在商业领域和政府的推动下，AI一直是科技的前沿和中心。但是在实验室里，他们还将有哪些新的突破？学术界和企业研究人员发现，未来一年AI将会发生新的趋势转变。PP云视频服务专家团队就普华永道官网最新发布的AI潮流技术前沿进行了详细深入的翻译。
最近，普华永道的分析师们从AI加速器研究团队中，追踪到一些值得分析师和行业领袖密切关注的2018年最潮AI技术。下面就让我们介绍一些这些重要的技术趋势分别是什么，以及为什么很重要。
1． 学习理论：揭开神经网络的工作原理
技术趋势：模仿人类大脑的 神经网络已经展示了他们从图像、音频和文本数据中“学习”的能力。然而，即使到目前为止，仍然有很多我们还不了解的关于 学习的技术方法，包括神经网络如何学习，或者他们如何表现的更出色。这些情况开始悄悄发生变化了，这要归功于信息瓶颈原理(Information Bottleneck)应用于 学习的新理论。实质上，它表明在初始拟合阶段后， 神经网络将“忘记”并压缩噪声数据，即抛弃含有大量无意义信息的数据集，同时仍保留相关数据代表的信息。
重要性：准确理解 学习理论有助于促进它未来 的应用和发展。例如，它可以深入了解最佳网络设计和架构选择，同时为安全关键或监管应用提供更高的透明度。未来有机会看到更多的学习结果，从探索这一理论应用于其他类型的 神经网络和 神经网络设计中去。
2.胶囊网络：模拟大脑的视觉处理优势
技术趋势：胶囊网络是一种新型的 神经网络，它以与大脑处理视觉信息完全相同的方式，这意味着它们可以基本完全对等。这与最广泛使用的神经网络之一“卷积神经网络”形成鲜明对比。卷积神经网络未能考虑简单和复杂对象之间的重要空间层次结构，导致错误分类和高错误率。
重要性：对于典型的识别任务，胶囊网络通过减少错误提供更高的准确性高达50％。他们也不需要太多的训练模型数据。未来可以看到胶囊网络在许多问题领域和 神经网络架构中被广泛使用。
3.深入强化学习（DRL）：与环境交互以解决业务问题
技术趋势：深入强化学习是一种神经网络。通过观察，行动和激励与环境相互作用来学习。 强化学习（DRL）已被用于学习策略游戏，例如Atari和Go--包括着名的AlphaGo项目，通过AI技术击败人类冠军。
重要性：DRL是所有学习技术中最通用的目的，因此它可用于大多数商业应用程序。与其他技术相比，它需要更少的数据来训练其模型。更值得注意的是，它可以通过模拟进行训练，从而无需完全标记数据。鉴于这些优势，预计未来一年将会有更多将DRL和基于代理的仿真相结合的业务应用。
4. 生成式对抗网络：配对神经网络来刺激学习并减轻处理负担
技术趋势：生成式对抗网络（GAN）是一种无监督的 学习系统，实现为两个竞争神经网络。一个网络，即生成器，会创建与真实数据集完全相同的假数据。第二个网络，鉴别器，摄取真实和合成数据。随着时间的推移，生成式对抗网络会得到改进，机器的知识来源不再局限于人类，而是可以彼此之间相互交流相互学习。
重要性：GAN向更广泛的无监督任务开放了深入的学习，其中标记的数据不存在或获取成本太高。它们还减少了 神经网络所需的负载，因为这两个网络分担了这个负担。预计未来会在更多的商业应用中看到GAN，例如网络探测。
5.精益数据分析：解决标签数据挑战
技术趋势：机器学习（尤其是 学习）面临的最大挑战是可用大量标记数据来训练系统。两种广泛的技术可以帮助解决这个问题：一是综合新数据；二是将针对一个任务或领域训练的模型转移到另一个任务或领域。诸如转移学习：将从一个任务/领域学到的见解转移到另一个任务/领域；或单次学习：转移学习极端化，仅通过一个或没有相关示例发生学习的技术，使他们成为“精益数据”学习技术。同样，通过模拟或内插合成新数据有助于获取更多数据，从而扩大现有数据以改善学习。
重要性：使用这些技术，我们可以解决更多种问题，尤其是那些历史数据较少的问题。预计会看到精益数据分析更多用于工业大数据，以及适用于广泛业务问题的不同类型数据学习。
6.概率编程：简化模型开发的语言
技术趋势：一种高级编程语言，更容易让开发人员设计概率模型，然后自动“解决”这些模型。概率编程语言可以重用模型库，支持交互式建模和形式验证，并提供必要的抽象层以促进通用模型类中的通用高效推理。
重要性：概率编程语言能够适应业务领域中常见的不确定和不完整的信息。我们将看到商业领域会更广泛地采用这些语言，比如产品决策；除此之外，它们也能够应用于数据 学习。
7.混合学习模型：结合模型不确定性的方法
技术趋势：不同类型的 神经网络，如GAN或DRL，在性能和广泛应用于不同类型的数据方面显示出巨大的前景。然而， 学习模型不能模拟不确定性，贝叶斯方法或概率方法。混合学习模式结合了这两种方法来充分利用每种方法的优势。混合模型的一些例子是贝叶斯 学习，贝叶斯GAN和贝叶斯条件GAN。
重要性：混合学习模式可以扩展各种业务问题，包括 学习和不确定性。这可以帮助我们实现更好的模型性能和可解释性，从而可以鼓励医疗方面采取更广泛的应用。期望看到更深层的学习方法获得贝叶斯等价物，而概率编程语言的组合开始融入 学习。
8.自动机器学习（AutoML）：无需编程即可创建模型
技术趋势：开发机器学习模型需要耗时且由专家驱动的工作流程，其中包括数据准备，特性选择，模型或技术选择，培训和调优。 AutoML旨在使用大量不同的统计和 学习技术来自动化此工作流程。
重要性：AutoML是AI工具民主化的一部分，使商业用户可以在没有深厚编程背景的情况下开发机器学习模型。它还将加快数据科学家创建模型的时间。期待在更大的机器学习平台中看到更多的商业AutoML包和AutoML集成。
9.数字化双胞胎：超越工业应用的虚拟复制品
技术趋势：数字化双胞胎是一个虚拟模型，用于促进身体或心理系统的详细分析和监测。数字化双胞胎的概念起源于工业界，广泛用于风车农场或工业系统的分析和监测。现在，使用基于代理的建模（用于模拟自治代理的行为和交互的计算模型）和系统动力学（计算机辅助的政策分析和设计方法），数字化双胞胎正在应用于非物理对象和过程，包括预测客户行为。
重要性：数字双胞胎可以促进物联网（IoT）的发展和更广泛的应用，为预测性诊断和维护物联网系统提供了一种方法。未来更多应用于物理系统和消费者选择建模。
10.可解释的AI：了解黑盒子
技术趋势：今天，有许多机器学习算法正在使用，它们在各种不同的应用中感知，思考和行动。然而，这些算法中的很多被认为是“黑盒子”，对于如何达成结果几乎没有任何洞见。可解释的AI是开发机器学习技术的一种运动，它可以产生更多可解释的模型，同时保持预测的准确性。
重要性：可解释、证明和透明的AI对于建立对技术的信任至关重要，并将鼓励更广泛地采用机器学习技术。企业在启动人工智能广泛部署之前将采用可解释的AI作为需求或最佳实践，而政府可能会在未来将可解释的AI作为监管要求。
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