2018年人工智能研发热点回眸

发布时间：2020-11-20 03:29

　　 2018年,人工智能学科各分支取得了一系列研究进展,并在众多领域获得广泛应用。本文遴选人机融合智能、群体智能、认知计算、情感计算、智能机器人、智慧城市、人工智能医疗等分支作为代表,回顾了2018年人工智能领域的热点事件。
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科技导报2019，37（1）www.kjdb.org收稿日期：2019-01-02；修回日期：2019-01-06基金项目：国家社会科学基金重大项目（17ZDA028）作者简介：刘伟，岗位教授，研究方向为人机交互、认知科学，电子信箱：twhlw@163.com引用格式：刘伟,倪桑.2018年人工智能研发热点回眸[J].科技导报,2019,37(1):157-162;doi:10.3981/j.issn.1000-7857.2019.01.0172018年人工智能研发热点回眸刘伟1,2，倪桑2,31.北京邮电大学自动化学院，北京1008762.北京市网络系统与网络文化重点实验室，北京1008763.北京邮电大学数字媒体与设计艺术学院，北京100876摘要2018年，人工智能学科各分支取得了一系列研究进展，并在众多领域获得广泛应用。本文遴选人机融合智能、群体智能、认知计算、情感计算、智能机器人、智慧城市、人工智能医疗等分支作为代表，回顾了2018年人工智能领域的热点事件。关键词人工智能；人机融合；2018科技进展自2006年加拿大科学家Hinton提出深度学习技术[1]，2012年ImageNet竞赛在图像识别领域带来突破[2]，如今迎来了人工智能的第三次发展浪潮。不同于20世纪80年代随着神经网络而来的技术进步无法走进现实的困境，这一次人工智能的发展浪潮真正带来了技术的落地，商业化道路也走得更加顺畅。近来人工智能技术都在突飞猛进地发展，成果应用如雨后春笋般涌现。海量的数据、不断优化的算法，以及与之匹配发展的计算机运算能力，都为更多的发展及应用可能性提供了广阔的舞台。而随着人工智能在越来越多的方面落地，人们越来越多地感受到人工智能对于生活的改变，接受程度逐渐提升。1人机融合智能除技术产品化的道路拓宽以外，当下的人工智能还有许多亟待发展和研究?

www.kjdb.org科技导报2019，37（1）报局局长RobertAshley在美国陆军协会年度会议上表示，人机融合是颠覆性技术的一个关键领域，将会影响美国的国家安全。他认为，“中国在研究神经网络和人工智能方面所作的努力是一个分阶段的过程，希望最终达到‘人与机器的融合’的程度。”[5]在人工智能研究的领域，更快的计算并不是人们期望的最终目的，而让计算机变得越来越与人融合，最终达到人机融合智能，才是最终的发展方向。当前人工智能虽然普及了众多的应用形式，但是依然以计算为中心、难以突破意识壁垒，而能够融合意识与计算特性的人类智能和人工智能融合智能体，即为人机融合智能。人机融合智能研究是智能技术发展到一定程度的产物，它既包括人工智能的技术研究，也包括机器与人、机器与环境及人、机、环境之间关系的探索。人机融合智能研究不仅要考虑机器技术的高速发展，更要考虑交互主体-人类的思维与认知方式，让机器与人类各司其职，互相促进，这才是人工智能真正的前景与趋势[6]。2群体智能在人工智能发展的特点中，人工智能是从聚焦个体智能到基于互联网络的群体智能。群体智能是源于对蚂蚁、蜜蜂等为代表的社会性昆虫的群体行为的研究，最早被用在细胞机器人系统的描述中。它具有分布式无中心的控制，并且群体自组织性[7]。在自然界中，集群的方式可以让简单的生物展现出惊人的复杂性、效率甚至创造力。在人工智能领域，可以通过这种方法产生一种新的智能，像超级专家一样“共同思考”。通过随机扩散搜索、蚁群优化、粒子群优化等算法，人工群体智能（artificialswarmintelligence，ASI）已应用在了无线通信、医疗、无人驾驶、艺术创作等方面[8]。如今，UnanimousAI公司就在致力于研

艿挠τ昧煊颉８?菔侄蔚牟煌??楦?计算研究主要分为基于视觉、基于语音、基于文本及基于脑补信息和多模态信息的情感分析。许多研究机构及情感计算工具公司都在不断对情感计算领域进行探索。例如，麻省理工学院媒体实验室、MicrosoftVIBE团队、Emotient公司等，他们力求达到更精准的情绪识别，并且不断开拓新的应用领域。从研究设备上，由于得到更多样的可穿戴设备支持，2018年有许多有关可穿戴设备进行情感测量的研究涌现。例如，通过可穿戴设备获取运动心率进行情感评估[17]，或进行压力和睡眠评估（图3）[18]；还有在皮肤布置传感器的表皮机器人作为新的可穿戴设备[19]。从技术上，深度学习也大量应用在了情感计算上。例如，将CaltureNet方法应用于对自闭症儿童的面部情感识别[20]；将深度卷积神经网络应用于语音频谱图上进行语音情感分析[21]。从情绪的研究上，也有更多针对心理疾病的专门研究。例如，自杀冲动的数字化表征研究[22]；能够影响和参与自闭症治疗的机器人感知研究[23]。更加多元化的研究方向、更加专门的应用领域的研究，标志着情感计算的发展也在不断走向成熟。5智能机器人过去几年，波士顿动力公司一直引领着机器人动作控制的发展。2017年，该公司的人形机器人Atlas已经可以进行完美的后空翻，而2018年它又展示了令人惊叹的跑酷特技表演[24]。在该公司2018年新公布的视频中，Atlas可以跳上多层的平台，将重心从右脚移到左脚，在上台阶时又将重心移回左脚。此外，Atlas2018年还可以走出仓库，在草坪上进行跑步动作，这证明了该机器人在不平坦地面上的平衡性、稳定型及导航能力。截止目前，Atlas已经可以完成拿起和放下箱子，跳过
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本文编号：2890874