人工智能有哪些有趣的研究领域？

多年来，人工智能一直是该镇的热门话题。我们也开始将它的使用整合到我们的日常生活中。但其中还有很多未开发的潜力。从医学科学到让我们的日常工作变得轻松，人工智能在帮助人类方面可以大有作为。以下研究领域的工作似乎很有希望：

强化学习（RL）：

多个智能体在他们自己的具有共享模型的环境实例中学习，或者通过在同一环境中相互交互和学习，学习在迷宫或城市街道等 3D 环境中导航以实现自动驾驶，逆向强化学习通过以下方式概括观察到的行为学习任务的目标（例如，学习驾驶或赋予非玩家视频游戏角色类似人类的行为）。

生成模型：

模拟时间序列可能的未来（例如，用于规划强化学习中的任务）；图像的超分辨率；从 2D 图像中恢复 3D 结构；从小的标记数据集概括；一个输入可以产生多个正确输出的任务（例如，预测视频中的下一帧；在对话界面（例如机器人）中创建自然语言；密码学；并非所有标签都可用时的半监督学习；艺术风格转移；综合音乐和声音；图像在绘画中。

带内存的网络：

可以推广到新环境的学习代理；机械臂控制任务；自动驾驶汽车；时间序列预测（例如金融市场、视频、物联网）；自然语言理解和下一个词预测。

从更少的数据中学习并构建更小的模型：

通过学习模仿最初在大量标记训练数据上训练的深层网络的性能来训练浅层网络；参数较少但性能与深度模型相当的架构（例如，SqueezeNet）；机器翻译。

用于训练和推理的硬件：

更快的模型训练（尤其是图）；进行预测时的能源和数据效率；在边缘运行人工智能系统（物联网设备）；始终倾听物联网设备；云基础设施即服务；自动驾驶汽车、无人机和机器人。

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