARCore'unun piyasaya sürülmesiyle, mobil AR her iki mobil platformda da büyük önem taşıyor. Bu aynı zamanda dünya çapında AR işlevlerini destekleyen 500 milyon mobil cihazın tüm şirketleri oyuna kattığı anlamına geliyor.Bu şirketler, kullanıcılar için yeni AR deneyimleri oluşturmak için verileri API'lerle birleştiriyor.
Yorumlar: Gerçek iki boyutlu dünyaya girmekten çok uzak olmadığımı hissediyorum.
5. Biyometrik tanıma teknolojisi
Seçim nedenleri: Güvenlik için davranış tanıma teknolojisi uygulanır ve güvenliğe başka bir kilit konur.
Teknik atılım: Mağazalara kamera kurmak zaten çok yaygın bir davranıştır, ancak sıradan kameralar yalnızca mağazadaki insanların davranışlarını kaydedebilir.Eğer hırsızlık bulunursa, izleme kayıtları izlenerek manuel olarak kontrol edilmesi gerekir ki bu da zaman alıcı ve yoğun emek gerektirir.
Son zamanlarda Japon telekomünikasyon devi, "AI Guardman" adlı yeni bir yapay zeka güvenlik kamerası geliştirdiğini duyurdu. Bu kamera, insan eylemlerinin niyetini anlayarak hırsızlığı gerçekleşmeden önce doğru bir şekilde tahmin edebilir ve böylece mağazalara yardımcı olabilir. Hırsızlıkları belirleyin ve potansiyel hırsızları tespit edin.
Bu yapay zeka sistemi, video akışlarını gerçek zamanlı olarak taramak ve insanların duruşlarını tahmin etmek için açık kaynak teknolojisini kullanır. İzleme sırasında olası bir davranışla karşılaşıldığında, sistem duruş verilerini önceden tanımlanmış "şüpheli" davranışla eşleştirmeye çalışacaktır. Bulunduğunda mağaza sahibi ilgili mobil uygulama aracılığıyla bilgilendirilecektir. İlgili basında çıkan haberlere göre, bu ürün mağaza hırsızlığını yaklaşık% 40 oranında azaltmıştır.
Önemli önemi: Davranış tanıma teknolojisi sayesinde suçlular ilk seferde tespit edilebilir, suç davranışları tahmin edilebilir ve mağaza güvenliği etkin bir şekilde korunabilir.
Yorumlar: Bir Japon mağazasına bir şeyler almak için gittiğinizde kararlı olmalısınız, hırsız olarak yanılmak iyi değildir.
6. Robotik süreç otomasyonu
Seçim nedenleri: Robotik süreç otomasyonu, insanlara daha yüksek verimlilik ve sıfır hata ile çok sayıda basit, tek, tekrarlayan ve zorlu görevlerle yardımcı olabilir veya hatta değiştirebilir.
Teknik atılım: Robotik Süreç Otomasyonu (RPA), yüksek performanslı bilişsel teknolojiyi kullanarak iş otomasyonu ve iş verimliliği elde etmektir. İnsanların, tarayıcılar, bulutlar ve çeşitli yazılımlar gibi çeşitli işlerin üstesinden gelmek için işletim arayüzünde manuel olarak tamamlanması gereken iş süreçlerini yazmaları yeterlidir.
Gartner verilerine göre, geçtiğimiz yıl, dünyanın büyük ve orta ölçekli iş devlerinden 300'ü, orijinal manuel süreçleri otomatikleştirerek art arda RPA projeleri gerçekleştirdi. Teknolojinin gelişmesiyle birlikte RPA, daha fazla yapay zeka teknolojisi, yani Akıllı Süreç Otomasyonu (Akıllı Süreç Otomasyonu) içerecek. Kural tabanlı otomasyon temeli (RPA) üzerine derin öğrenmeye ve bilişsel teknolojiye dayalı akıl yürütme, muhakeme ve karar verme yetenekleri eklemeye eşdeğerdir.
Önemli önemi: Robotik süreç otomasyonu, işletmelerin iş verimliliğini büyük ölçüde artırabilir, personel girdisini azaltabilir, işletmelerin maliyetleri düşürmesine yardımcı olabilir ve insanların üretkenliği serbest bırakmasına ve daha değerli şeyler yapmak için ellerini serbest bırakmasına izin verebilir.
Yorumlar: Küçük beyaz yakalı işçi korkudan titriyordu, lütfen beni kovma.
7. PixelPlayer, piksel düzeyinde bir ses kaynağı yerelleştirme sistemi
Seçim nedenleri: Ses kaynaklarının görsel ve işitsel sinyaller açısından ayrıldığını fark edin ve yeni bir araştırma yöntemi açın.
Teknik atılım: Müzik kurgusunda, genellikle müziğin bas kısmını ayarlamak için bir ekolayzır kullanılır.Machussetts Teknoloji Enstitüsü Bilgisayar Bilimi ve Yapay Zeka Laboratuvarı araştırmacıları daha iyi bir çözüm buldular. Onlar tarafından geliştirilen yeni sistem PixelPlayer.
PixelPlayer, ses ve görüntü bilgilerini birleştirebilir ve makine öğrenimi sistemi, hedefi denetimsiz olarak görüntü veya sesten tanımlayabilir, görüntüdeki hedefi bulabilir ve hedefin ürettiği sesi ayırabilir. Bir girdi videosu verdiğimizde, PixelPlayer seslendirmeyi birlikte hedef bileşenlere ayırabilir ve görüntü çerçevesindeki hedef bileşenleri bulabilir. PixelPlayer, ses kaynağının videonun her pikseline yerleştirilmesine izin verir.
Basitçe ifade etmek gerekirse, PixelPlayer videodaki hangi nesnelerin hangi sesleri çıkardığını tanıyabilir ve sesleri ayırabilir.
Önemli önemi: PixelPlayer, eşliği filtreleyebilir ve ses kaynağını belirleyebilir.Sadece insanların müziği işlemesine yardımcı olmakla kalmaz, aynı zamanda robotların diğer nesneler tarafından üretilen çevresel sesleri daha iyi anlamasına yardımcı olur.
Yorumlar: Öğretmen bu sistemi kullanırsa sınıfta fısıldayan sınıf arkadaşlarını hemen bulabilir.
8. Yüksek hassasiyetli öğrenme ile düşük hassasiyetli çıkarımı birleştiren derin öğrenme çipi
Seçim nedenleri: Bu yonga, şu anda bilinen en iyi eğitimi ve en iyi muhakemeyi kapsayabilir ve tüm işlemci bileşenlerini veri ve çalışma için hazır tutabilir.
Teknik atılım: Bu derin öğrenme çipi, IBM'in üzerinde çalıştığı projelerden biridir. IBM, bu çipin hedef kullanım oranını% 90 olarak belirledi. Bu niteliksel bir atılım olacak Bu atılımı gerçekleştirmek için IBM Ar-Ge ekibi iki yenilik yaptı.
Birincisi, düşük kullanım genellikle yonga çevresinde var olan veri akışı darboğazlarından kaynaklanmaktadır. Bu bilgi engellerini aşmak için proje ekibi "özelleştirilmiş" bir veri akış sistemi geliştirdi. Veri akış sistemi, bir işleme motorundan diğerine veri aktarımını hızlandırabilen bir ağ çözümüdür. Ayrıca öğrenme görevleri veya çıkarım görevleri ve farklı doğruluk için optimize edilmiştir.
İkinci yenilik ise, ekibin CPU veya GPU'daki geleneksel önbellek yerine özel olarak tasarlanmış bir yonga üstü bellek biçimi kullanmasıdır. Bunu oluşturmanın amacı, verilerin çipin işleme motorundan akmasını sağlamak ve verilerin doğru zamanda doğru yerde olmasını sağlamaktır. % 90'lık bir kullanım oranı elde etmek için, IBM'in yüksek okuma / yazma bant genişliğine sahip bir ped tasarlaması gerekir.
Önemli önemi: Çip, şu anda mevcut olan üç büyük derin öğrenme yapay zekasının tümünü gerçekleştirebilir: Evrişimli Sinir Ağı (CNN), Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP) ve Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM). Bu teknolojiler birlikte dile, vizyona ve doğal dil işlemeye hakimdir.
Yorumlar: Derin öğrenme teknolojisi şu anda bir darboğazda ve IBM'in derin öğrenme çipleri bu durumu tersine çevirebilir.
9. Akıllı ajan eğitim platformu
Seçim nedenleri: Akıllı ajan teknolojisi, bilgisayar uygulamalarının insancıllaştırma ve bireyselleştirme eğiliminde olmasını sağlar. İnsan müdahalesi olmadan aktif bir hizmet modunda bir dizi işlemi tamamlayabilen bir mobil bilgi işlem varlığıdır.
Teknik atılım: Akıllı aracı teknolojisi, sorunu çözmek için gereken zengin bilgiye, stratejilere ve ilgili verilere sahiptir ve ilgili muhakeme ve akıllı hesaplama yapabilir.Akıllı aracı, kullanıcı çok net bir talep vermediğinde kullanıcının niyetini, ilgisini veya hobisini de çıkarabilir. Ve onlar için görevleri tamamlamanın en iyi yoluna göre ve kullanıcılara mantıksız veya olası bazı zararları otomatik olarak reddedebilir; akıllı aracılar da deneyimlerden öğrenmeye devam eder, sorunların ele alınmasını iyileştirmek için çevreye göre kendi davranışlarını ayarlayabilir kabiliyet.
Akıllı ajan teknolojisi, işletmelerde, akıllı arama aracılarında, dijital kütüphanelerde, e-ticaret ve uzaktan eğitim araştırmalarında vb. Kullanılabilir ve artık oyun alanında da kullanılmaktadır.
Unity, dünyanın önde gelen oyun geliştirme şirketlerinden biridir.Geçen yıl, yapay zeka geliştiricilerinin ve araştırmacılarının Unity simülasyonunda ve oyun ortamlarında evrimsel stratejileri, derin takviyeli öğrenmeyi ve diğer eğitim yöntemlerini kullanmasına olanak tanıyan makine öğrenimi platformu ML-Agents'ı piyasaya sürdü. Akıllı ajan. Bu simülasyon eğitim yöntemi, endüstriyel robotlar, dronlar, insansız araçlar ve oyun karakter tasarımında yaygın olarak kullanılmaktadır.
Önemli önemi: Unity'nin misyonu, makine öğrenimi araştırmacılarının en güçlü eğitim senaryolarını elde etmelerini sağlamak ve hızla büyüyen yapay zeka meraklıları grubuna derin öğrenmeyi keşfetmeleri için bir araştırma platformu sağlamaktır.
Yorumlar: NPC'ler daha akıllı hale geliyor, bu da oyuncuların kalıntıları için iyi bir şey olmayabilir.
10. Kulak içi yapay zeka
Seçim nedenleri: Kulaklık, dışarıdan bakıldığında, zamanı ve sahneleri sonsuza kadar kullanmaya devam edebilen akıllı bir giyilebilir cihaz haline geldi.
Teknik atılım: Apple, bu yıl yaklaşan AirPods 2'ye Siri uyarılma, yerleşik bir çip vb. Ekledi.Yürüyüş adımlarını, kalp atış hızı verilerini, vücut ısısını vb. Toplayabilir ve ayrıca kullanıcının kafa hareketini yakalayabilir ve hatta yerleşik jiroskop aracılığıyla konumunu tespit edebilir. Mikrofon aracılığıyla komutlar alabilir ve ardından hoparlör aracılığıyla geri bildirim alabilirsiniz.
Google'ın gerçek zamanlı çeviri kablosuz kulaklığı PixelBuds, genellikle AirPods ile karşılaştırılır. PixelBuds, Google Asistan'ı çok hızlı bir şekilde uyandırır. Parmağınızı kulaklığın izleme dörtgenine koyduğunuz sürece, neredeyse aynı anda Google Asistan ile konuşabilirsiniz.
AirPods ve PixelBuds, insanlar için kulaklıkların rolünü yeniden tanımlamamıza olanak tanıyor. Bilekteki akıllı saatlerle karşılaştırıldığında, kulaklıklar açıkça sesli etkileşim için daha kullanışlıdır ve bilgi alırken değerli görsel alanı kaplamaları gerekmez. Akıllı konuşmacı tarzı uzak alan etkileşimini daha doğal ve daha hızlı yakın alan etkileşimine dönüştürür.
Önemli önemi: Akıllı kulaklıklar, akıllı asistanları hareket halindeyken olmaya yaklaştırıyor. Apple ve Google'ın katılımı, kesinlikle kulaklarınıza bir yapay zeka dalgası getirecek.
Yorumlar: Artık cep telefonlarımız elimizden gelmediğine göre ileride kulaklıklarımız olabilir.
Bu teknoloji şirketlerini veya bilimsel araştırma ekiplerini çeviri, balık tutma araştırması, oyun geliştirme ve müzik yapan bilimsel araştırma ekiplerini gördük ... Yapay zekanın sadece bir teknoloji veya ürün olmadığını kanıtlayan "işi düzgün yapmamak" gibi görünüyor.
IBM ve Apple'dan Google ve Baidu'ya kadar tüm yapay zeka devleri yazılım, donanım ve uygulama senaryolarını birbirine bağlamaya çalışıyor. Akıllı teknoloji şirketleri artık yalnızca geleneksel işlerine odaklanmakla kalmıyor, aynı zamanda geleceğe odaklanıyor, teknolojileri sürekli yeniliyor ve entegre bir ekosistem oluşturmak için sınır ötesi entegrasyon sağlıyor.
Backstage özel mesajı, bu makalenin raporunu almak için "blockchain" yanıtını verin.
Operatör: Ran Xiaoshan
