深度学习驱动的人工智能：数据减少与多元融合趋势

人工智能核心技术产业白皮书揭示了当前行业的一个重要趋势：资本降温与白热化竞争的来临。过去一年，深度学习作为人工智能的核心驱动力，主导了技术发展，尤其在解决复杂应用任务上表现出色。随着大量标注数据的需求推动模型训练，ImageNet和OpenCatalyst等大型数据集的兴起，深度学习取得了显著成果，但同时也暴露出对大规模标注数据的高度依赖，限制了其在更多细分领域的实际应用。 为了突破这个困境，人工智能进入了感知增强时代。传统的有监督学习不再是单一路径，业界开始探索多种新算法，如迁移学习、自主数据生成、知识图谱辅助和多模态学习等，这些方法旨在提高数据质量和规模，减少对标注数据的依赖。深度强化学习和多模态学习等多元化学习方式备受关注，它们不仅增强了深度学习的能力，还与知识工程和传统机器学习等领域深度融合，成为学术研究的新热点。 在未来的发展关键点上，研究重点转向了以下几方面： 1. 少样本学习：通过复用跨领域知识，即使在数据有限的情况下也能训练模型，如英伟达的Few-shotvid2vid框架，能够在少量目标示例下生成新场景视频，减少了数据需求。 2. 弱化人为干预的自监督学习和强化学习：传统的有监督学习由于高成本而面临挑战。例如，在机器翻译任务中，人工标注的巨大费用使得寻求自动化和无需大量标注的解决方案变得迫切。强化学习通过模仿和优化策略，有望降低数据标注的依赖。 人工智能核心技术产业正经历从深度学习主导的有监督学习向更智能、更高效的多模式学习转型的过程。资本降温意味着行业竞争加剧，企业需要不断创新和适应市场变化，以抓住白热化竞争中的机遇。在这个过程中，技术的边界不断被拓宽，为人工智能的持续发展奠定了坚实基础。