AI新一輪創(chuàng)新與應用：新一代人工智能領域十大最具成長性技術展望
對話式人工智能
對話式人工智能平臺。是指融合語音識別、語義理解、自然語言處理、語音合成等多種解決方案，為開發(fā)者提供具備識別、理解及反饋能力的開放式平臺的技術。該技術能夠實現(xiàn)機器與人在對話服務場景中的自然交互，未來有望在智能可穿戴設備、智能家居、智能車載等多個領域得到大規(guī)模應用。
圖 6 對話式人工智能平臺結構
資料來源：IDC，中國電子學會整理
情感智能
情感智能是指利用人工智能手段模擬表情、語氣、情感等類人化情緒響應，以打造具有情緒屬性的虛擬形象的技術。該技術可賦予機器設備更好的對人類情感的識別、理解和引導能力，為用戶帶來更具效率和人性化的交互體驗，未來將在智能機器人、智能虛擬助手等領域得到更為頻繁和深入的應用。
圖 7 情感智能技術將模擬人的情緒
資料來源：《人類神經科學前沿》
神經形態(tài)計算
神經形態(tài)計算是指仿真生物大腦神經系統(tǒng)，在芯片上模擬生物神經元、突觸的功能及其網絡組織方式，賦予機器感知和學習能力的技術。該技術的目標在于使機器具備類似生物大腦的低功耗、高效率、高容錯等特性，將在智能駕駛、智能安防、智能搜索等領域具有廣闊應用前景。
圖 8 神經形態(tài)計算的結構
資料來源：中國電子學會整理
元學習
元學習是指將神經網絡與人類注意機制相結合，構建通用算法模型使機器智能具備快速自主學習能力的技術。該技術能夠使機器智能真正實現(xiàn)自主編程，顯著提升現(xiàn)有算法模型的效率與準確性，未來的進一步應用將成為促使人工智能從專用階段邁向通用階段的關鍵。
圖 9 元學習實現(xiàn)快速自主學習
資料來源：arXiv．org，《Matching Networks for One Shot Learning》
量子神經網絡
量子神經網絡是指采用量子器件搭建神經網絡，優(yōu)化神經網絡結構和性能的技術。該技術充分利用了量子計算超高速、超并行、指數(shù)級容量的特點，有效縮短了神經網絡的訓練時間，未來將在人臉識別、圖像識別、字符識別等領域具有重要應用價值和廣闊前景。
圖10 量子神經網絡結構示意圖
資料來源：聯(lián)合量子研究院（JQI）
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