十大成長性人工智能技術！

　為加強對新一代人工智能技術的前瞻預判，把握全球技術創新動态及發展趨勢，中國電子學會近期走訪人工智能相關企業及高校院所專家，遴選釋出了十項最具特色的成長性技術，主要内容如下：

　　——對抗性神經網絡。由一個不斷産生資料的神經網絡子產品與一個持續判别所産生資料是否真實的神經網絡子產品組成的神經網絡架構，創造出近似真實的原創圖像、聲音和文本資料，有望大幅提升機器翻譯、人臉識别、資訊檢索的精度和準确性，未來将應用于自動駕駛、安防監控等領域。

　　——膠囊網絡。在深度神經網絡中建構多層神經元子產品，用以發現并存儲物體詳細空間位置和姿态等資訊。該技術能使機器在樣本資料較少情形下，快速識别不同情境下的同一對象，在人臉識别、圖像識别、字元識别等領域具有廣闊應用前景。

　　——雲端人工智能。将雲計算的運作模式與人工智能深度融合，在雲端集中使用和共享機器學習工具的技術。它能有效降低終端裝置使用人工智能技術的門檻，有利于擴大使用者群體，未來将廣泛應用于醫療、制造、能源、教育等多個行業領域。

　　——深度強化學習。将深度神經網絡和具有決策能力的強化學習相結合，通過端到端學習的方式實作感覺、決策或感覺決策一體化。該技術能顯著提升機器智能适應複雜環境的效率，在智能制造、智能醫療、智能教育、智能駕駛等領域發展前景廣闊。

　　——智能腦機互動。通過在人腦神經與具有高生物相容性的外部裝置間建立直接連接配接通路，實作神經系統和外部裝置間資訊互動與功能整合。該技術使人類溝通交流的方式更為多元和高效，未來将廣泛應用于臨床康複、自動駕駛、航空航天等領域。

　　——對話式人工智能平台。是融合語音識别、語義了解、自然語言處理、語音合成等多種解決方案，為開發者提供具備識别、了解及回報能力的開放式平台。該技術能實作機器與人在對話服務場景中的自然互動，未來有望大規模應用于智能可穿戴裝置、智能家居、智能車載等領域。

　　——情感智能。利用人工智能手段模拟表情、語氣、情感等類人化情緒響應，以打造具有情緒屬性的虛拟形象的技術。可賦予機器裝置更好地對人類情感的識别、了解和引導能力，為使用者帶來更具效率和人性化的互動體驗，未來将頻繁、深入應用于智能機器人、智能虛拟助手等領域。

　　——神經形态計算。即仿真生物大腦神經系統，在晶片上模拟生物神經元、突觸的功能及其網絡組織方式，賦予機器感覺和學習能力。該技術旨在使機器具備類似生物大腦的低功耗、高效率、高容錯等特性，将在智能駕駛、智能安防、智能搜尋等領域廣泛應用。