人工智能模型和算法发展的趋势有哪些?

开课吧小一2021-07-09 18:08

    想要入门人工智能行业,既需要了解和掌握人工智能相关技术,同时还需要明白人工智能的发展趋势。那么人工智能模型和算法发展的趋势如何呢?

人工智能模型和算法发展的趋势有哪些?

    趋势一、向无监督的方向发展。主要表现为:适应“小数据”,减少标注需求,减少计算开销。要向无监督方向发展要经历几个阶段。人工智能主动学习阶段,算法主动提出标注请求,将一些经过筛选的数据提交给专家标注。迁移学习阶段,增强训练好的模型,解决目标领域中仅有的少量有标签样本数据的问题。强化学习阶段,用agents构成系统来描述行为并给予评价和反馈学习。

    趋势二、可解释(XAI)越来越重要。深度学习如何进一步设计算法和参数,提高泛化能力,需要模型算法可解释。对抗样本导致模型失效,训练数据不可理的被局部放大。模型愈加复杂,失去了可调式性和透明度。

    趋势三、人工智能的自学习、自演化。这个过程有三个阶段。一是自动化机器学习,主要是利用数据驱动方式来做决策。二是限制约束条件的AutoML。三是不舍初始条件,搜索空间极大丰富的自演化AutoML。这一趋势对于技术的需求有计算框架支撑、大算力支撑以及辅助设备支撑。

人工智能模型和算法发展的趋势有哪些?

    趋势四、多种算法、模型的有机结合。单一的算法或模型难以解决实际问题。比如问题分解和多种模型有机组合。人工智能模型的发展希望融入多种技术来解决已有问题。

    趋势五、人工智能应用需求需要关注全生命周期。全周期不同人物具有不同时间,空间和计算需求。全生命周期都要考虑可解释、公平等需求。

    趋势六、分布式、分散式的需求越来越突出。首先,大型、复杂模型,海量数据需要并行,分布式计算。其次,联邦学习等分散场景需要分布式ML原生算法。使多个参与者可以在不共享数据的情况下构建通用的,健壮的机器学习模型,从而解决关键问题。不同节点上的数据集异构(分布不相同),大小可跨越几个数量级。节点可能不可靠,节点之间的互联可能不稳定。类别优集中式、分散式以及迭代式。这一趋势对安全性、架构、提升效率和效用、健壮性有需求。

    趋势七,深度推理。从计算到感知再到认知和意识,人工智能模型和算法的发展趋势七是认知理论的进一步突破。这一趋势的需求有效应对多种形式的不确定性。其中概率计算根据不同精度计算需求设计硬件。根据数据和计算的稀疏分布设计。另外,这一趋势的需求还有类脑、仿脑体系结构以及模拟计算。

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