人工智能十大成长性技术发布

    为加强对新一代人工智能技术的前瞻预判，把握全球技术创新动态及发展趋势，中国电子学会近期走访人工智能相关企业及高校院所专家，遴选发布十项最具特色的成长性技术，具体如下：

    对抗性神经网络——由一个不断产生数据的神经网络模块与一个持续判别所产生数据是否真实的神经网络模块组成的神经网络架构。胶囊网络——在深度神经网络中构建多层神经元模块，用以发现并存储物体详细空间位置和姿态等信息。云端人工智能——将云计算的运作模式与人工智能深度融合，在云端集中使用和共享机器学习工具的技术。深度强化学习——将深度神经网络和具有决策能力的强化学习相结合，通过端到端学习的方式实现感知、决策或感知决策一体化。智能脑机交互——通过在人脑神经与具有高生物相容性的外部设备间建立直接连接通路，实现神经系统和外部设备间信息交互与功能整合。对话式人工智能平台——是融合语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等多种解决方案，为开发者提供具备识别、理解及反馈能力的开放式平台。情感智能——利用人工智能手段模拟表情、语气、情感等类人化情绪响应，以打造具有情绪属性的虚拟形象的技术。神经形态计算——即仿真生物大脑神经系统，在芯片上模拟生物神经元、突触的功能及其网络组织方式，赋予机器感知和学习能力。元学习——将神经网络与人类注意机制相结合，使机器智能具备快速自主学习能力。量子神经网络——即采用量子器件搭建神经网络，优化神经网络结构和性能。