2018年人工智能技术颠覆现状的发展趋势

“

Gartner评出了对行业具有广泛的影响力，颠覆现状方面大有潜力的十大战略性技术趋势，AI是其中一个趋势。

”

回顾2017年，AI技术无疑是科技领域的焦点，而中国也在世界AI舞台崭露头角。或许你还在回味过去AI技术所带来的变化，还在感叹AI技术的蓬勃发展，但是我必须要告诉你新的征程才刚刚开启！2018年，AI技术的热潮将持续增长，在更多领域得到应用，为我们的生活与工作带来很大的颠覆，甚至掀起全球范围内的技术变革。

在对于AI不了解的情况下，我们总会把AI技术看的过于神奇，过于智能，其实它就是我们使用软件、硬件和算法所打造的系统的技术。简单来说就是其使用的算法技术在某些程度上借鉴了我们对大脑的了解，类似于大脑中的神经元。这些网络可以通过修改单元之间的连接来学习经验，有点像人类和动物的大脑通过修改神经元之间的连接进行学习。现代神经网络可以学习识别模式、翻译语言、学习简单的逻辑推理，甚至创建图像并且形成新的想法。这种自动识别海量数据的能力确实是人类很难做到的。

所以，人工智能并没有那么神奇，只是我们已经看到了它神奇般地诞生以及深入研究，神奇般的慢慢与人类相提并论，在照片中图像识别、音频识别、生成模型等奇迹中扮演重要的角色。

在量子云高性能计算技术与人工智能技术的结合研究中，也正在努力使产品更加智能化。通过深度强化学习，我们可以实现识别及生成等问题，为影视行业或者视频图像领域提供一个可以生产模型的场所和平台 ，推动AI技术在影视行业的应用落地。

深度强化学习

AI扩展器可以连接多个存储设备，通过其内部的AIWeb管理系统管理整个AI资源，同时为了提高分析的并发处理能力，AI扩展器可以接入多个AI分析器，每个AI分析器可以处理多个文件，但同时只有一个文件被处理，多个AI扩展器可以同时处理多个文件，提高分析效率。

存储管理

通过AI管理界面可以添加连接一台或多台存储设备，为接下来的数据分析提供数据来源。

文件管理

将图片，文档和视频等文件从存储服务器同步到AI扩展器本地，根据AI模型进行分析，并将分析结果呈现给用户。

智能分析

AI扩展器最大的功能特点就是AI分析,目前主要分析图片或视频的健康程度，底层通过调用 caffe 进行分析，视频类则需要通过opencv和ffmpeg的切分进行分析。

识别

图像识别：在图像识别领域，通过AI技术，可实现智能鉴黄、智能识别物体、人脸、场景、 行为等，并应用在实际应用中。

音频识别 ：

在音频识别领域，通过AI技术，可实现声音辨别，智能识别音频特征并应 用到实际领域。

在医疗领域，在诊断患者呼吸、咳嗽等带有音频病症的场景下，AI可以根据 大数据特征库中的音频识别对比检测，给出相似度最高的病症匹配度建议，供医生参考。同时，每一个患者的音频病症也能作为训练素材累积到大数据特征库中， 用以优化和丰富AI模型的分析诊断结果。

在音乐领域，可快速辨别出该首音乐是否属于哪个类型，并根据此优选推荐用户喜欢的音乐。

生成

利用人工智能技术实现图像的生成技术。

这种生成式对抗网络通过深度学习可以处理种类更广泛的非监督式任务，这些任务要么标记数据不存在，要么获得数据的成本太过高昂，很大程度减轻了深度神经网络所需的负担。

值得肯定的是，未来一年甚至多年AI技术的功能复杂性方面将会取得巨大进展，并且人工智能的应用将继续高速发展和多样化。

• end •

精选推荐 温柔点链接