創(chuàng )澤機器人 |
CHUANGZE ROBOT |
AI領(lǐng)域中機器學(xué)習、計算機視覺(jué)、機器人等幾項熱點(diǎn)技術(shù)都在加快更新?lián)Q代。如計算機視覺(jué)領(lǐng)域,谷歌公司的“谷歌大腦”(Google Brain)模型2013年對于圖像識別的準確度普遍在60%~70%之間,2020年已經(jīng)可以達到90%以上,模型訓練的速度提高了8倍。又如智能翻譯領(lǐng)域,2017年商業(yè)領(lǐng)域帶訓練模型的獨立機器翻譯云平臺僅有8家,2020年增至28家,其中LibriSpeech數據庫對于單詞識別的錯誤率從2017年的5%下降至僅1%。
曾經(jīng),尖端的深度學(xué)習技術(shù)需要大量的數據、計算能力和專(zhuān)業(yè)知識,非常昂貴。隨著(zhù)技術(shù)加速進(jìn)步,AI的應用程序和開(kāi)發(fā)工具也逐步公開(kāi),為更多人所用,許多平臺都是開(kāi)源免費的,不少領(lǐng)域的訓練成本也都大幅降低。云計算的普及和數據共享使用將使AI創(chuàng )新不再是少數人的專(zhuān)屬,能夠拓展到全球范圍實(shí)施。
在現代社會(huì )中,人們對機器和自動(dòng)化的需求程度在不斷加深。以智能手機為例,目前的手機都具有多種支持AI的功能,包括語(yǔ)音助手、照片標記、面部識別安全性、搜索應用程序、推薦和廣告引擎等。在手機功能越來(lái)越強大的同時(shí),人們對其依賴(lài)程度也在升級。此外,智能電器、智慧家居等都在通過(guò)提供更加便捷、精準、高效的服務(wù)改變人們的生活習慣。AI正在將曾經(jīng)的幻想轉化為跨學(xué)科的現實(shí),讓機器扮演更加重要的角色。
其發(fā)展應用呈現出更加積極的趨勢,同時(shí)也面臨新的挑戰。
隨著(zhù)AI從精英科學(xué)發(fā)展成為主流工具,今后其或在某些方面遇到難以突破的瓶頸。
一是訓練模型需要的數據將更為珍貴,各國政府、企業(yè)、研究機構都更加重視并加強對數據和隱私的保護,或限制AI的快速發(fā)展;
二是隨著(zhù)應用的普及,AI在就業(yè)、生物、社會(huì )公平,甚至機器與人的關(guān)系方面都將面臨現實(shí)的倫理挑戰;
三是部分領(lǐng)域AI帶來(lái)的顛覆性創(chuàng )新,如自動(dòng)駕駛,相關(guān)監管措施是否能及時(shí)跟進(jìn),將對其應用產(chǎn)生深刻影響。
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