IBM展示2018年人工智能研究進展并預測未來趨勢

　　近日，IBM在網上展示了其2018年在人工智能（AI）領域取得的進展，并預測了未來AI發展的3個主要趨勢。IBM從其全球12個實驗室的研究人員和科學家撰寫的AI論文中選出100篇集成論文集，從AI的技術發展、技術應用以及增進對AI的信任等方面展示了所取得的多項進展。

　　語音識別方面，IBM開發的AI系統不僅能回答簡單的問題，而且能夠理解對話人之間的爭論；圖像識別方面，開發出一種新型學習方法，不再需要學習成千上萬的標記圖像，僅需要少量的示例，就能準確識別圖像；通過一種首創的架構和算法實現機器的交互學習，兩個AI系統間能夠相互教學并開展合作，進一步提高了AI的學習效率；在回答開發式問題方面，采用一種新的方法，可以跨段落重新排列和組織材料，以生成更為準確的答案。消除AI偏見方面，提高算法的透明性方面也取得了許多進步，包括打破算法“黑箱”、增強神經網絡抵御攻擊的能力等。涉及AI技術本身的進展包括，通過采用新的方法提高深度神經網絡學習訓練的效率，加快深度神經網絡推理速度，減少設計神經網絡的工作量等。

　　在回顧進展的基礎上，IBM還預測了未來AI發展的3個趨勢。

　　一是人工智能由相關性分析向因果關系的推理轉變。2019年，因果期望建模技術將成為人工智能發展的核心。傳統的人工智能基本上都是基于相關性分析而缺乏對因果關系的深刻理解。新的因果推理方法能夠從數據中推斷出因果關系并有效進行檢驗，從而做出更好的決策。

　　二是開發值得信任的人工智能將成為研究的焦點。為應對AI對倫理道德的沖擊，許多機構已通過建立道德咨詢委員會來應對數據泄露、消費者隱私保護等方面的問題；研究方面，加大了對算法公平性、可解釋性、穩健性等有助于增加對AI信任度的研發投入；應用方面，強調更多地部署有助于增進社會福利的人工智能。在2019年，這些努力方向將成為企業構建、培訓和部署AI技術的核心。

　　三是量子科技與AI的結合。量子計算的發展將為AI提供助力，量子計算為提高運算速度和運算效率滿足大規模運算的要求提供了新的可能。目前，已有數千家企業接入IBM的量子云計算服務。隨著人工智能問題復雜性的不斷提升，量子計算可能會改變我們處理AI計算任務的方式。