人工智能有哪些有趣的研究領(lǐng)域？

多年來，人工智能一直是該鎮(zhèn)的熱門話題。我們也開始將它的使用整合到我們的日常生活中。但其中還有很多未開發(fā)的潛力。從醫(yī)學(xué)科學(xué)到讓我們的日常工作變得輕松，人工智能在幫助人類方面可以大有作為。以下研究領(lǐng)域的工作似乎很有希望：

強化學(xué)習(xí)（RL）：

多個智能體在他們自己的具有共享模型的環(huán)境實例中學(xué)習(xí)，或者通過在同一環(huán)境中相互交互和學(xué)習(xí)，學(xué)習(xí)在迷宮或城市街道等 3D 環(huán)境中導(dǎo)航以實現(xiàn)自動駕駛，逆向強化學(xué)習(xí)通過以下方式概括觀察到的行為學(xué)習(xí)任務(wù)的目標(biāo)（例如，學(xué)習(xí)駕駛或賦予非玩家視頻游戲角色類似人類的行為）。

生成模型：

模擬時間序列可能的未來（例如，用于規(guī)劃強化學(xué)習(xí)中的任務(wù)）；圖像的超分辨率；從 2D 圖像中恢復(fù) 3D 結(jié)構(gòu)；從小的標(biāo)記數(shù)據(jù)集概括；一個輸入可以產(chǎn)生多個正確輸出的任務(wù)（例如，預(yù)測視頻中的下一幀；在對話界面（例如機器人）中創(chuàng)建自然語言；密碼學(xué)；并非所有標(biāo)簽都可用時的半監(jiān)督學(xué)習(xí)；藝術(shù)風(fēng)格轉(zhuǎn)移；綜合音樂和聲音；圖像在繪畫中。

帶內(nèi)存的網(wǎng)絡(luò)：

可以推廣到新環(huán)境的學(xué)習(xí)代理；機械臂控制任務(wù)；自動駕駛汽車；時間序列預(yù)測（例如金融市場、視頻、物聯(lián)網(wǎng)）；自然語言理解和下一個詞預(yù)測。

從更少的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并構(gòu)建更小的模型：

通過學(xué)習(xí)模仿最初在大量標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的深層網(wǎng)絡(luò)的性能來訓(xùn)練淺層網(wǎng)絡(luò)；參數(shù)較少但性能與深度模型相當(dāng)?shù)募軜?gòu)（例如，SqueezeNet）；機器翻譯。

用于訓(xùn)練和推理的硬件：

更快的模型訓(xùn)練（尤其是圖）；進行預(yù)測時的能源和數(shù)據(jù)效率；在邊緣運行人工智能系統(tǒng)（物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備）；始終傾聽物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備；云基礎(chǔ)設(shè)施即服務(wù)；自動駕駛汽車、無人機和機器人。