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    2018 年度 AI 熱詞大盤點,來看看大咖怎么說

    導語:新年的鐘聲即將敲響,回首2018,關于AI我們見證了太多的突破。
    2018 年度 AI 熱詞大盤點,來看看大咖怎么說

    新年的鐘聲即將敲響,回首2018,關于AI我們見證了太多的突破。不管是CV還是NLP,各個領域大放異彩。

    俗話說,回首過去是為了更好地展望未來。因此,我們為你盤點了AI研習社社友心目中的2018 AI 熱詞,希望在新的一年里,AI研習社能夠繼續陪伴著你,不斷見證歷史,陪你你攀登知識的高峰。


      無監督深度學習

    計算機視覺和自然語言處理中,有監督學習已經發展很多年。而這一年,無論從圖像生成和機器翻譯,無監督學習技術的突破,在很大程度上彌補了有監督學習的數據不足的缺點,在一些領域甚至已經達到有監督學習的效果,這是非常令人振奮的結果。

    @顧玖強,精通算法,軟硬兼修,目前主要研究方向是計算機視覺和自然語言處理結合。發表多篇人工智能及計算機視覺頂級會議和期刊,包括CVPR、ICCV、AAAI oral、PR等,并為多個會議和期刊審稿人。曾在中科院參與負責基于龍芯的安全芯片項目,后成功轉行深度學習領域,講課風格深入淺出通俗易懂,有獨家學習和轉行經驗。

    2018 年度 AI 熱詞大盤點,來看看大咖怎么說圖片來自 Fujun Luan


      AI同傳

    2018年,多家公司,包括BAT、搜狗和訊飛都公開了自己的AI同傳產品。從4月份騰訊翻譯君在博鰲論壇亮相開始,AI同傳今年在很多場合都有出現,并且其中AI同傳在博鰲論壇的表現以及訊飛的“人機耦合”事件都引起了廣泛的爭議。

    @陳博興,阿里巴巴機器智能實驗室資深專家,研究機器翻譯、自然處理和機器學習。中科院聲學所博士,加拿大國家研究委員會(NRC)研究員(2009-2017),法國格勒諾布爾大學和意大利FBK-IRST博士后,新加波信息與通信研究所的研究員。曾發表50余篇會議和期刊論文,并擔任NLP領域所有頂級會議和期刊的審稿人或程序委員會成員。曾獲2017年WMT俄語到英語、NIST2012機器翻譯中文到英文、2007和2005年IWSLT口語機器翻譯等比賽冠軍。

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    圖片來自Medium


      退潮

    在自動駕駛行業里面,在經歷了前兩年的車輛、行人、道路環境深度學習狂潮之后,在應用場景和算法上,今年沒有特別亮眼的成果。

    @冀杰,西南大學工程技術學院副教授,綠色智能車輛與機電系統實驗室負責人。

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    圖片來自pixabay


      圖網絡

    圖網絡是解決很多目前難以解決的問題中的缺少的關鍵一環,這問題有讓機器進行邏輯推理、學到更具有可遷移性的知識等等。關于圖網絡的創新和應用是未來AI技術發展的重要方向。

    @郭瑋,目前供職于中國科學院自動化研究所,從事博弈對抗相關的科研工作。作為團隊主力參加AIIDE 2018世界星際爭霸人工智能大賽獲得季軍。

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    圖片來自pixabay


      爆發和終端

    爆發的原因:今年AI這個詞語,估計連大媽都知道了,很多程序員很多公司都紛紛投入其中;終端的原因:2018年,很多AI應用和框架開始支持終端。比如說 網頁端的 TensorFlow.js,嵌入式和智能手機端的 TensorFlow Lite,ARM 也發力 AI ,做低功耗的 AI,各種智能音箱的出現 都是,終端AI的表現。

    @孔曉泉,吉利集團 Ecarx,算法專家,谷歌機器學習開發者專家(Google Developers Expert for Machine Learning), 對話機器人框架 Rasa stack 框架核心社區貢獻者(Rasa Hero)和大中華區社區組織者。百度「黃埔學院」(由國家深度學習技術及應用國家工程實驗室和百度聯合創辦)首期班學員。從事自然語言處理多年,有著扎實的理論基礎和豐富的實踐經驗。曾在阿里巴巴集團從事自然語言處理相關的框架和算法的研發工作。目前在吉利集團旗下車聯網公司從事車載人機交互系統的研發工作。

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    圖片來自Behance


      Bert

    看起不起眼的拼裝組合,卻出乎意料的神奇:如掃地僧一般橫掃各大兵器譜,一句奪魁。還有就是加菲貓,李飛飛和李佳組合終于還是散伙了~

    @王奇文,資深算法工程師,【前百度、阿里資深算法工程師】,先后做過推薦系統、分布式、數據挖掘、用戶建模、聊天機器人,有多年企業數據挖掘/機器學習/深度學習項目經驗。


    我印象比較深的,當屬谷歌的NLP模型,BERT。谷歌聲稱這個模型在十多個指標上達到了業內最好,并且在幾個指標上都超過了人類。從這個意義上講,有點像圖像識別超過人眼,語音識別超過人耳的意義。

    @丁雨,現在云從科技就職,一名AI愛好者

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    圖片來自谷歌


      預訓練

    原因兩點:一,nlp領域bert預訓練得到的詞向量在十多個不同任務橫掃千軍;二,cv領域凱明質疑了在imagenet上預訓練的必要性,帶給大家很多啟示。一正一反,兩大領域,頂尖研究~

    @李翔,Momenta高級視覺算法研究員,南京理工大學PCALab博士在讀,阿里巴巴天池首屆大數據競賽冠軍,滴滴Di-Tech首屆大數據競賽冠軍。知乎專欄Deeplnsight作者。早期負責Momenta車道線檢測相關模塊,現專注于神經網絡基礎算法研究。

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    圖片來自 Léo Vallet


      AI+Finance

    我覺得這一年已經不能用一個單純的技術名詞概括了,今年是這幾年技術積累的一個爆發。很多公司都在嘗試將現有的技術落地,真正服務于各行各業,不管是無人車,人臉識別或者是NLP。如果非要我選一個的話,我會說“AI+Finance”。因為很多巨頭都在做金融解決方案,最典型的就是人臉識別和支付,阿里,螞蟻金服,百度,平安金融,曠世,商湯,這種巨頭都是在提供解決方案了。

    @謝斌,畢業于南洋科技大學,現在是新加坡的一名軟件工程師。

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    圖片來自pixabay


      自動駕駛

    對于我來說,我感覺應該是“自動駕駛“吧,關于自動駕駛有涉及到很多,如車禍、道德、落地等等。我覺得在限定環境下的自動駕駛能夠達到L5級別,目前圖森的自動駕駛能在無人介入的情況下完成工作。而在開放環境下目前能達到L4,畢竟環境比較復雜。

    @楊順,北京郵電大學電子與通信工程專業學生,雷鋒字幕組優秀譯者

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    圖片來自Medium


      VR/AR/MR

    我認為比較熱的有“區塊鏈”,“機器視覺”,“自然語言處理”,“虛擬/增強/混合現實”,“芯片”。 “芯片”是因為美國制裁而中國想要發展的, “機器視覺”則是我看到有更強勁發展的,“區塊鏈”已經因為幣圈而遇冷, “AR/VR/MR”則在《頭號玩家》之后迅速又發展了一波,我認為是這個了。

    @王江舟,復旦大學在讀計算機專業學生,雷鋒字幕組優秀譯者。

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    圖片來自pixabay

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