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学习摘录和笔记（7）---《人工智能领域研发热点回眸》
人工智能领域研发热点回眸
原文/论文出处：
题目：《2018年人工智能领域研发热点回眸》
作者：刘伟 倪桑
时间：2019-01-12
来源：人机与认知实验室
让我们站在2018年的角度，回望那年的人工智能领域研发热点
人工智能还有许多亟待发展和研究的方向。它的以下特点推动它在第三次发展浪潮中前往更具突破性的阶段，分别为：
- 从人工知识表达技术到大数据驱动知识学习；
- 处理单一的数据到跨媒体认识、学习和推理；
- 从追求“机器智能”到迈向人机混合的增强智能；
- 从聚焦“个体智能”到基于互联网络的群体智能；
- 从机器人到自主无人系统。
1 人机融合智能
在人工智能研究的领域，更快的计算并不是我们希望达到的最终目的，而让计算机变得越来越与人融合，最终达到人机融合智能，才是最终的发展方向。 当前人工智能虽然普及了众多的应用形式，但是依然以计算为中心、难以突破意识壁垒，而能够融合意识与计算特性的人类智能和人工智能融合智能体，即为人机融合智能。
人机融合智能研究不仅仅要考虑机器技术的高速发展，更要考虑交互主体-人类的思维与认知方式，让机器与人类各司其职，互相促进。
2 群体智能
群体智能是源于对蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究。
在人工智能领域，可以通过这种方法产生一种新的智能，像超级专家一样“共同思考”。通过随机扩散搜索、蚁群优化、粒子群优化等算法，已应用在了无线通信、医疗、无人驾驶、艺术创作等方面。
实例：通过实时闭环控制系统将分布式网络组织成“人群”，能够聚集人类参与者的集体智慧以得出意见。该系统对2017-2018赛季20周的NHL曲棍球比赛进行了预测，得到了85%的成功率，超过了维加斯博彩市场的22%。
3 认知计算
认知是人与世界交互的重要过程，认知计算旨在模仿人类大脑的计算系统，让计算机像人一样认知和思考。
系统通过大规模的学习，有目的、理性、自然地与人类进行互动。认知计算让机器不仅仅通过编程来执行指令，而是通过与人类的互动以及它们对环境的体验来学习和推理。
模拟人类的思维过程，理解世界的模糊性和不确定性。通过权衡来自多个来源的信息和想法，进行推理并提供假设，目前并未取得卓越的成就。
4 情感计算
在Minsky的著作《情感机器》中就提出“人工智能=认知智能+情感智能”的说法。
情感计算研究主要分为基于视觉，基于语音，基于文本及基于脑补信息和多模态信息的情感分析。
实例：通过可穿戴设备获取运动心率进行情感评估，或进行压力和睡眠评估；还有在皮肤布置传感器的表皮机器人作为新的可穿戴设备等。
-------总的来说，所谓的情感计算只是局限于识别处理的情感分析，并未实现人工智能的情感。情感分析不过是通过处理数据，建立模型和系统，然后对情感进行评估。
5 智能机器人
随着机器人技术的发展，机器人的职业功能实现的越来越好，越来越多的人类工作可能会被机器人取代。同时，机器人也能够更加准确地模拟人类的动作，我们可以预见，未来将有更多的仿生机器人能够被创造出来。人类与机器人共存，与机器人进行合作甚至融合的时代，总有一天会来到。
6 智慧城市
随着城市体量变得越来越大，规划和管理也变得越来越复杂，世界各地的许多城市规划机构都已经开始将数字化作为解决城市问题的手段。
7 人工智能医疗
在医疗领域，不断进步的模式识别技术和深度学习算法催生出了许多辅助医疗设备及技术。
实例：“Corti”系统、远程医疗手术。
-------本篇文章主要回顾2018年人工智能领域的研发热点，对于目前的人工智能领域的研究进行借鉴与反思，在2023年，也切身感受到了人工智能的发展，像自然语言处理工具ChatGPT、医疗领域的“Corti”系统、自动驾驶汽车等，人工智能的发展衍生和带动了许多行业的发展和兴起，对于人类社会的进步有着巨大的推动作用，尽管目前人工智能技术存在许多的壁垒，但我相信在未来人工智能一定会焕发出新的风采。
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