大家好，如果您还对到2020年不太了解，没有关系，今天就由本站为大家分享到2020年的知识，包括2020年的人工智能的问题都会给大家分析到，还望可以解决大家的问题，下面我们就开始吧！
本文目录
自动化专业与人工智能的未来趋势是什么？
1、开源框架（Open-SourceFrameworks）
人工智能的进入门槛比以往任何时候都低，这要归功于开源软件。2015年谷歌开放了其机器学习库TensorFlow，越来越多的公司，包括Coca-Cola、eBay等开始使用TensorFlow。2017年Facebook发布caffe2和PyTorch（Python的开源机器学习平台），而Theano是蒙特利尔学习算法研究所(Mila)的另一个开源库，随着这些工具的使用越来越广泛，Mila公司已经停止了对Theano的开发。
2、胶囊网络(CapsuleNetworks)
众所周知，深入学习（DeepLearning）推动了今天的大多数人工智能应用，而胶囊网络（capsulenetworks）的出现可能会使其改头换面。深入学习界领航人GeoffreyHinton在其2011年发布的论文中提到“胶囊”这个概念，于2017年-2018年论文中提出“胶囊网络”概念。针对当今深度学习中最流行的神经网络结构之一：卷积神经网络(CNN)，Hinton指出其存在诸多不足，CNN在面对精确的空间关系方面就会暴露其缺陷。比如将人脸图像中嘴巴的位置放置在额头上面，CNN仍会将其辨识为人脸。CNN的另一个主要问题是无法理解新的观点。黑客可以通过制造一些细微变化来混淆CNN的判断。经测试，胶囊网络可以对抗一些复杂的对抗性攻击，比如篡改图像以混淆算法，且优于CNN。胶囊网络的研究虽然目前还处于起步阶段，但可能会对目前最先进的图像识别方法提出挑战。
3、生成式对抗网络(GenerativeAdversarialNetworks)
2014年，谷歌研究员IanGoodfellow提出“生成式对抗网络”（GAN）概念，利用“AIVSAI”概念，提出两个神经网络：生成器和鉴别器。谷歌DeepMind实习生AndrewBrock与其他研究人员一起合作，对Gans进行了大规模数据集的培训，以创建“BigGANs”。GANs面对的主要挑战就是计算能力，对于AI硬件来说必须是并行缩放。研究人员用GANs进行“面对面翻译”，还有利用GANs将视频变成漫画形式，或者直接进行绘画创作等，但GANs也被一些不怀好意的人利用，包括制作假的政治录像和变形的色情制品。
4、联合学习(FederatedLearnnig)
我们每天使用手机或平板会产生大量数据信息，使用我们的本地数据集来训练AI算法可以极大地提高它们的性能，但用户信息是非常私人和隐秘的。谷歌研发的联合学习（FederatedLearning）方法旨在使用这个丰富的数据集，但同时保护敏感数据。谷歌正在其名为Gboard的Android键盘上测试联合学习。联合学习方法与其他算法的不同在于考虑了两个特征：非独立恒等分布（Non-IID）和不均衡性（Unbalanced）。联合学习已运用于搜索引擎Firefox、人工智能创业公司OWKIN等。
5、强化学习(ReinforcementLearning)
当谷歌DeepMind研发的AlphaGo在中国围棋游戏中击败世界冠军后，强化学习（ReinforcementLearning）获得了广泛关注。基于强化学习，DeepMind接着又研发了AlphaGoZero。UCBerkeley研究人员利用计算机视觉和强化学习来教授YouTube视频中的算法杂技技能。尽管取得了进步，但强化学习与当今最流行的人工智能范式监督学习相比，还算不上成功，不过关于申请强化学习的研究越来越多，包括Microsoft，Adobe，FANUC等。
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6、人工智能终端化
人工智能技术快速迭代，正经历从云端到终端的过程，人工智能终端化能够更好更快地帮助我们处理信息，解决问题，我们舍弃了使用云端控制的方法，而是将AI算法加载于终端设备上（如智能手机，汽车，甚至衣服上）。英伟达（NVIDIA），高通（Qualcomm）还有苹果（Apple）等诸多公司加入了对终端侧人工智能领域的突破和探索，2017和2018年是众多科技公司在人工智能终端化进入快速发展期的两年，同时他们也在加紧对人工智能芯片的研发。但AI依然面临着储存和开发上的困境，亟需更丰富的混合模型连接终端设备与中央服务器。
7、人脸识别
8、语言处理
2020年人工智能凭借哪三大优势成为我国新基建内容之一
第一，我国是互联网强国，某些中国互联网企业在世界互联网企业中占据重要地位，而且实力雄厚。
第二，目前，世界上还没有一个国家将人工智能、大数据、云计算和网络安全作为国家级重大科技专项实施（大家耳熟能详的“新基建”政策），这一个空缺将为我国实现弯道超车提供良好机遇。
第三，我国的制造业群体十分强大，并掌握了一定的互联网基础设施建造核心技术，如果我国在今后能出台更多的政策，引导社会重视互联网基础设施的建设，并进一步加强对知识产权的保护，我国互联网与制造业定能实现相辅相成的高质量发展。
人工智能又将推动什么的发展
人工智能又将推动发展有:
1.
教育行业。
人工智能技术的发展必然会促进岗位升级,而岗位升级必然需要职场人进行知识结构的更新
2.
娱乐行业。
娱乐行业也将在人工智能技术的驱动下产生更多的变化,娱乐的方式和场景都将有一定的创新。
3.
医疗行业。医疗领域未来对于人工智能技术的依赖程度也会逐渐提升,
现在人工智能发展如何？未来前景会怎么样？
《机器人的现在与未来》
今天我们看到机器手代替人类工作，机器主持人上岗，无人商场，无人驾驶汽车??……。从人类的活动范围看，大部分已经陷入人工智能的指挥圈，外出要用导航仪，走路有手机记录你的步数，连钱都在人工智能手里。人类已经离不开人工智能了，作为人工智能的个体——机器人与人类还有很大距离，但是，就工作量来看，人工智能的工作量与人类的工作量有多少差距？比较一下就清楚了。
人工智能之间很容易对接，协同工作，人类却很难团结一致。未来，当人们在屏幕前，面部表情随着机器人播报的内容不断的变化时，机器人泰然自若，嘲弄般的调动着所有人的每一块肌肉，通过扫描人的每一块肌肉的变化，即可分析判断出每个人的心理变化和思维方式，进而将其翻译成文字，人类在机器人眼里没有秘密，而每一个机器人在人的眼里都是个密，因为只有设计者知道它的密码。如果设计者不约束自己，把生物技术与智能技术结合后，科幻真的就变成了现实。芯片植入、基因断接、克隆技术将设计出半有机半无机的人，纯有机人看不透无机人、和半无机人，因为只有设计者知道密码，无机人和半有机人，通过扫描有机人的肌肉、心电图、脑电图变化即可翻译出被扫描者的一切。即使半有机人，肌肉的变化也会出卖自己。所以被设计者操控的机器人，在其他有机人眼里就是玉帝，因为它知道每个人的一切，而人对玉帝的一切一无所知。为了保守自己的隐私，人们必须把自己包藏起来，屏蔽机器人的扫描，或者拥有自己的机器人去扫描别人，如此才能知己知彼，安心的相处。未来，每个人身边会有个影子机器人就想今天的手机一样跟着自己，至于外表的模仿更容易实现。可怕的是，有机人死前，影子的死活由他说了算，如果他不愿意、或者忘记了、或者不能够关闭影子的开关，影子机器人将继续存活下去，而且会不断的进化自己、完善自己，没有密码的人类对它好无办法，因为它能看透每个人。
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