被称之为深度强化学习技术,全球十大突破性技术

MIT评出2017年全球十大突破性技术

2月22日消息,每年年初,麻省理工学院都会评选出当年的十大突破技术,挑选出在时下各种新兴技术中,有可能解决重大问题、带来全新机遇的希望所在。今年的评选中,阿里“强化学习”和“刷脸支付”两大技术上榜。esball世博 1

日前,美国权威科学杂志《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)正式揭晓 2018 年“全球十大突破性技术”。中国科技巨头阿里巴巴成为给所有人的人工智能(云端 AI)、对抗性神经网络、传感城市、材料的量子飞跃四项技术主要研究者。

随着人工智能在这些年的进展被AlphaGo显性化,它开始成为中外科技巨头布局的重点,甚至一些公司还将AI当做决定未来的战略。学术界同样十分重视人工智能技术,AlphaGo两次登陆顶级学术期刊《Nature》封面,《麻省理工科技评论》近日发布的全球十大突破性技术中,也有超过一半与人工智能有关:强化学习、360°自拍、自动驾驶汽车、刷脸支付、实用型量子计算机。作为强化学习等技术的主要研究者,阿里在AI上早已行动并取得进展,将技术应用到了大规模的商业化落地,且走了一条与众不同的路。

2月21日下午,美国权威科学杂志《麻省理工科技评论》(MIT Technology Review)发布2017年全球十大突破性技术榜单。在与Google、微软、IBM等科技巨头的较量中,阿里巴巴分别入选“强化学习”和“刷脸支付”两大突破性技术榜单。

今年《麻省理工科技评论》公布的十大突破性技术榜单依次为强化学习、360°自拍、基因疗法2.0、细胞图谱、自动驾驶货车、刷脸支付、太阳能热光伏电池、实用型量子计算机、治愈瘫痪、僵尸物联网。

“全球十大突破性技术”是科技领域的权威榜单,至今已经有 17 年历史。2018 年完整榜单为:给所有人的人工智能(云端 AI)、对抗性神经网络、人造胚胎、“基因占卜”、传感城市、巴别鱼耳塞、完美的网络隐私、材料的量子飞跃、实用型 3D 金属打印机、零碳排放天然气发电。

这并不符合许多人对阿里的第一印象。说到人工智能的探索者,最容易联想到的是AlphaGo和Master项目的缔造者Google、拥有Echo音响的Amazon、押注Cortana的微软。国内科技公司最引人注目的是百度,其最早布局人工智能同时多次宣布人工智能布局和进展。另外两家市值最高的互联网巨头阿里巴巴和腾讯在人工智能上反而没有太多动作——搜狗、360都已成立专属人工智能实验室,阿里巴巴和腾讯却从未正式公布过人工智能战略。马化腾在乌镇互联网大会期间直言:“人工智能是未来的方向,这没错,但基础设施还差很远,未来人工智能主要在云端进行一些整合和创新。”

作为全球最为著名的技术榜单之一,《麻省理工科技评论》全球十大突破性技术具备极大的全球影响力和权威性,至今已经举办了超过16年。每年上榜的技术突破,有的已经在现实中得以应用,有的还尚需时日,但注定将在未来对人类的经济政治生活产生重大影响,甚至会彻底改变整个社会面貌。

esball世博,1。 能使计算机在没有明确指导情况下像人一样自主学习的人工智能方法“强化学习”,可以让自动驾驶汽车等自动化领域进展大大提速。

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不过,从MIT突破性技术榜单来看,阿里不只是早已在人工智能上行动起来,且已取得突破性进展,并且,阿里巴巴对人工智能的态度也已很清晰:将AI技术应用到商业实践而不是下棋。

今年《麻省理工科技评论》公布的十大突破性技术榜单依次为强化学习、360°自拍、基因疗法2.0、细胞图谱、自动驾驶货车、刷脸支付、太阳能热光伏电池、实用型量子计算机、治愈瘫痪、僵尸物联网。

据悉,相对于Google,阿里巴巴对“强化学习”领域的技术投入,更为关注商业应用和技术输出。比如,强化学习技术在阿里双11推荐场景中的应用,将手机用户点击率提升了10-20%。这一技术正在通过阿里云ET输出,帮助杭州市管理城市交通,并成功在一些路段提升了11%的车辆通行速度。全球最大的光伏制造商协鑫,采用ET技术将生产线良品率提升了1%,每年节省成本上亿元。广州白云机场则希望利用这项技术管理上千架飞机。

评委认为,中国的科技研发能力已经成为全球最重要的势力之一,在某些领域已经可以与全球顶尖科技公司一决高下。

强化学习:与深度学习并列,阿里巴巴押注

其中,由中国公司主导的“刷脸支付”技术,让MIT的评委们颇为震撼。《麻省理工科技评论》认为,作为全世界首批上线人脸识别技术的国家,中国的人脸识别技术精度已达到金融交易的级别,刷脸支付进入成熟期。

2。 能更真实还原事件和场景的消费级“360°全景相机”,其廉价的摄影方式能改变人们分享故事的方式。

传感城市:阿里云ET城市大脑

说到人工智能,人们很可能联想到机器学习,说到机器学习则会联想到深度学习。不过,机器学习技术有许多不同方向,强化学习就是之一。与深度学习基于统计不断去优化算法不同,强化学习更重视实时反馈,根据环境给予的反馈来调整下一步策略,当下更多实践是将深度学习和强化学习结合,被称之为深度强化学习技术,例如AlphaGo和Master就采取了深度学习+强化学习+蒙特卡洛树搜索三大技术。

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