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AI人工智慧 (研究趨勢 (大規模機器學習 (推理→知識→學習 (電腦自動學習), 算法設計 (延伸現有算法), 被深度學習推進,…
AI人工智慧
研究趨勢
強化學習
基於環境行動
取得最大預期利益
決策優化
目標是將人工智慧應用在現實生活中
深度學習
一系列學習過程
大數據&大規模計算
機器培訓
大規模機器學習
推理→知識→學習
電腦自動學習
算法設計
延伸現有算法
被深度學習推進
機器學習=目標+表示+優化
機器人
訓練機器人
如何與周圍世界互動
如何在交互環境中方便地操控目標
如何與人類互動
電腦視覺
目前最主要的機器感知形式
受深度學習影響最大的子領域
EX：為圖像和影片自動加字幕
自然語言處理
讓電腦懂人類的語言
可以跨領域
可與自動語音辨識相結合
開發能夠透過對話與人類互動的係統
協作系統
開發可與其他系統和人類協作的自主系統
群眾外包和人類計算
用人類經驗來解決電腦自身無法解決的問題
EX：維基百科
群眾外包：一種特定的取得資源的模式
算法博弈理論與計算社會選擇
引發人們對人工智慧的經濟和社會計算的關注
物聯網
一系列設備可以相互連接用來蒐集和共享它們的感知信息
神經形態計算
一套用來模擬生物神經網絡的技術
提高硬體效率和整個系統的穩定性
用於取代電腦的傳統計算模型
強調分離輸入/輸出、指令處理和儲存
應用領域
交通
運輸
智能汽車
自動駕駛
交通計劃
需求運輸
與人類的互動
家庭機器人
服務機器人
衛生保健
臨床設置
醫療保健分析
醫療機器人
行動健康
教育
教學機器人
學習分析
低資源社區
公共安全和安全
檢測白領犯罪
無人機維護安全
社交網路分析
就業和工作場所
創造新的工作
影響員工的規模
娛樂
協助
一般民眾
科技層面
易於理解
企業人士
技術、法律、道德
資源分配
研究人員
制定研究重點
考量應用可能引發的問題
政府
人工智慧監督控管
定義
電腦是人工智慧嗎
電腦與人腦有這多方面差別
超級電腦
缺乏精確、被普遍接受的定義
使機器變得具有智慧
智能：使實體在環境中能適當、有遠見地落實功能的能力
前景展望與公共政策的建議
目標是為社會創造價值
制定政策
解決有技術引發的重大社會危機
成功標準
用戶如何看待和容忍缺點
三項總體政策建議
為各級政府的人工智能提供專業技術和知識
研究AI系統的公平性、安全性？隱私性和社會影響
增加對AI的社會影響進行研究的資金