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腾讯优图人脸识别技术 腾讯优图( 二 )


5.人工智能推动数字内容生成向新范式发展

随着数字文化产业的蓬勃发展，尤其是二次元文化的渗透，数字内容产业正面临新一轮的需求升级 。随着5G商用的深入，多元化、高质量的数字内容将面临更快的消费节奏 。与此同时，供给侧仍存在巨大的产能缺口，数字内容产业正处于劳动密集型向技术密集型的转型阶段 。与AI数字内容产业的深度耦合，将有望为行业释放更大的科技势能 。以GPT-3和DALL-E为代表的AI技术在文本、语音、图像、视频等内容生成方面取得了惊人的成绩，但在准确性、通用性和合理性方面仍面临挑战 。目前前沿研究探索模型结构(自动搜索等 。)，训练形式(无监督比较)另一方面是引入知识图谱领域的知识，将常识等特定领域知识引入机器，进而提高常识推理的效果 。随着技术的不断升级和演进，我们预见AI将逐步释放其在数字内容生成领域的引擎级影响力，在内容、平台和技术的共同努力下，构建数字内容生成的新范式 。
6.边缘计算和人工智能的加速融合 。
近年来，随着深度学习算法的快速发展，计算机视觉、自然语言处理、搜索和推荐广告等各个领域的任务性能不断被刷新 。同时，随着边缘智能设备的广泛普及和硬件的完善，基于深度学习的人工智能技术在边缘的应用成为可能 。然而，在边缘部署深度学习模型是非常困难的 。主要挑战是边缘终端等智能设备在计算、存储、功耗等方面有很大的局限性 。因此，边缘模型必须满足低计算复杂度、小模型尺寸和低模型功耗的要求 。未来，硬件友好的修剪将会加速 。根据边缘硬件的CPU类型，设计特定的 *** 细化模式，适应不同硬件的模型压缩和优化加速技术是未来的研究热点 。其次，基于自动化的1比特量化 *** 可以将其理论性能提高数百倍，因此也是未来的研究热点趋势 。
7.人工智能的核心芯片向类脑计算方向进化 。
人工智能内核芯片已经成为人工智能时代的关键技术之一 。在某些领域，人工智能内核芯片的性能可以超越人脑 。然而，人工智能内核芯片的研究仍然滞后于人工智能的发展，人工智能内核芯片无法同时满足各种人工智能算法的加速要求 。面对不断涌现的各种人工智能新技术，人工智能内核芯片的自学习能力和可扩展性与人脑相比明显不足 。未来人工智能内核芯片在结构上将更接近人脑的神经结构，获得神经计算的能力 。通过不断融合最新的人工智能技术，定制化的人工智能内核芯片将逐步演化为通用的人工智能内核芯片，提高自学习能力，实现不同人工智能技术对不同任务的加速计算，从而推动人工智能内核芯片的真正落地 。
8.算法公平性研究推动AI应用走向普遍和无偏 。
由于数据偏差、算法缺陷甚至人为偏差的存在，现有的AI算法普遍存在对某些特定人群不公平的“歧视现象” 。随着人工智能算法在社会各行各业的广泛应用，作为辅助人们决策的重要工具，算法的公平性越来越受到关注 。过去几年，业界一直在逐步探索一些有针对性的解决方案，包括构造更加公平的数据集、在算法训练中引入公平约束损失、提高机器学习算法的可解释性等 。但总体而言，目前的公平性研究在准确性和公平性的平衡，以及不同场景的通用性和有效性等方面都处于方兴未艾的阶段 。随着《人工智能白皮书》、《人工智能的伦理:欧盟的问题与倡议》和《中国协同实施人工智能治理原则行动建议》的发布，人工智能的治理正成为一个越来越热门的话题，而算法的公平性是人工智能治理的关键问题 。我们预见算法公平性的研究将不断深入，在人脸识别等最广泛的AI应用领域取得突破，为不同人群带来更具包容性和不偏不倚的效果 。
9、隐私保护AI落地实用助力算法可持续进化
人工智能和机器学习算法的广泛应用在为人们提供便利的同时，也带来了巨大的隐私泄露风险 。这种隐私泄露包括用户数据在授权范围之外被处理和共享的现象，以及机器学习算法训练后存在的数据记忆 。人工智能算法开发中的数据隐私保护越来越受到关注和监督 。美国《加州消费者隐私法》于2020年生效，中国《个人信息保护法(草案)》于2020年颁布 。针对机器学习中的上述隐私保护问题，近年来研究工作逐渐深入和成熟，发展了数据匿名化、联邦学习、差分隐私等一系列 ***。我们预见，一种更加灵活高效、能够保护用户数据隐私的AI学习 *** 将在金融、医疗、社交等场景中投入实际使用，减少用户的隐私担忧，帮助AI算法在场景中可持续进化 。


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