鉅變的時代、人工智慧AI帶來顛覆性的影響、技術十大趨勢

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導讀：我們身處一個鉅變的時代，毋庸置疑， 人工智慧 (AI) 已經成為科技前沿之一，將給許多行業帶來顛覆性的影響 ，也有可能在未來 重塑公司的人才戰略、運營模式以及與客戶的合作模式。 商業領袖都已未雨綢繆，著手研究人工智慧將如何影響他們的商業戰略，以防被第四次工業革命的浪潮甩在身後。

1 、深度學習：揭秘神經網路的工作原理

簡述：模仿人類大腦的深度神經網路展示了它們可以從影像、音訊和文字資料中“學習”的能力。

意義：精確地理解深度學習的工作原理，將有助於使其得到更大的發展和應用。例如，深度學習可以為網路設計最佳化和架構選擇提供參考。

 

2 、膠囊網路：模擬大腦的視覺處理優勢

簡述： 膠囊網路是一種新型的深度神經網路架構，它能夠用與大腦相同的方式處理視覺資訊，這意味著它可以識別特徵之間的邏輯和層次結構關係。

意義：對於典型的影像識別任務，膠囊網路透過減少誤差，保證了50%的較高準確性，同時膠囊網路也不需要那麼多的訓練樣本資料。預期可以看到膠囊網路在多個問題領域和深度神經網路架構中得到廣泛的使用。

 

3 、深度增強學習：互動型問題解決之道

簡述： 深度增強學習是一種透過觀察、行動和獎勵來與環境互動，從而進行學習的神經網路演算法。它已被用於遊戲攻略等，如雅達利（Atari）和圍棋，包括擊敗人類冠軍的著名的“阿爾法狗”（AlphaGo）等。

意義：獲得深度增強學習能力是人工智慧應用商業化的重要指標項之一，它可以透過模擬獲得訓練，完全不需要標籤化資料。預計未來一年將誕生更多將深度增強學習和基於智慧體（agent）模擬相結合的商業應用。

 

4 、生成對抗網路：網路配對促進訓練，減輕處理負擔

簡述：生成對抗網路是一種由兩個互相競爭的神經網路組成的無監督的深度學習系統一—“生成網路”產生看上去很像真實資料集的假資料，“判斷網路”吸收真實和合成的資料。

意義： 生成對抗網路進一步擴充了深度學習，使其能夠處理更大範圍的無監督任務，減少了深度神經網路所需的負載。 預期可以看到更多的商業應用，例如使用生成對抗網路技術來做網路探測等。

 

5 、精簡和增強資料學習：解決資料標籤化挑戰

簡述：機器學習（尤其是深度學習）遇到的最大挑戰是需要大量使用標籤化資料來訓練系統。目前有兩種廣泛使用的技巧可以幫助解決這個問題：（1）合成新的資料；（2）將一個任務或領域的訓練模型遷移到另一個，例如“遷移學習”的技巧（把從一個任務/領域學到的經驗遷移到另一個任務/領域），或“一次學習”的技巧（極端化遷移學習，僅僅透過一個例子或沒有相關例子的學習），由此使它們成為“精簡資料”學習技巧。

意義：使用這些技巧，我們可以解決更多的問題，尤其是在歷史資料較少的情況下。預期可以看到精簡和增強資料的更多變種，以及適用於更廣泛商業問題的不同型別的學習技巧。

 

6 、機率程式設計：便於模型開發的語言

簡述： 機率程式設計是一種高階程式語言及建模框架，它能讓開發人員便捷地設計機率模型，並且自動求解這些模型。機率程式語言可以讓我們重複使用模型庫，支援互動式建模以及認證，並提供必要的抽象層來更廣泛和有效地推論通用模型組。

意義：機率程式設計框架適合的場景包括在商業領域內極為常見的不確定和不完整資訊的情況。未來，我們會看到這些語言得到更廣泛地應用，並期望它們也用於深度學習。

 

7 、混合學習模式：結合演算法優勢解決不確定性問題

簡述：不同型別的深度神經網路，譬如生成對抗網路和深度增強學習，在它們的效果和結合不同型別資料的廣泛應用方面顯示出巨大的前景。混合學習模式結合了這兩種方法，且能夠充分利用每一種方法的優勢。

意義：混合學習模式將商業問題的種類擴大到對不確定性進行深度學習。這可以幫助我們獲得更佳效果，提高模型的可解釋性，從而鼓勵更廣泛的應用。

 

8 、 自動機器學習：無需程式設計即可建立模型

簡述： 開發機器學習模型是一項耗時長且必須由專家驅動的工作，包括資料準備、特徵選擇、模型或報術選擇、訓練和除錯等。 自動機器學習旨在使用多種不同的統計學和深度學習演算法來自動化這項工作。

意義： 自動機器學習被視為人工智慧工具“民主化”的一個部分，使用者可以藉助它在沒有高階程式設計技能的情況下開發機器學習模型。 這將加快資料科學家建立模型的速度。我們將看到更多的商業化自動機器學習包，以及自動機器學習與更廣泛的機器學習平臺的整合。

 

9 、數字攣生體：超越工業應用的虛擬複製品

簡述： 數字李生體是一種虛擬模型，用於物理或心理系統的詳細分析和監測。數字李生體的概念起源於工業界，廣泛用於分析和監測諸如風電場或工業系統等。 現在，透過使用基於智慧體的建模（用於模擬自動智慧體的行為和互動的計算模型）和系統動態學（計算機輔助的策略分析和設計方法）等，數字攣生體被廣泛應用於非物理物件和流程管控中，例如預測客戶行為等。

意義： 數字孿生體可以幫助促進物聯網（IoT）的發展和更廣泛的應用，為預測性診斷和維護物聯網系統提供了一種方法。 展望未來，有望在實體系統和消費者選擇建模中看到更多數字李生體的使用。

 

10 、 可解釋的人工智慧：開啟黑匣子

簡述：目前，有許多機器學習演算法正在使用中，它們可以在各種不同的應用場合中感知、思考和行動。然而， 其中許多演算法被認為是“黑匣子”，人們對於它們是如何計算出結果幾乎是一無所知。 可解釋的人工智慧意在進一步開發機器學習技巧，在產生更多可解釋的模型的同時保持人工智慧預測的準確性。

意義：可解釋、可證明且透明的人工智慧對建立技術信任至關重要，這會促進更廣泛地採用機器學習技巧。 我們預測，在開始大規模採用人工智慧之前，企業可能會將可解釋的人工智慧作為一項要求或者最佳實踐，與此同時，政府可能會將可解釋的人工智慧作為未來的一項法規要求。