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在2018年人工智能會有什么進(jìn)展？下面是我們觀察到的。

期待機(jī)器學(xué)習(xí)在方法、理解和教育方面會取得實質(zhì)性的進(jìn)展

如同在過去的幾年里一樣，新的深度學(xué)習(xí)架構(gòu)和（分布式）訓(xùn)練算法將會繼續(xù)在多個領(lǐng)域（包括計算機(jī)視覺、語言和文字等）帶來令人興奮的結(jié)果和應(yīng)用。期待有一些企業(yè)會在邊緣設(shè)備上進(jìn)行的高效模型訓(xùn)練、推斷和數(shù)據(jù)處理方面取得進(jìn)步。同時，機(jī)器學(xué)習(xí)專家間的相互合作將帶來有趣的突破。比如，這個來自結(jié)合了貝葉斯方法和深度學(xué)習(xí)的工作，以及神經(jīng)進(jìn)化和基于梯度的深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的工作等。

然而和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)取得的成功相比，對于為什么它能工作得這么好的理解我們還依然欠缺。研究人員和行業(yè)從業(yè)者都已經(jīng)在努力去應(yīng)對這個挑戰(zhàn)。我們預(yù)計在2018年會看到更多的人會加入這一行列，增強(qiáng)深度學(xué)習(xí)理論上的理解和推進(jìn)普及工作。

在硬件方面的進(jìn)步和更低的花費將會帶來更好的數(shù)據(jù)收集和更快的深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是計算密集型的。帶來的結(jié)果就是，硬件上的很多進(jìn)步都和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練及推斷（在服務(wù)器和邊緣設(shè)備上）相關(guān)聯(lián)。隨著新的處理器、配套的軟件框架和它們的相互結(jié)合、以及專門組裝優(yōu)化的系統(tǒng)的出現(xiàn)，這些將使企業(yè)能夠加速深度學(xué)習(xí)的實驗，從而能讓它們從硬件公司、云服務(wù)提供商以及中國及西方的創(chuàng)業(yè)公司中脫穎而出。

但是，深度學(xué)習(xí)背后所依賴的數(shù)據(jù)依然需要被收集。很多商業(yè)人工智能系統(tǒng)都依賴于特殊的傳感器，比如LIDAR（激光雷達(dá)）。隨著創(chuàng)業(yè)公司生產(chǎn)出可替代的傳感器以及新的收集和使用數(shù)據(jù)的方法（例如，來自邊緣設(shè)備和傳感器融合的大量低分辨率的數(shù)據(jù)），與數(shù)據(jù)相關(guān)的花費將會持續(xù)降低。

人工智能和深度學(xué)習(xí)的開發(fā)者工具將會繼續(xù)進(jìn)化

到目前為止，TensorFlow仍然是最受歡迎的深度學(xué)習(xí)庫。但其他框架（如Caffe、PyTorch和BigDL）仍將會繼續(xù)爭取用戶和使用案例。我們還預(yù)計新的深度學(xué)習(xí)工具將會出現(xiàn)，它們可以簡化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的體系結(jié)構(gòu)和超參數(shù)調(diào)優(yōu)、分布式訓(xùn)練以及模型的部署和管理。其他將取得進(jìn)展的領(lǐng)域還包括：

• 模擬器（如數(shù)字雙胞胎），它可以讓開發(fā)人員加快人工智能系統(tǒng)的開發(fā)，它還有與之集成的強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫（作為RISE實驗室的Ray的一部分，它的強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫就是一個很好的例子）。
• 開發(fā)工具，可被用于構(gòu)建可處理多模式輸入的人工智能應(yīng)用程序。
• 針對非數(shù)據(jù)工程師或數(shù)據(jù)科學(xué)家的開發(fā)人員的工具。

我們會看到更多的自動化應(yīng)用案例，特別是在企業(yè)中

隨著越來越多的公司進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，他們將繼續(xù)使用現(xiàn)有的工具和方法來發(fā)現(xiàn)可以（半）自動化的任務(wù)。一個自然的起點是那些需要高技能人員做的低技能的工作。其他應(yīng)用包括使用語音和自然語言技術(shù)的自動化產(chǎn)品、工業(yè)自動化和機(jī)器人，以及醫(yī)療和醫(yī)藥業(yè)中的使用案例，如藥物研發(fā)、醫(yī)療助理和基因組學(xué)。

人們也將越來越多地使用自動化來進(jìn)行創(chuàng)造性的活動，如人工智能創(chuàng)作的音樂、圖像和視覺藝術(shù)。這些產(chǎn)物也將開始出現(xiàn)在商業(yè)產(chǎn)品中。這一創(chuàng)新不僅局限于美國。隨著中國政府加大對人工智能技術(shù)的支持，以及在中國能獲取大型的數(shù)據(jù)集和海量用戶，還有能激勵早期推動者的競爭激烈的市場，這一切都使得中國的企業(yè)和創(chuàng)業(yè)公司能更好地推進(jìn)和實現(xiàn)自動化。

人工智能社區(qū)將繼續(xù)解決對于人工智能在隱私、倫理道德和責(zé)任方面的擔(dān)憂

去年，我們預(yù)測對倫理道德和隱私問題的關(guān)注度將會增加。在2018年，我們預(yù)計這一趨勢將持續(xù)下去。公平性、透明度和可解釋性對于大多數(shù)商業(yè)人工智能系統(tǒng)都是必不可少的。 關(guān)于如何創(chuàng)建確保負(fù)責(zé)任的人工智能的工具（例如打擊“假新聞”的工具）的討論將會繼續(xù)下去。

我們也會看到以安全為目標(biāo)的進(jìn)展。我們預(yù)計多學(xué)科研究人員間的合作所帶來的可重現(xiàn)的算法會取得進(jìn)展，特別是在需要誤差估計的關(guān)鍵任務(wù)型人工智能系統(tǒng)里。隨著《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》（General Data Protection Regulation ，GDPR）于2017年5月25日正式施行，我們將看到企業(yè)（如蘋果等公司）開發(fā)或改進(jìn)保護(hù)隱私的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品。