人工智能領域的6大關鍵創新是什么

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　　人工智能創新一： 機器深度學習
　　AI人工智能正以驚人的速度發展。創建可以模仿人類大腦功能的深層神經網絡是目前科學家主要功課的方向。計算機模擬生成的神經元網絡能夠通過大量數據分析來突出異常并分析過去人類需要很長時間才能檢測到的模式。真是因為各種算法的運用，讓機器深度學習逐漸成為可能。雖然還沒有完全達到模擬人腦的程度，但是對于日常生活中部分初步的分析，計算機已經可以自主完成了。
　　第人工智能創新二：生成對抗網絡（GAN）
　　GAN是當今世界最受關注的機器學習模型之一。使用兩個競爭神經網絡：發電機網絡和鑒別器網，GAN通過相互“欺騙”來推動改進，從而簡化了其中的過程。在行業中，GAN可用于操縱數據，例如，允許電商網站通過改變服裝的顏色甚至改變模特的面部和身體類型來滿足個性化客戶體驗。目前GAN的對抗訓練能力正被用于提高全自動車輛的安全性上，并推動基因編輯和基因治療的應用。
　　人工智能創新三：計算機視覺
　　目前我們所知所有AI相關專利中有一大部分屬于計算機視覺相關的，過去3年內的復合年增長率為24％。計算機視覺的進步種類很多，包括更高的分辨率和更強的視頻功能，是人工智能在醫療保健和汽車行業采用的關鍵驅動因素之一。
　　人工智能創新四：自然語言處理（NLP）
　　自然語言處理準確度越來越出色，甚至現在能夠在幾秒鐘的時間內翻譯多種語言。例如，這種轉變已經改變了Siri和Alexa等虛擬助手平臺的能力。
　　人工智能創新五：開放平臺
　　對于開發人員而言，任何人都可以通過網絡獲得的免費深度學習工具（如TensorFlow和Pytorch）加速了他們優化計算機資源以自動化流程的能力。隨著可互換AI模型的開放生態系統不斷爆炸，正在創建的庫和共享用例的數量也在不斷增加，強化學習被認為是下一個主要的范式轉變。
　　人工智能創新六：培訓和推理硬件
　　人工智能社區正普遍期待著芯片供應商英特爾和Nvidia的下一代培訓解決方案，預計將在今年晚些時候推出。這些解決方案旨在提高能效并支持邊緣設備，包括路由器，路由交換機，集成接入設備（IAD），多路復用器以及MAN和WAN接入設備。

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