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[导读]有很多人忽略了深度学习之外的其它人工智能技术,对人工智能各种技术分类及基础概念、技术的历史进程和发展方向都缺乏成体系化的了解,导致对人工智能技术的整体发展趋势及「可用性」缺少宏观认识,并在试图采用人工智能技术进行产业革新时走了很多弯路。

在即将过去的 2017 年,深度学习技术蓬勃发展,AlphaZero 从「零」开始在多种棋类竞技上快速发展,DeepStack 与 Libratus 在德州扑克中击败人类高手,GAN 衍生出各种变体,语音合成从实验室走向产品,Vicarious 提出全新概率生成模型并击破人类的 CAPTCHA 验证码。这些令人振奋的进展将智能技术从实验室带到了产业及应用层面,「人工智能」及「深度学习」等概念也进入了大众视野并成为流行词汇。

作为国内首家系统性关注人工智能的科技媒体,机器之心在过去几年的报道工作中见证了深度学习引领的又一次人工智能浪潮以及大众关注的热情,与此同时我们也发现由于「AI Effect」的存在,有很多人忽略了深度学习之外的其它人工智能技术,对人工智能各种技术分类及基础概念、技术的历史进程和发展方向都缺乏成体系化的了解,导致对人工智能技术的整体发展趋势及「可用性」缺少宏观认识,并在试图采用人工智能技术进行产业革新时走了很多弯路。

因此,机器之心推出《人工智能技术趋势报告》,旨在帮助读者:

1)系统全面纵览人工智能(AI)的 23 个分支技术。

2)明晰人工智能(AI)下各分支技术的历史发展路径,解读现有瓶颈及未来发展趋势。

3)分析人工智能(AI)下各分支技术在产业中的实际应用情况,评估其在「研究」、「工程」、「应用」、「社会影响」这四个阶段中所处位置,为计划使用人工智能技术的决策者提供决策参考。

4)为 AI 从业者提供技术趋势参考;为产业方、初学者等提供系统性的技术学习资料。

报告节选如下

 

 

 

 

 

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