近日，IBM在網(wǎng)上展示了其2018年在人工智能（AI）領(lǐng)域取得的進(jìn)展，并預(yù)測了未來AI發(fā)展的3個(gè)主要趨勢。IBM從其全球12個(gè)實(shí)驗(yàn)室的研究人員和科學(xué)家撰寫的AI論文中選出100篇集成論文集，從AI的技術(shù)發(fā)展、技術(shù)應(yīng)用以及增進(jìn)對AI的信任等方面展示了所取得的多項(xiàng)進(jìn)展。

語音識別方面，IBM開發(fā)的AI系統(tǒng)不僅能回答簡單的問題，而且能夠理解對話人之間的爭論；圖像識別方面，開發(fā)出一種新型學(xué)習(xí)方法，不再需要學(xué)習(xí)成千上萬的標(biāo)記圖像，僅需要少量的示例，就能準(zhǔn)確識別圖像；通過一種首創(chuàng)的架構(gòu)和算法實(shí)現(xiàn)機(jī)器的交互學(xué)習(xí)，兩個(gè)AI系統(tǒng)間能夠相互教學(xué)并開展合作，進(jìn)一步提高了AI的學(xué)習(xí)效率；在回答開發(fā)式問題方面，采用一種新的方法，可以跨段落重新排列和組織材料，以生成更為準(zhǔn)確的答案。消除AI偏見方面，提高算法的透明性方面也取得了許多進(jìn)步，包括打破算法“黑箱”、增強(qiáng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)抵御攻擊的能力等。涉及AI技術(shù)本身的進(jìn)展包括，通過采用新的方法提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練的效率，加快深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理速度，減少設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作量等。

在回顧進(jìn)展的基礎(chǔ)上，IBM還預(yù)測了未來AI發(fā)展的3個(gè)趨勢。

一是人工智能由相關(guān)性分析向因果關(guān)系的推理轉(zhuǎn)變。2019年，因果期望建模技術(shù)將成為人工智能發(fā)展的核心。傳統(tǒng)的人工智能基本上都是基于相關(guān)性分析而缺乏對因果關(guān)系的深刻理解。新的因果推理方法能夠從數(shù)據(jù)中推斷出因果關(guān)系并有效進(jìn)行檢驗(yàn)，從而做出更好的決策。

二是開發(fā)值得信任的人工智能將成為研究的焦點(diǎn)。為應(yīng)對AI對倫理道德的沖擊，許多機(jī)構(gòu)已通過建立道德咨詢委員會來應(yīng)對數(shù)據(jù)泄露、消費(fèi)者隱私保護(hù)等方面的問題；研究方面，加大了對算法公平性、可解釋性、穩(wěn)健性等有助于增加對AI信任度的研發(fā)投入；應(yīng)用方面，強(qiáng)調(diào)更多地部署有助于增進(jìn)社會福利的人工智能。在2019年，這些努力方向?qū)⒊蔀槠髽I(yè)構(gòu)建、培訓(xùn)和部署AI技術(shù)的核心。

三是量子科技與AI的結(jié)合。量子計(jì)算的發(fā)展將為AI提供助力，量子計(jì)算為提高運(yùn)算速度和運(yùn)算效率滿足大規(guī)模運(yùn)算的要求提供了新的可能。目前，已有數(shù)千家企業(yè)接入IBM的量子云計(jì)算服務(wù)。隨著人工智能問題復(fù)雜性的不斷提升，量子計(jì)算可能會改變我們處理AI計(jì)算任務(wù)的方式。

【來源：中國工業(yè)新聞網(wǎng)】