原创 2019年人工智能三大热门技术盘点

在刚刚过去的2019年，人工智能领域发生了颠覆性的突破，不断有热门技术迭代和实施落地。当然在AI技术的发展变化中，有技术的的爆发也有技术的消亡。在2020年的开端，我们就来盘点一下2019年人工智能三大热门技术，即强化学习、自然语言处理和计算机视觉技术。这些人工智能领域的热门技术，不再是只存在于科幻影视剧和小说的遥远幻想，更多的已经逐渐深入并应用到我们的实际生活之中了。下面我们赶紧来看一下吧！

　　热门技术一：强化学习

毫不夸张地说，2019年人工智能的现状就是强化学习回归的一年。简单介绍一下强化学习，它是机器学习中的一个领域，强调如何基于环境而行动，以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论，即有机体如何在环境给予的奖励或惩罚的刺激下，逐步形成对刺激的预期，产生能获得最大利益的习惯性行为。其实强化学习已经发展了几十年了，并不算什么新技术。在2016年，AlphaGo击败李世石之后，强化学习融合了深度学习技术大放异彩，成为这两年最热门的技术之一。

在过去的几个月里，围绕强化学习开展的工作越来越多，这些工作重新唤起了学术界对强化学习的信念，在过去，人们曾经认为强化学习效率低下，过于简单，无法解决复杂的问题，甚至连游戏的问题也不能解决。而现在，强化学习最大的应用场景反倒是游戏了。

热门技术二：自然语言处理

自2018年底以来，人们的注意力已经从过去的词嵌入转移到预训练语言模型，这是自然语言处理从计算机视觉中借鉴来的一种技术。自 Google BERT 、 ELMo 和 ulmfit 等系统在 2018 年底推出以来，自然语言处理一直风头正茂，但今年的聚光灯被 OpenAI 的 GPT-2 给“夺走了”，它的表现引发了人们对自然语言处理系统的道德使用的大讨论。目前，自然语言处理的应用场景比较广泛，像是机器翻译、打击垃圾邮件、信息提取、文本情感分析、自动问答以及个性化推荐等等。
　　

热门技术三：计算机视觉技术
　　

对人工智能来说，创造虚假但又逼真的人物和物体的图像，已经不再是前沿领域了。从 2014 年生成对抗网络的引入 到 2019 年 NVDIA 开源的 StyleGAN ，都在对此进行证明。2019 年，人工智能创造的艺术品甚至脱离了过去几年的假设性讨论，成为了今天博物馆装置和拍卖 的一部分。
　　

计算机视觉还被应用于一些具有重大商业和社会意义的领域，包括自动驾驶车辆和医学。但是，人工智能算法在这些领域中的应用自然是缓慢的，因为它们直接与人类生活直接互动。至少到目前为止，这些系统还不是完全自主的，它们的目的在于支持和增强人类操作员的能力。
　　

以上就是2019年人工智能三大热门技术的全部内容盘点。未来人工智能技术会走向何处，我们很难预测，但是大方向已经逐渐清晰明朗了。随着未来强化学习、自然语言处理和计算机视觉技术的深入发展，我们的生活将变得更加美好。