俗话说，回顾过去是为了更好地展望未来。因此，我们为你盘点了AI研习社社友心目中的2018 AI 热词，希望在新的一年里，AI研习社能够连续陪伴着你，不断见证历史，陪你你攀登知识的高峰。
无监督深度学习
打算机视觉和自然措辞处理中，有监督学习已经发展很多年。而这一年，无论从图像天生和机器翻译，无监督学习技能的打破，在很大程度上填补了有监督学习的数据不敷的缺陷，在一些领域乃至已经达到有监督学习的效果，这是非常令人振奋的结果。
@顾玖强，精通算法，软硬兼修，目前紧张研究方向是打算机视觉和自然措辞处理结合。揭橥多篇人工智能及打算机视觉顶级会媾和期刊，包括CVPR、ICCV、AAAI oral、PR等，并为多个会媾和期刊审稿人。曾在中科院参与卖力基于龙芯的安全芯片项目，后成功转行深度学习领域，讲课风格深入浅出普通易懂，有独家学习和转行履历。
图片来自 Fujun Luan
AI同传
2018年，多家公司，包括BAT、搜狗和讯飞都公开了自己的AI同传产品。从4月份腾讯翻译君在博鳌论坛亮相开始，AI同传今年在很多场合都有涌现，并且个中AI同传在博鳌论坛的表现以及讯飞的“人机耦合”事宜都引起了广泛的争议。
@陈博兴，阿里巴巴机器智能实验室资深专家，研究机器翻译、自然处理和机器学习。中科院声学所博士，加拿大国家研究委员会（NRC）研究员（2009-2017），法国格勒诺布尔大学和意大利FBK-IRST博士后，新加波信息与通信研究所的研究员。曾揭橥50余篇会媾和期刊论文，并担当NLP领域所有顶级会媾和期刊的审稿人或程序委员会成员。曾获2017年WMT俄语到英语、NIST2012机器翻译中文到英文、2007和2005年IWSLT口语机器翻译等比赛冠军。
图片来自Medium
退潮
在自动驾驶行业里面，在经历了前两年的车辆、行人、道路环境深度学习狂潮之后，在运用处景和算法上，今年没有特殊亮眼的成果。
@冀杰，西南大学工程技能学院副教授，绿色智能车辆与机电系统实验室卖力人。
图片来自pixabay
图网络
图网络是办理很多目前难以办理的问题中的短缺的关键一环，这问题有让机器进行逻辑推理、学到更具有可迁移性的知识等等。关于图网络的创新和运用是未来AI技能发展的主要方向。
@郭玮，目前供职于中国科学院自动化研究所，从事博弈对抗干系的科研事情。作为团队主力参加AIIDE 2018天下星际争霸人工智能大赛得到季军。
图片来自pixabay
爆发和终端
爆发的缘故原由：今年AI这个词语，估计连大妈都知道了，很多程序员很多公司都纷纭投入个中；终真个缘故原由：2018年，很多AI运用和框架开始支持终端。比如说 网页真个 TensorFlow.js，嵌入式和智好手机真个 TensorFlow Lite，ARM 也发力 AI ，做低功耗的 AI，各种智能音箱的涌现 都是，终端AI的表现。
@孔晓泉，吉利集团 Ecarx，算法专家，谷歌机器学习开拓者专家（Google Developers Expert for Machine Learning）, 对话机器人框架 Rasa stack 框架核心社区贡献者（Rasa Hero）和大中华区社区组织者。百度「黄埔学院」（由国家深度学习技能及运用国家工程实验室和百度联合创办）首期班学员。从事自然措辞处理多年，有着踏实的理论根本和丰富的实践履历。曾在阿里巴巴集团从事自然措辞处理干系的框架和算法的研发事情。目前在吉利集团旗下车联网公司从事车载人机交互系统的研发事情。
图片来自Behance
Bert
看起不起眼的拼装组合，却出乎猜想的神奇：如扫地僧一样平常横扫各大兵器谱，一句夺魁。还有便是加菲猫，李飞飞和李佳组合终于还是分伙了~
@王奇文，资深算法工程师，【前百度、阿里资深算法工程师】，先后做过推举系统、分布式、数据挖掘、用户建模、谈天机器人，有多年企业数据挖掘/机器学习/深度学习项目履历。
我印象比较深的，当属谷歌的NLP模型，BERT。谷歌声称这个模型在十多个指标上达到了业内最好，并且在几个指标上都超过了人类。从这个意义上讲，有点像图像识别超过人眼，语音识别超过人耳的意义。
@丁雨，现在云从科技就职，一名AI爱好者
图片来自谷歌
预演习
缘故原由两点：一，nlp领域bert预演习得到的词向量在十多个不同任务横扫千军；二，cv领域凯明质疑了在imagenet上预演习的必要性，带给大家很多启迪。一正一反，两大领域，顶尖研究～
@李翔，Momenta高等视觉算法研究员，南京理工大学PCALab博士在读，阿里巴巴天池首届大数据竞赛冠军，滴滴Di-Tech首届大数据竞赛冠军。知乎专栏Deeplnsight作者。早期卖力Momenta车道线检测干系模块，现专注于神经网络根本算法研究。
图片来自 Léo Vallet
AI+Finance
我以为这一年已经不能用一个纯挚的技能名词概括了，今年是这几年技能积累的一个爆发。很多公司都在考试测验将现有的技能落地，真正做事于各行各业，不管是无人车，人脸识别或者是NLP。如果非要我选一个的话，我会说“AI+Finance”。由于很多巨子都在做金融办理方案，最范例的便是人脸识别和支付，阿里，蚂蚁金服，百度，安然金融，旷世，商汤，这种巨子都是在供应办理方案了。
@谢斌，毕业于南洋科技大学，现在是新加坡的一名软件工程师。
图片来自pixabay
自动驾驶
对付我来说，我觉得该当是“自动驾驶“吧，关于自动驾驶有涉及到很多，如车祸、道德、落地等等。我以为在限定环境下的自动驾驶能够达到L5级别，目前图森的自动驾驶能在无人参与的情形下完成事情。而在开放环境下目前能达到L4，毕竟环境比较繁芜。
@杨顺，北京邮电大学电子与通信工程专业学生，雷锋字幕组精良译者
图片来自Medium
VR/AR/MR
我认为比较热的有“区块链”，“机器视觉”，“自然措辞处理”，“虚拟/增强/稠浊现实”，“芯片”。 “芯片”是由于美国制裁而中国想要发展的， “机器视觉”则是我看到有更强劲发展的，“区块链”已经由于币圈而遇冷， “AR/VR/MR”则在《头号玩家》之后迅速又发展了一波，我认为是这个了。
@王江舟，复旦大学在读打算机专业学生，雷锋字幕组精良译者。
图片来自pixabay
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