人工智能未来的发展前景怎么样？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经无处不在。在数字化转型的时代，当人们转向更加频繁的数字交互时，来自数字虚拟世界的海量数据与真实物理世界无缝融合。随着数据的数量、种类和产生速度的增加，人工智能代表了从海量数据中提取见解和推进其他新兴技术的重要关键步骤。

人工智能在最近几年得到了长足的发展，但是依然有不少亟需解决的问题。

需要关注的主要技术方向：

首先，我们需要成为“第三次人工智能浪潮”（3rd Wave AI）的促进传播者，为我们的企业社会迎接即将到来的人工智能变革做好准备。这些变革将推动我们的数据管理、人工智能算法以及硬件加速器的蓬勃发展。我们需要积极与推动“第三波人工智能浪潮”的客户和研究实体开拓新的合作模式。那么，什么是“第三波人工智能浪潮”？

从算法的角度出发，我们总结为语境顺应（Contextual Adaptation）的概念。具体而言，我们需要更多地关注以下这些算法发展趋势：

我们在人工智能系统中需要建立可信赖的决策能力，使人们能够理解或者分析“黑匣子”的机器学习算法模型为什么做出推理识别的决定。具体而言，安全可信的人工智能需要解决的三个问题：边界性问题、可回溯问题以及可验证问题。我们称这样的能力为“人工智能可解释性”。

如何构建可以通过一个（One-Shot Learning[6]）或者极少数量（Few-Shot Learning[7]）的示例进行机器学习模型训练的人工智能系统。如前文所述，真实工业应用场景下，数据比较稀缺，在极其有限的数据下有效构建训练机器学习模型是目前的一个热门研究方向。

相对于传统、开环的离线学习（Offline Learning），在线学习（Online Learning）作为一个新兴方向，是一个闭环系统：机器学习模型基于目前的参数和架构将推理识别结果发送给用户，收集用户反馈，并用以更新优化模型，从而完成一个不断接受信息并更新迭代的优化过程。换言之，机器学习模型需要动态地接受序列性数据，更新自我，以优化表现。

多场景学习（Multi-Task Learning）指的是训练数据中包含来自多个不同场景的样本，且在学习过程中利用该场景信息提升机器学习任务性能的学习方法。传统的迁移学习中的场景自适应方法通常只实现原场景到目标场景之间的双向知识迁移，而多场景任务学习鼓励多场景之间的双向知识迁移。

基于语境的上下文信息进行机器学习模型训练，随着时间的推移和场景的迁移，人工智能系统将逐步学习自主构建更新模型的方法[11]。通过语境学习（Contextual Learning）而来的机器学习模型将被用来更好地感知世界，帮助人类更加智能地做出推理决策。

随着人工智能技术的快速发展，基于深度神经网络的知识表示和知识推理受到越来越多的关注，也陆续出现了不同场景的场景知识图谱。作为一种语义网络，场景知识图谱刻画了场景知识，为场景内的推理识别任务提供了基础。作为知识推理的应用，基于知识图谱的问答系统取得了长足的发展。

通过语境学习而来的机器学习模型，也能帮助我们更好地对我们的数据和需要感知的世界进行抽象化（Abstraction），从而使我们的人工智能系统更加通用化，得以适应解决各类复杂问题。

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