时刻把握人工智能前沿技术

发布时间：2022-10-11

人工智能技术在最近几年高速发展，而主要切入点是深度学习。而深度学习的基础是海量数据、大规模算力和算法等多方面要素，目前各个领域智能化管理需求的不断推进，深度学习得到了比较大的规模应用。但是，深度学习主要通过数据训练辅助机器学习，对人工标注高度依赖，人工智能 = 三成智能 + 七成人工。且深度学习大多使用神经网络，神经网络的黑盒特性被人诟病。有效果但说不清，有问题又抓不住，理解难、纠偏难且存在潜在风险。应用模式单一、难以应用于复杂场景等问题。以上问题也是深度学习进一步发展和推广应用必须面对的难题。

针对深度学习发展中的这些问题，通过工程师们不断的努力优化，在很多方面取得了很好的进展。

通过少量人工干预，加强解决复杂问题的能力，方法如下：
1、深度强化学习，强化学习和深度学习的结合，已经在很多复杂场景中展现出强大能力，拓展了多种机器学习问题的解决思路。
2、生成式对抗神经网络，通过两个神经网络，一个负责生成，一个负责鉴别，相互对抗、共同进化，为智能系统赋予了创造新内容的能力，也让机器学习减少了对数据规模的依赖，已广泛应用于图像、视频、音频的合成与编辑等方面。
3、多模态学习，通过对具有一定联系的多种模态数据（最典型的是图像和有一定对应关系的文字）进行表示学习，取长补短，将各模态数据、语义、表达上的优势进行整合，可以有效应对某些缺少甚至没有标注数据的场景。

高效的算法推理
深度学习模型，结构复杂、层数多、参数量大，推理需要的时间开销相对较大。如果开销太大就会导致算法成本的提高，导致系统昂贵，用户不可接受，如何提速降低成本是关键，最直接的策略是精简模型，对训练好的模型进行结构和参数上的简化，降低运算量，减少推理时间。一种方法通过结构性修剪或随机屏蔽及剔除节点简化网络结构，或降低运算精度减少计算开销。在保持原有整体架构大体不变的条件下，实现运算的大幅缩减。另一种方法是知识蒸馏，通过用较大网络产生的输出预测来训练较小的网络，“提炼”出“缩微版”相对简单的模型；但无论哪种方法，都要保证足够的精度仍是关键。

模型主动学习，对传统机器学习技术而言，主要是在特征工程、模型设计和优化算法等层面实现自动化；对深度学习来说，主动学习最主要是神经网络架构搜索和超参数的自动优化。针对端到端深度模型的网络结构搜索及其模型和算法的优化，提出强化学习、遗传算法和其他进化策略的神经网络架构搜索技术。一些技术已经投入到实际的工程化应用，并取得了明显的效益。

人工智能的技术发展呈螺旋式上升，人工智能未来的前景广阔。