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预见未来:微软亚洲研究院看下一个二十年

来源:泉州网站建设   时间 : 2018-11-09 23:22  编辑 : 泉州网站建设

机器学习还有哪些可以期待?

在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进。图像识别技术的高价值应用就发生在身边,例如视频监控、自动驾驶和智能医疗等,而这些图像识别最新进展的背后推动力是深度学习。尽管到目前为止深度学习在图像识别方面已经取得了巨大成功,但在它进一步广泛应用之前,仍然有很多挑战需要我们去面对。与此同时,也看到了很多具有未来价值的研究方向。

热点5:人类智能和机器智能更加紧密融合。现有人工智能技术从本质上依然只是被动服从人类设定的既定逻辑然后自动地运行,归根到底还是无法突破人类传授的学习框架,没有创造力。因此在可预见的未来,数据智能将依然无法摆脱人与机器协作的模式,需要全面地总结人类在数据分析方面的智能和经验,便于转化为机器算法,系统化地集成到已有的智能系统当中。

路径一:推广计算思维普及教育,让每一个人成为AI的理解者与受益者。在对计算机智力超越人类智力的担忧背后,呈现出基础教育中计算思维培养的缺失。让新一代受教育者学会运用计算机科学的基本概念来解决问题、设计系统和理解人类行为,正成为建立其未来竞争力的关键。

软件和硬件的一体设计变为一个未来的重要趋势。如何更好的定义硬件和软件之间的边界以及合适的抽象、如何找出它们之间的最好划分成为了系统体系结构设计的重要问题。例如,对于深度学习、Tensor和计算图的引入就软件和硬件如何合作完成这种新的计算模式提出了新的要求;大数据领域、数据运算的抽象结合定制的加密和压缩芯片也将进一步提高云计算平台处理大数据的效率。在新的一体化设计革命中,新的特定领域编程语言、编译器和优化、以及虚拟化技术也将同时变革。

而在简单而美的规律方面,面对大自然纷繁复杂的现象和系统,前人已经得出一个出乎意料的结论:貌似复杂的自然现象都由简单而优美的数学规律所刻画,如偏微分方程。Mathematica的创建者、知名计算机科学家、物理学家StephenWolfram也曾给出过类似的观察和结论:“事实证明,物理和其他科学领域几乎所有的传统数学模型最终都基于偏微分方程。”既然自然现象背后简而美的数学定律如此普遍,那么能否设计一种方法来自动学习和发现现象背后的数学定律呢?这个问题显然很难,但并非完全不可能。

好的系统“大象无形”

来源:云科技时代
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