多年來，人工智能以無數(shù)突破使所有人驚訝，而今年也是如此。全年，我們目睹了強化學(xué)習(xí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方面令人敬畏的創(chuàng)新。來自世界各地的科技公司對人工智能的各種飛躍進行了基準(zhǔn)測試，以進一步消除人們對實現(xiàn)真正的AI的疑慮。

作為分析，人工智能，數(shù)據(jù)科學(xué)和大數(shù)據(jù)等領(lǐng)域技術(shù)進步的編年史，《 Analytics India》雜志位居每一個令人jaw目結(jié)舌的發(fā)展之首。我們?yōu)槟鷰砹烁淖兪澜绲?大驚人AI進步。

OpenAI成功地訓(xùn)練了稱為Dactyl的機器人手，該機器人手被用于現(xiàn)實環(huán)境中以解決Rubik's cube。該機器人在模擬環(huán)境中接受了全面培訓(xùn)，但能夠成功地將知識轉(zhuǎn)移到新的情況中。

三星在五月份創(chuàng)建了一個可以將面部圖像轉(zhuǎn)換為視頻序列的系統(tǒng)。他們僅用一張圖片作為輸入，就使用了生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)來創(chuàng)建深層的偽造視頻。三星的研究人員使用高保真自然圖像合成技術(shù)，使ML模型能夠使現(xiàn)實的人類表達產(chǎn)生共鳴。

OpenAI在二月份發(fā)布了一個名為Generative Pre-Training(GPT)的小型模型，可以自動生成合成文本。該公司最終于11月發(fā)布了該模型的完整版本GPT-2。在寫了幾句話之后，模型完美地選擇了上下文并自己生成了文本。

Google的DeepMind改變了強化學(xué)習(xí)的作用，以游戲化記憶。為了使AI代理能夠在當(dāng)前做出更好的決策，他們使用時間價值傳輸(TVT)來發(fā)送未來的經(jīng)驗教訓(xùn)。這使代理可以了解當(dāng)前可以做出的決策的長期后果。盡管該方法是在游戲中執(zhí)行的，但在AI領(lǐng)域卻是空前的。