2018年人工智能和机器学习的研发进展有哪些？

如果说2017年是人工智能和机器学习的炒作之年，那么2018年可以算得上是发展之年。这一年大多数的科技公司都冷静下来，来进行人工智能的研发。而且在研发的过程中，将技术延伸到了具体的业务场景当中，这对技术的发展也是至关重要的。作为人工智能中最普遍的问题，深度学习在这期间起到了主导作用，更具体地说，在今年，深度学习方法在不同的领域取得了前所未有的成功，从语言到医疗保健。

事实上，在人工智能领域，我们可以看到一些进展。第一个是google的超级智能组合，第二个就是他们的Duplex对话系统。当然在这期间，科研人员通过使用语言模型来加速了这些进步，然而我们还可以看到其他的一些进展，不如ELMO，基于AI的变形金刚，还有最近谷歌的BERT，他们在展现的时候都让人们看到了人工智能的强大，也击败了一次有一次的测试挑战。这些模型被描述为深度学习的应用时刻，因为它们通过提供即用型预训练和通用模型来显示语言域中的转移学习的实用性，这些模型也可以针对特定任务进行微调。除了语言模型，还有许多其他有趣的进展，比如Facebook的多语言嵌入系统，值得注意的是，我们还能够看到如何将程序集成到一般的深度学习框架中。

说到框架，今年的人工智能框架之战已经逐渐升温，此前Pytorch 1.0宣布的时候，他们已经开始追赶上TensorFlow，尽管在生产过程中使用Pytorch时并不是十分的顺畅，但是目前他们也正在不断优化。谷歌目前也已经意识到了这一点，也将会继续在人工智能框架研发上开始发力。

有趣的是，另一个在框架空间中看到很多有趣发展的领域是强化学习，在今年之内，很多AI研发人员都发布了RL框架，谷歌发布了用于研究的dopamine框架，DeepMind也发布了具有竞争性的TRFL框架，微软发布了TextWorld，Facebook也发布了Horizon，这些全球科技具有都纷纷开始展现自己的实力，在2019年，我们将看到更多的科研成果。

至于人工智能的更多发展和进展，可能只有在明年才可以慢慢呈现在世人面前。相关的科技人员都在这方面进行突破创新，来发展自己的相关技术，今年谷歌发布了自动增强技术，这是一种深度强化学习方法，可以自动增加训练数据，更极端的想法是用合成数据训练DL模型，这已经在实践中尝试很长时间，也被许多人认为是AI未来的关键，当这些神奇的事情不断被发现和创造出来时，你会发现我们的世界正在慢慢发生改变。