3、人工智能关键领域的发展历程与技术突破

人工智能关键领域的发展历程与技术突破

一、深度学习的崛起

随着数据收集能力的提升，大量图像被收集起来，这充分展示了数据在目标识别、分类和聚类等重要任务中的价值。与此同时，遵循摩尔定律，计算机的运算速度不断加快，图形处理器（GPU）克服了中央处理器（CPU）以往的诸多限制。

在深度学习技术的发展进程中，众多研究成果不断涌现。Mohamed 等人利用深度学习技术，在语音识别等复杂任务上实现了性能的大幅提升，并借助 GPU 在大型数据集上实现了速度的飞跃。Krizhevsky 等人将卷积神经网络（CNNs）与 ReLU 激活函数、正则化技术（如 Dropout）以及 GPU 的高速运算能力相结合，在 ImageNet 分类任务中取得了最低的错误率。他们在 ILSVRC - 2012 竞赛中的巨大优势，使得学术界和工业界都将目光聚焦到了深度学习上。

Goodfellow 等人提出了使用对抗方法的生成网络，解决了无监督学习中的诸多问题，具有广泛的应用前景。谷歌、脸书和微软等公司开始用基于 GPU 架构的深度学习算法取代传统算法，以提高运算速度。例如，脸书的 DeepFace 使用拥有超过 1.2 亿个参数的深度网络，在 Labeled Faces in the Wild（LFW）数据集上达到了 97.35% 的准确率，比之前的结果有了前所未有的 27% 的提升，接近人类的识别水平。谷歌大脑项目通过 16000 个 CPU 核心和近 10 亿个权重，从 YouTube 视频中进行大规模的深度无监督学习，用于目标识别等任务。DeepMind 的 AlphaGo 击败了国际顶级围棋选手李世石，这成为了人工智能和深度学习发展的一个重要里程碑。

二、自然语言处理的发展历程 </