机器学习第一次作业
Part1 机器学习等人工智能领域的前沿技术介绍、展望、应用
对话式人工智能平台
对话式人工智能平台是指融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案,为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台的技术。该技术能够实现机器与人在对话服务场景中的自然交互,未来有望在智能可穿戴设备、智能家居、智能车载等多个领域得到大规模应用。
智能脑机交互
智能脑机交互是指通过在人脑神经与具有高生物相容性的外部设备间建立直接连接通路,实现神经系统和外部设备间信息交互与功能整合的技术。该技术采用人工智能控制的脑机接口对人类大脑的工作状态进行准确分析,达到促进脑机智能融合的效果,使人类沟通交流的方式更为多元和高效,未来将广泛应用于临床康复、自动驾驶、航空航天等多个领域。
元学习
元学习是指将神经网络与人类注意机制相结合,构建通用算法模型使机器智能具备快速自主学习能力的技术。该技术能够使机器智能真正实现自主编程,显著提升现有算法模型的效率与准确性,未来的进一步应用将成为促使人工智能从专用阶段迈向通用阶段的关键。
情感智能
情感识别已经在多个领域被广泛的应用,但因为情绪本身包含了太多的类别,而且不同的类别之间又可能具有相似性,一个情绪词在不同的语境下有可能表达的是不同的情绪类别,算法很难对其进行分类。
即使是人工对文本进行情绪类别标注也往往效果不佳,因为情绪是非常主观性的,不同的人对不同的文本可能产生不同的理解,这使得人工标注情绪类比的过程异常困难。如何让机器可以理解真实的情绪目前还是一个未能攻克的难题。
- 在商品零售领域,通过对海量用户的评价进行情感分析,可以量化用户对产品及其竞品的褒贬程度,将自己产品与竞品的对比优劣。
- 在社会舆情领域,通过分析大众对于社会热点事件的点评可以有效的掌握舆论的走向。
- 在企业舆情方面,利用情感分析可以快速了解社会对企业的评价,为企业的战略规划提供决策依据,提升企业在市场中的竞争力。
- 在金融交易领域,分析交易者对于股票及其他金融衍生品的态度,为行情交易提供辅助依据。
Part2 中国发展人工智能的优势与短板
四个优势:
- 政策优势:
人工智能现在已经被列为整个中国优先发展的领域,所以我们有非常好的政策优势。 - 海量数据资源:
我们国家人口是美国的四倍多;手机群体全球最大,用手机做支付也是全球最大;在医院里面看病、在旅游、在物流方面,所有这些数据都是全世界规模最大的。这就是在应用方面,任何一个国家都和中国没法比的一个主要原因。 - 应用场景的优势:
因为我们是发展中国家,从农业社会到工业社会,现代社会发展的时间非常短。所以很多东西,基础设施都没有到位,但是恰恰给人工智能的应用提供了一些深的场景。在医疗、教育一些民生方面的问题,有人工智能进来以后,都可以快速得到解决。 - 青年人才优势:
中国有一个特点,学理工科的比例很高,我们的青年人才优势超过国外。<\font>
四个短板:
- 核心算法:
国内AI企业的核心技术大部分都是使用了国际上开源的人工智能算法,之后进行了二次开发,成为针对特定问题的人工智能应用软件。使用开源的人工智能算法,可大大加快了开发进程和降低了开发成本,但也导致“知其然不知其所以然”的尴尬局面,为今后的深入发展埋下“安全隐患”。 - 高端器件(芯片):
利用GPU(图形处理器)做深度神经网络训练的这个芯片GPU(图形处理器)芯片,目前英伟达(NVIDIA)一家公司就占了70%的市场份额。中国真正自己的GPU(图形处理器)的生产厂商占的份额,还是比较低的。 - 缺乏有影响的人工智能的开源开放平台:
人工智能这几年能够发展这么快,和开源开放关系很密切。现在最好的算法有很多都开放了,源程序都在网络上,但是最有影响的前五个平台,都是美国的企业,包括谷歌、亚马逊、微软、国际商业机器公司、脸书,这是五个人工智能开源开放做得最好的平台。 - 高端人才:
具统计,中国最顶级的做人工智能的高端人才数量只相当于美国的20%。