人工智能有哪些技术和方法?人工智能训练数据瓶颈将被打破!

对于人工智能AI，想必大家都已经有所耳闻。在现在的应用中，其实很多都是人工智能的体现，比如自动驾驶便是人工智能的分支之一。为增进大家对人工智能的认识，本文将对人工智能的技术和方法，以及人工智能的趋势予以介绍。如果你对人工智能具有兴趣，不妨继续往下阅读哦。

一、人工智能包括哪些

人工智能的技术和方法主要包括以下几个方面：

• 机器学习：是指让机器或系统能够从数据中自动学习和提升的技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等。机器学习是人工智能的核心技术，也是目前人工智能的主流方法。

• 深度学习：是指利用多层的人工神经网络来实现机器学习的技术，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、变分自编码器等。深度学习是机器学习的一个重要分支，也是目前人工智能的热门方向。

• 自然语言处理：是指让机器或系统能够理解和生成自然语言的技术，包括语音识别、语音合成、自然语言理解、自然语言生成、机器翻译、问答系统、对话系统等。自然语言处理是人工智能的一个重要应用领域，也是目前人工智能的难点方向。

• 计算机视觉：是指让机器或系统能够感知和理解图像和视频的技术，包括图像识别、图像分割、图像检索、人脸识别、目标检测、目标跟踪、场景理解、图像生成等。计算机视觉是人工智能的一个重要应用领域，也是目前人工智能的热点方向。

• 机器人：是指能够模拟或扩展人类的行为和功能的机器或系统，包括机械臂、移动机器人、服务机器人、智能玩具、无人驾驶等。机器人是人工智能的一个重要应用领域，也是目前人工智能的前沿方向。

二、人工智能趋势-合成数据打破人工智能训练数据瓶颈

数据瓶颈指的是可用于训练AI的高质量数据的有限性，合成数据有望打破这一瓶颈。

合成数据是在模仿真实数据的基础上，由机器学习模型利用数学和统计科学原理合成的数据。关于什么是合成数据，有一个较为浅显易懂的比喻：这就像是在给AI编写专门的教材。例如，尽管英文课本的对话中出现的可能是“小明”“小红”这样的虚构人名，但并不影响学生们由此掌握英语，因此从某种意义上，对于学生而言，教材就可以看作一种经过编纂、筛选和处理的“合成数据”。

有论文表明，模型的规模至少要达到620亿参数量后，才可能训练出“思维链”能力，即进行分步骤的逻辑推理。但现实的尴尬在于，迄今为止人类产生的不重复的、可供训练的优质数据并没有这么多。使用ChatGPT等生成式人工智能以前所未有的数量产生高质量合成数据，未来的AI将由此获得更高的性能。

除了对大量高质量数据的需求导致合成数据受到追捧以外，对数据安全的考量也是重要原因。近年来，各国纷纷出台更严格的数据安全保护法律，使得客观上利用人类产生的数据训练人工智能变得更为繁琐。这些数据中不仅可能隐含个人信息，其中的许多数据还受版权保护。在互联网隐私与版权保护尚未形成统一标准与完善架构的当下，使用互联网数据进行训练，极易导致大量法律纠纷。而若考虑对这些数据进行脱敏，又面临筛查识别准确率方面的挑战。两难之下，合成数据就成为最惠而不费的一种选择。

此外，使用人类数据进行训练，还可能导致人工智能学到有害内容。一些诸如使用日用品制造炸弹、管制化学品的方法，另一些则包括许多人工智能本不应当出现的坏习惯，譬如像人一样在任务执行过程中偷懒、为了取悦用户而说谎、产生偏见和歧视。若改用合成数据，使人工智能在训练中尽可能减少接触有害内容，则有望克服以上使用人类数据训练时附带的缺点。

从以上分析中可以看出，合成数据可以说是颇具开创性的，有望解决此前发展人工智能与数据隐私保护不可得兼的问题。但与此同时，如何确保相关的公司和机构负责任地制作合成数据，如何制作出既符合本国文化与价值观，又在规模和技术水平上足以媲美西方以英文网络资料为中心的合成数据训练集，也将成为中国面临的一个颇具挑战性的课题。

除此之外，合成数据带来的一个重大变化是，来自人类社会的大数据或将不再是AI训练所必需。在今后的数字世界中，人类数据的产生、存储和使用仍将遵循人类社会的法则和秩序，包括维护国家数据安全、保守商业数据秘密和尊重个人数据隐私，而AI训练所需的合成数据则采用另一套标准进行管理。

以上便是此次带来的人工智能相关内容，通过本文，希望大家对人工智能已经具备一定的了解。如果你喜欢本文，不妨持续关注我们网站哦，将于后期带来更多精彩内容。最后，十分感谢大家的阅读，have a nice day!