来源:机器之心
2017 年,机器之心发布了《机器之心人工智能技术趋势报告》,系统介绍了人工智能领域(AI) 下不同的技术分支,并以定性分析的方法讨论了各分支技术当时所处的发展阶段、瓶颈以及未来发展方向,帮助AI产业从业者提供技术趋势参考,帮助AI技术应用方、初学者理解飞速发展中的 AI 领域内各项技术的概况和层出不穷的新鲜技术内涵。
在2017版报告发布至今的三年里,越来越多的 AI 技术实现了商业落地,但也有不少深度学习方法开始触碰到技术自身的天花板,亟需突破。在三年后的今天,机器之心在这个可能是 AI 技术发展的关键拐点发布《2020-2021 全球AI技术发展趋势报告》。
相比 2017 年版报告,2020-2021版报告在过往的定性分析方法之外增加了数据层面的挖掘、分析和探索,更加侧重对具体技术趋势的挖掘以及量化分析指标的形成。基于开源的论文与专利语料,结合机器之心自有的相关数据库,综合文献报告审阅与问卷访谈等形式,本报告分别从「顶会趋势(NeurIPS) 分析」、「专家问卷分析」以及「专业分析」三个不同角度呈现分析结果,辅助读者了解近年来 AI 领域的热门趋势技术。
本视频含四川话听力训练,普通话母语群众点开前请准备好今日份 9 分钟懵逼时间(说到让解说变得带感,四川话从不让人失望)
你将从报告中获得什么?
人工智能技术发展七大趋势领域概览
一、(人类)自然语言技术
大规模预训练语言模型成为主流
语音识别技术应用普及度最高
问答系统、聊天机器人相关应用放缓
情感分析、文本分类增速不减
跨领域融合越来越多
二、计算机视觉
深度学习成为计算机视觉主流方法,CNN举足轻重
人脸识别应用全面开花
语义分割成为图像分割主流
三维视觉发力,点云计算不可或缺
预训练模型在视觉中的应用
学习范式进一步创新
模型压缩、搜索及优化
CV 跨界:NLP,视觉问答成为新课题
DeepFake 带来图像生成领域的新挑战
三、机器人与自动化技术
自动驾驶泡沫渐褪,专注解决实际问题
机器人与 AI技术进一步结合,人机交互或有新机遇
RPA 发展加速发展,结合 AI技术实现智能自动化
四、机器学习
深度学习仍是AI主流发展方向,存在进一步开发和完善空间
强化学习井喷式爆发,但应用的开发力度尚需加大
CNN与RNN成常规配置,图神经网络未来可期
自动化机器学习需加大与应用结合力度
迁移学习与多任务学习是通往强人工智能的关键技术
联邦学习或有更多实际案例落地
无监督学习和半监督学习应用范围过于局限
模型压缩需平台的支持
五、智能化基础设施
云计算发展速度迅猛,无服务器计算或成新的范式
边缘计算赋能物联网,助力物联网更加智能化
AI 芯片走向云端、边缘及物联网终端设备
六、数据智能技术
知识图谱方兴未艾:知识图谱推理、领域知识嵌入以及其与预训练模型的结合值得关注
异常检测地位凸显,推荐系统焕发生机
图深度学习与大规模图计算平台
多模态学习进展推进大数据技术演进
七、AI 交叉领域
研究与应用双管齐下,成熟与新兴技术增速迅猛
AI 安全相关专利涌现,多智能体系统研究寻求突破
科学计算、类脑计算、脑机接口、量子计算未来可期
区块链技术应用落地积极
通用人工智能道阻且长,机遇与挑战并存
报告目录
如何获得报告?
94 页 LITE 版报告包含 ——
1)顶会趋势分析(~20 页)
2)整体技术趋势发展结论等核心结论(~20 页)
3)附录:六大技术领域 5 年突破事件、Synced Indicator 完整数据(~50 页)。
200 页完整版报告包含——
1)顶会趋势分析(~20 页)
2)整体技术趋势发展结论(~20 页)
3)六大细分领域技术发展趋势数据与问卷结论详解:(人类)自然语言处理、计算机视觉、机器人与自动化技术、机器学习、智能基础设施、数据智能技术、前沿智能技术(~100 页)
4)附录:六大技术领域 5 年突破事件、Synced Indicator 完整数据(~50 页)
方式二:成为机器之心PRO-VIP 会员
方式三:在线观看机器之心 PRO · 人工智能「2020 年度回顾与 2021 趋势前瞻」行动直播,直播期间将有机会随(kan)机(xin)获(qing)得报告免费兑换券。
2 月 1 日 - 3 日期间,机器之心 PRO 将邀请数位神秘大咖做客直播间,参与主题圆桌探讨人工智能技术发展趋势。同时,《2020-2021 全球 AI 技术发展趋势报告》研究团队也将在直播期间选取报告核心结论,进行进一步独家解读。
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