1月17日消息, 據VentureBeat網站報導, 雖然商業和工業領域的人工智慧(AI)應用仍然局限於機器學習任務, 但我們看到演算法和硬體的融合正悄然發生, 這將對我們實現AI的速度和方式產生重大影響。 研究人員現在可以在數小時或數天內訓練出神經網路, 產生一系列令人感到驚異的可能性、產品和學習能力, 這是我們以前無法想像的。
舉例來說, 穀歌的AI團隊DeepMind正在努力解開蛋白質如何折疊的奧秘, 這一發現可能對醫療保健行業產生深遠的影響。 此外, 這家機構也積極參與研究社區處理AI倫理的問題。 正如我們所看到的,
1.駭客利用“逆向工程”技術擊敗基於機器學習的安全系統
最近發生的廣泛安全攻擊是駭客變得越來越乖僻和聰明的有力證據。 有了AI, 電腦實際上可能變得錯誤百出, 而駭客可以更快、更秘密地達到目的。 在2018年, 很有可能發生的情況是, 駭客通過內部攻擊、惡意軟體、勒索軟體或基於對機器的攻擊, 利用“逆向工程”打敗基於機器學習(ML)開發的安全系統。
2.AI將解決資料所有權和控制權問題
未來一年, 我們可能會看到有關資料所有權和控制權的激烈交鋒。 這種反彈可能是資料洩露所致, 也可能是為了應對歐盟即將到來的通用資料保護監管(GDPR)執法或在美國解除網路中立引發的。
3.壞人把AI聊天機器人變成了新的威脅
這將是今年駭客、詐騙犯以及其他在暗網中運作的組織, 以一種新的可怕方式從陰影中走出來的年份, 他們還學會了如何影響AI聊天機器人。 這些智慧語音助手已經可以更改你的銀行帳戶餘額,
4.AI結合區塊鏈增強深度學習
接下來的一年裡, 我們可以看到AI開始與區塊鏈技術結合起來, 創造出一種全新的深度學習技術, 它比之前設想的更聰明, 學習速度更快。 但這僅僅是一波浪潮的開始, 因為存儲在區塊鏈上的資料迅速傳播、不可改變的特性可能會產生更精確的AI預測。 反過來, 領先的公司可以這種先進的方法來發現、提取和分析區塊鏈中的資料來解決老問題。
5.利用NLG和NLU自動教育AI學習系統取得突破性進展
隨著時間的推移, 我們可以通過那些使用自然語言生成(NLG)和自然語言理解(NLU)技術的電腦科學家來自動教授AI學習系統取得突破。 雖然公司已經使用了無人監督的機器學習演算法, 如生成對抗網路(GAN)來執行更簡單的任務, 但電腦科學家們現在正在努力取得進展, 允許“一次性”學習使用諸如合同、語音和視頻等上下文資料。 我們可能會看到這樣的例子, 使用NLU和NLG自動生成新的但更有效的專案, 從而自動改進模型。
6.AI成為主流律師, 遠離外部法律服務
今年, 我們可能會看到, 隨著AI和其他先進技術在全球企業中佔據主流地位, 法律行業將出現大規模的、似乎是一夜之間發生的轉變。 由於安全顧慮越來越多, 再加上AI變得相對容易部署和使用,
7.技術和標準的融合使新的智慧契約框架得以實現
我們預計, 技術和標準的融合將在2018年開始, 而智慧合同(IC)的核心功能將在協議級別上實現。 這已經開始成為一種“智慧合同”, 它可以在任何時候對敏感性資料進行加密, 在區塊鏈版本中也可以使用。 端到端的加密和安全性可以進一步擴展到許多參與方之間的安全契約中, 而這兩種IC和AI支援的安全學習關鍵元件可以在新的IC框架應用程式上找到。
當AI系統能夠在很少人工干預的情況下學習複雜任務時,這種系統已經準備好迎接AI新時代的到來。雖然有許多關於警惕未來AI的戲劇性聲明,但我們相信未來一年也將以積極的方式突出我們的創新能力。AI可以給我們的生活帶來高品質的改變,包括更安全的道路,更清潔的海洋以及預測衛生保健等。畢竟,我們仍然掌控著AI的命運。(小小)
當AI系統能夠在很少人工干預的情況下學習複雜任務時,這種系統已經準備好迎接AI新時代的到來。雖然有許多關於警惕未來AI的戲劇性聲明,但我們相信未來一年也將以積極的方式突出我們的創新能力。AI可以給我們的生活帶來高品質的改變,包括更安全的道路,更清潔的海洋以及預測衛生保健等。畢竟,我們仍然掌控著AI的命運。(小小)