2022人工智能十大关键词 人工智能近五年发展趋势100字
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阿尔法狗
2016年3月9日，一款由谷歌研发，名为AlphaGo的围棋人工智能程序在与韩国围棋职业九段李世石的人机大战中，以4：1的总比分轻松获胜。这一款人工智能程序被“赋予”了强大的“学习功能”，用“策略网络”学习人类棋手的下法，对比棋谱，选择胜算较大的棋路。并且这只“聪明狗”每天还能自学，自己和自己下三百万盘棋，无怪乎人脑会最终败下阵来。
点评：“阿尔法狗”代表了一种特定场景下，人工智能从模仿到超越似乎正成为一个不可逆的趋势。在不久的将来，向“阿尔法狗”这样的人工智能学习或将成为人类的常态。
波士顿动力公司
2016年3月18日，谷歌宣布将旗下波士顿动力公司（Boston Dynamics）摆上货架。后者是著名的人工智能机器人公司，其中名为大狗（big dog）的四脚运输机器人还为美军服役。测试视频显示，波士顿动力研发的机器人除了可以完成简单的肢体动作以外，还能够对环境的变化进行感知并且判断、选择。比如对行走路况、突如其来的撞击、目标物的移动等等。
点评：谷歌的“忍痛割爱”证明了人工智能的成熟尚需假以时日，现有的机器人无法在短期内成为可商业化推广的产品。但包括亚马逊、丰田等不同类型的企业都对波士顿动力表示出了强烈的兴趣，这恰恰证明了拥有完整肉体和灵魂的“智能人”还是人工智能追寻的终极目标之一。
Tay聊天机器人
2016年3月23日，微软在Twitter上推出AI机器人，用户通过互联网社交账号就能和这位设定为清新可人少女的人工智能进行交谈，话题从政治经济到生活琐碎无所不包。
点评：实际上，这类人工智能都是在发布之初激发了人们的好奇，但这样的社交需求却并没有成为长期的依赖。除了用户体验的局限以外，从本质来看，这背后体现的是一种极具讽刺意味的矛盾：现代人内心隐秘的孤独感某种程度是技术进步带来的区隔，是否能用另一种技术进步慰藉？至少目前，多数人不相信人工智能可以代替真实社交。
OpenAI
OpenAI是一家位于旧金山的非营利性人工智能研究机构，该机构致力于开发人工智能正面作用，并且预防、限制一些人工智能可能带来的危害。4月28日，OpenAI宣布将致力于打造一个名为“OpenAI训练场”（OpenAI Gym）的公共平台，该平台将成为一个训练AI的场地，使智能机器人获得强化学习能力，并最终希望优化特定类型的人工智能算法标准。
点评：与其他公司不同，这家由伊隆・马斯克等多名互联网业界巨头成立的机构，最大的原则就是开源和开放。警觉的前瞻使得业界不少人认为，OpenAI或许将成为制度化约束人工智能之前，这个领域最好的监管者之一。
语音交互
在今年5月19日的谷歌I/O大会上，谷歌推出了自己的语音智能助手Google Assistant，旨在让用户通过流畅的语音和设备相互沟通。实际上，国内企业科大讯飞早已发布语音交互平台，并已接入智能家居模块。目前，行业内语音交互已经可以对噪音环境和远距离通话等复杂现状进行优化，并且在向可穿戴设备终端发展。
点评：语音交互实际上改变了人机互动的模式，某种意义上，电影《她》中和一台计算机恋爱的故事并不遥远。如果从日常交流的范畴理解，专业人士用数字和代码向计算机发出指令的阶段已经过去。语音交互是人工智能发展的必由之路。
Pokemon go
2016年7月7日，一款名为“Pokemon go”的手机游戏发布，并悄然走红。不同于传统游戏局限于屏幕的体验，利用现实增强技术（AR），用户手机屏幕上能够针对街区场景模拟出一些虚拟的怪物，玩家可以在现实和虚拟之间利用道具捕捉它们。
点评：虚拟现实、增强现实和混合现实一直是近些年来互联网世界的热词。所利用的就是人工智能领域中的一些核心技术，比如传感器模拟、计算机视觉等等。技术快速迭代的时代，用不了多久，普通人就可以利用轻巧的穿戴设备在自己的房间中仰望行星运动轨迹、在空荡荡的车间讨论产品的外观设计等等。到那时，也许“眼见为实”这句话也将被“彻底颠覆”。
西部世界
2016年10月，一部由美国HBO电视网推出的电视剧风靡世界。该片名为《西部世界》（West world），主要讲述了在机器人乐园，人工智能自我意识觉醒之后，横亘在人与AI之间的身份区隔以及矛盾引发的灾难。
点评：这部电视剧改编自20世纪70年代的一部电影，在合理想象的范畴中展现了人工智能普及后可能带来的问题。实际上，包括霍金、比尔・盖茨在内，众多科学界和互联网从业者都表示出了对人工智能未来的一丝隐忧，然而问题似乎还要更复杂。因为目前的担心仍局限于安全维度：防止“失控”产生；但伦理维度的悖论同样值得深思：当人工智能与人类差异越来越小之后，他们的身份、权利是否也应该被重新审视和考量？
无人驾驶
近年来，无人驾驶一直都是人工智能深度应用的前沿。但2016年似乎是一个无人驾驶的“小年”，11月16日，百度的云骁无人车亮相浙江乌镇，但和人们对它的期待不无差距。
点评：虽然无人驾驶前路迷雾重重，但是业界依然认为这是人工智能最有希望突破的领域之一。从传统汽车制造企业、新能源汽车品牌再到不同类型的互联网公司，企业在推动技术革新；与此同时，在政策层面，2016年6月，工信部在国内批准设立了首个“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”封闭测试区。无人车还将在测试的道路上越走越远。
2018人工智能龙头 人工智能热门事件大全
2018人工流产指南,2018人工气道护理新指南,2018人工清淤定额单价,2018人工定额如果用「高歌猛进」来作为人工智能 2017 年发展的形容词，那它在 2018 年的发展则可称得上是「悲喜交加」了。
这一年，学术界以及业界拥抱人工智能的热情只增不减，并带来了一大批人工智能成果――OpenAI 的 5v5 DOTA AI「OpenAI Five」再次完胜人类、谷歌研究人员使用 BERT 模型在 11 项 NLP 任务中创出最佳成绩、搜狗公司和新华社合作的全球第一个「AI 合成主播」正式上岗，而我们的习近平总书记也在中共中央政治局第九次集体学习上，再次从国家层面强调了人工智能的重要地位性。
而这一年，人工智能领域也频频涌现「人工智能寒冬」的担忧，不过更让人涅一把汗的则是人工智能所带来的人员伤亡和道德伦理危机――Uber 无人驾驶测试车撞死行人事故震惊了全世界、Google Duplex 代替人类自动接打电话「以假乱真」引发了对 AI 道德伦理的广泛热议，近日欧盟正式发布的人工智能道德准则草案，更是集中体现了人们对于人工智能的恐慌与担忧。
接下来，AI 科技评论也为大家选出了 2018 人工智能界的十大热门事件进行一一盘点。
Uber 无人驾驶测试车撞死行人事故
美国东部时间 3 月 19 日晚上，在亚利桑那州，一辆 Uber 自动驾驶汽车在进行道路测试时，将一名推自行车穿过马路的 49 岁女子撞死，成为已知的全球首例自动驾驶汽车撞死行人的事故，也成为 Uber 2018 年最大的新闻(丑闻)。
这一震惊整个世界的事故，使得 Uber 自动驾驶汽车面临空前的质疑，也让 Uber 暂停了自动驾驶汽车的测试计划，重新审视安全问题。此外，丰田随后也宣布暂停自动驾驶汽车测试计划，而美国波士顿市政府甚至要求所有自动驾驶研发公司暂停测试。
经过各方调查，车祸的原因也逐渐明晰：虽然行人是在非人行横道突然穿过马路，但要负主要责任还是――Uber 自动驾驶汽车既没有准确识别出前方的行人，也没有在遭到障碍物时采取制动措施。
谷歌 Duplex 代替人类自动接打电话引发伦理争议
5 月 9 日的 Google I/O 2018 大会上，Google 向大众展示了一项名为 Duplex 的 AI 新功能――能代替人类预约理发或者餐馆。在演示过程中，它以假乱真地使用自然语言与真实人类对话沟通，而人类竟然完全没有意识到电话的另一边并非真人而是来自 Google 的 Duplex。
在惊艳四座的同时，Duplex 没有主动告知对方他们正在与人工智能交谈(使得人类无法知道电话对面并非人类)，则引发了关于道德伦理的讨论，有人指出：如果接电话的人不知道自己在和人工智能聊天，人类就有很容易陷入被机器「操控」的情境中。
针对这些批评，Google 随后也为 Duplex 系统加入透明化机制，即当 Duplex 打电话预约时会主动表明自己的身份，店家也可以直接向其表达拒绝录音或者回绝订位需求，或到 Google My Business 帐号中设定禁止接听此类电话。
OpenAI DOTA 5v5 AI 接连完胜人类团队
美国当地时间 6 月 25 日，OpenAI 宣布其研发的人工智能 OpenAI Five 已经能在 Dota2 5V5 团战中战胜人类。消息一出，震惊业界，迅速成为网络热门话题――毕竟这可是 AI 在 Dota2 中以团战形式击败人类队伍的首次告捷。据悉，在这次人机大战中，AI 先后对战了 5 支人类玩家团队：OpenAI 员工组成的团队、现场观众随机组成的路人团队、Valve 员工组成的团队、一支业余 Dota2 玩家组成的团队以及一支半职业团队。据 OpenAI 官方介绍，AI 很轻松地在几轮对抗中碾压了前 3 支人类队伍，而在与后两支人类队伍的对决中，AI 赢取了 3 场比赛中的前 2 场。
而在不到两个月的时间里(美国时间 8 月 5 日下午)，OpenAI 的 5v5 DOTA AI「OpenAI Five」在 OpenAI 组织的线下比赛(「OpenAI Five Benchmark」)中再次完胜人类团队。本次比赛一共进行了四局比赛，人类队伍包括现场观众组成的路人团队(第一局)以及 4 位前职业选手(Blitz、Cap、Fogged、Merlini)与 1 位现任职业选手(MoonMeander)组成的高手团队(后三局)，最终，「OpenAI Five」再次获得压倒性的胜利。比赛中一个有意思的插曲是，当前三局胜负已分时，现场观众给「OpenAI Five」选择了 5 个不怎么厉害的英雄，人类玩家最终获得胜利，稍微获得了些许「安慰」，不过这也使最后一局「沦为」了娱乐局。
「佳飞猫组合」李飞飞、李佳先后离职 Google，二人各自投身新的 AI 项目
「李飞飞将离职 Google」的传闻从 6 月份就开始热传，直到 9 月份这个传闻才被画上句号。
9 月 10 日，Google Cloud CEO Diane Greene 宣布，卡耐基梅隆大学(CMU)计算及系系主任的 Andrew Moore 将在 2018 年年底加入 Google Cloud，担任 Google Cloud AI 的负责人和顾问;而李飞飞则会在同一时间回到斯坦福大学担任教职，但还会担任 Google Cloud 在人工智能和机器学习方面的顾问角色。
当天，李飞飞在其个人微信朋友圈分享了她即将离任 Google Cloud 的消息，其中特别对「佳飞猫组合」的另一半――李佳表示了感谢：「因为你的 leadership，我们一起成长。因为你的 friendship，我们一起分享成长经历里所有的泪与笑!」对此，李佳也回应道：「感谢一起奋斗的伙伴，佳飞猫加油!」
而就在李飞飞离开 Google 的两个月后，李佳也追随李飞飞的脚步，离职 Google。11 月 15 日，Google 中国确认，Google Cloud AI 研发主管兼 Google AI 中国中心总裁李佳已经离开 Google。随后，李佳也回应称，确实已经从 Google 离职，目前在斯坦福医学院全职参与智能医院项目，未来会投入 AI 与医疗的项目，希望以后能做出真正对世界有积极影响的事情。
「希望以后能做出真正对世界有积极影响的事情」同样也是李飞飞的职业追求――李佳离职 Google 五天后(11 月 19 日)，李飞飞再次辞去了斯坦福人工智能实验室负责人的职位，完全投身于其在 10 月 20 日启动的「以人为本人工智能项目」。
阿里达摩院架构全公开：5 大研究领域，下设 14 个实验室
9 月 28 日，阿里巴巴于去年 10 月 11 日成立的达摩院正式上线官网，全面公开架构，包括达摩院的最新、最全介绍，覆盖达摩院五大研究领域、两大合作生态以及人才储备和需求。
其中，达摩院官网上公布的 5 大研究领域及下设的 14 个实验室受到了极大关注，它们的设置分别如下 ：
机器智能：该研究领域下设语音、视觉智能、语言技术、决策智能、城市大脑五个实验室。
数据计算：该研究领域下设计算技术、智能计算、数据库与存储三个实验室。
机器人：该研究领域下设智能交通实验室。
金融科技：下设金融智能、区块链、生物识别三个实验室，同时拥有资深金融行业专家和顶级科学家，在杭州、北京、西雅图、硅谷、纽约等设有办公地点。
X Lab ：该研究领域下设量子实验室、人工智能实验室。
另外，阿里巴巴创新研究计划(AIR)和阿里巴巴访问学者项目(ARF)作为阿里巴巴学术合作的两大重要平台和其与国内外知名高校合作建立的联合实验室共同构成阿里巴巴的两大合作生态，目前，阿里巴巴已与国内外知名高校合作成立了阿里巴巴 - 浙江大学前沿技术联合研究中心、清华大学 - 阿里巴巴自然交互体验联合实验室、阿里巴巴 - 南洋理工大学联合研究学院、中国科学院 - 阿里巴巴 量子计算实验室以及达摩院 - 交通运输部公路院车路协同联合实验室五所联合实验室。
同时，官网上还显示信息招兵买马，职位包括研究员访问学者(Alibaba Research Fellowship)、博士后以及实习生(Research Intern)四大类别。
Google AI 团队发布 BERT 模型，为 NLP 带来历史性的突破
10 月 13 日，NLP 迎来历史性的突破――Google AI 团队发布的 BERT(全称 Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型，在机器阅读理解顶级水平测试 SQuAD1.1 中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并在 11 种不同 NLP 测试中创出最佳成绩，包括将 GLUE 基准推至 80.4%(绝对改进 7.6%)，MultiNLI 准确度达到 86.7%(绝对改进率 5.6%)等。其杰出表现在赢得 NLP 学界的一片赞誉之声的同时，也让大家对 BERT 模型的开源充满了期待。
期待着期待着，11 月 1 日，Google 终于一鼓作气发布了包括 BERT 模型 TensorFlow 代码、BERT-Base 与 BERT-Large 模型的预训练检查点、微调实验结果的自动化复现 TensorFlow 代码、预训练数据生成以及数据训练的代码在内的「BERT 模型大礼包」。发布至今，这一开源项目已在 Github 上收获了上万个 star。
BERT 模型开源地址：https://github.com/google-research/bert
习近平总书记：推动我国新一代人工智能健康发展
10 月 31 日下午，中共中央政治局就人工智能发展现状和趋势举行了第九次集体学习，中共中央总书记习近平在主持学习时强调，人工智能是新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题。要深刻认识加快发展新一代人工智能的重大意义，加强领导，做好规划，明确任务，夯实基础，促进其同经济社会发展深度融合，推动我国新一代人工智能健康发展。
针对习总书记提出的人工智能发展相关问题，北京大学教授、中国工程院院士高文进行了讲解，并谈了意见和建议;此外，中共中央政治局各位同志也在听取讲解后，针对有关问题进行了讨论。
这是继去年国务院印发新一代人工智能发展规划，习总书记再次从国家层面强调了人工智能的重要地位。
全球首个「AI 合成主播」上岗
11 月 7 日，在第五届世界互联网大会上，由搜狗与新华社合作开发的全球首个全仿真智能合成主持人――「AI 合成主播(Artificial Intelligence)」正式亮相。它根据所提供的文字，就能准确无误地播送新闻，可以模拟人类说话时的声音、嘴唇动作和表情，并且将三者自然匹配，逼真程度几乎能以假乱真。
据悉，「AI 合成主播」背后依托的是搜狗人工智能的一大核心技术「搜狗分身」，其技术原理是：通过使用人脸关键点检测、人脸特征提取、人脸重构、唇语识别、情感迁移等多项前沿技术，并结合语音、图像等多模态信息进行联合建模训练后，生成与真人无异的 AI 分身模型。从最终的呈现方式来看，」AI 合成主播「实际上相当于是真实新闻主播一个「分身」，例如本次亮相的「AI 合成主播」以新华社主播邱浩为原型，两者的声音以及外形都一样。
NIPS 说不改名，半个月后还是改名为 NeurIPS
11 月 17 日，在半个月前还官宣了「不改名」的人工智能顶级会议 NIPS ，竟悄然在官方网站上线了新的大会名称：NeurIPS，其网站地址从 https://nips.cc/ 变成了 https://neurips.cc/，官网页面也随之改变。
NIPS 的改名风波还得从今年 4 月份说起：由于 NIPS 的名字带有情色意味引发了社区成员的发对，今年 4 月份，大会组委会就开始收集研究社区的意见，考虑对大会名称进行更改。10 月 22 日，NIPS 官方宣布结果，NIPS 主会议将保持原名。本以为改名风波就此结束了的吃瓜群众们，对于 NIPS 「最终还是改名了」又继续吃起了瓜。
据悉，NeurIPS 取 Neural Information Processing Systems 第一个单词的前四个字母和后三个单词的首字母组合而成，对该会议的意义不会造成影响，同时还避免大会首字母缩写 NIPS 带来的歧义。然而，对于 NeurIPS 这个名字，很多网友也表达了自己的无奈：不知道该怎么发音。
另外在今年，NIPS「11 分钟售罄门票」事件同样也让机器学习圈子炸开了锅，让大家见识到了人工智能和机器学习的火爆程度堪比 Taylor Swift 演唱会。
欧盟发布 AI 道德准则草案
今年，人工智能高调发展的背后，是频频引发的伦理道德争议。12 月 18 日，欧盟人工智能高级别专家组(AI HLEG)正式向社会发布了一份人工智能道德准则草案(DRAFT ETHICS GUIDELINES FOR TRUSTWORTHY AI，以下简称草案)，该草案被视为是欧洲制造「可信赖人工智能」的讨论起点。
这份草案首先为「可信赖人工智能」提出了一个官方解释――「可信赖人工智能」有两个必要的组成部分：首先，它应该尊重基本权利、规章制度、核心原则及价值观，以确保「道德目的」;其次，它应该在技术上强健且可靠，因为即使有良好的意图，缺乏对技术的掌握也会造成无意的伤害。围绕这两大要素，草案也给出了「可信赖人工智能」的框架：第一章通过阐述人工智能应该遵守的基本权利、原则和价值观，试图确保人工智能的道德目的;第二章根据第一章所阐述的原则，给出实现可信赖 AI 的指导方针，同时兼顾道德目的和技术稳健性，并列出可信赖 AI 的要求，包括技术和非技术方法;第三章则提供了具体但非穷举的可信赖 AI 评估表。整份草案共 37 页。
目前，草案处于征集意见阶段，征集时间将于 2019 年 1 月 18 日截止。据悉，该草案将于 2019 年 3 月提交到欧盟委员会。
以上就是雷锋网 AI 科技评论为大家盘点的 2018 年十大人工智能热门新闻事件，接下来，就让我们期待人工智能 2019 年的发展和热点吧。
（本文转自雷锋网，作者：丛末，如需转载请至雷锋网官网申请授权，原文链接：）
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7个有助于ai技术的最佳软件,AI有哪些技术,ai的特点与功能,AI技术的作用本文整理了 61 个 2018 年至今 GitHub 上热门的开源工具，献给那些对新征程满怀期待的AI爱好者们。
高分辨率的换脸Deepfakes程序
基于pytorch实现的实时换脸技术，相比于其他开源版本拥有更高的分辨率，提供数据集和pretrained model!
项目地址：http://codes.strangeai.pro/aicodes_detail.html?id=29
Flair (顶级 NLP 库）
2018 年是 NLP 井喷的一年。像 ELMo 和谷歌 BERT 这样的库层出不穷，正如 Sebastian Ruder 所言，“NLP 高光时刻已经来临”，并且这种趋势一直延续到了 2019 年。Flair 是另一款出色的 NLP 库，技术先进、简单易懂、操作方便。
Flair 由 Zalando Research 开发及开源，是基于 Pytorch 的 NLP 框架。Flair 允许用户将最先进的自然语言处理模型应用于文本，例如命名实体识别（NER），词性标注（PoS），意义消歧和分类。
项目地址：https://github.com/flairNLP/flair
face.evoLVe（高性能人脸识别库）
如今，计算机视觉中人脸识别算法在数据科学领域应用极为广泛。face.evoLVe 是一款基于 Pytorch 的“高性能人脸识别库”。为相关人脸分析和应用提供了综合功能，包括：
人脸对齐（人脸检测、特征点定位、仿射变换等）；
数据预处理（例如，数据增广、数据平衡、归一化等）；
各种骨干网（例如，ResNet、IR、IR-SE、ResNeXt、SE-ResNeXt、DenseNet、LightCNN、MobileNet、ShuffleNet、DPN 等）；
各种损失函数（例如，Softmax、Focal、Center、SphereFace、CosFace、AmSoftmax、ArcFace、Triplet 等等）；
提高性能的技巧包（例如，训练改进、模型调整、知识蒸馏等）。
简而言之，该库可以帮助研究人员和工程师快速开发高性能深度人脸识别模型和算法，方便实际使用和开发部署。
项目地址： https://github.com/ZhaoJ9014/face.evoLVe.PyTorch
YOLOv3
YOLO 是一款超快、超精准目标检测框架。自发布以来迭代更新的几个版本一次比一次更好。
该库是 YOLOv3 在 TensorFlow 中实现的完整数据管道。它可用在数据集上来训练和评估自己的目标检测模型。其核心亮点包括：
有效的 tf. 数据管道
重量转换器
极速 GPU 非极大值抑制
全训练管道
K-means 算法选择 Anchor 先验框
项目地址： https://github.com/wizyoung/YOLOv3_TensorFlow
FaceBoxes（ 高精度 CPU 实时人脸检测器 ）
计算机视觉领域最大的挑战之一就是掌握计算资源，不是每个人都有多个 GPU。
FaceBoxes 是一种新的人脸检测方法，使用 CPU 速度和精准度均表现良好。FaceBoxes 通过 PyTorch 实现。包含安装、训练和评估人脸检测模型的代码。
项目地址： https://github.com/zisianw/FaceBoxes.PyTorch
