在這個(gè)“加速時(shí)代”，人工智能不斷走入大眾生活。據美國勞工統計局預測，到2020年，全美將有140萬(wàn)個(gè)計算類(lèi)工作崗位，增速是平均崗位增速的2倍。

未來(lái)，計算領(lǐng)域將有哪些激動(dòng)人心的成果？來(lái)自微軟全球研究院的數位女性科學(xué)家，將為您預測2017年各自研究領(lǐng)域的前景，并一享未來(lái)10年的展望。

針對數據分析與可視化領(lǐng)域，微軟亞洲研究院首席研究員張冬梅預測，“2017年，業(yè)內重大技術(shù)突破將出現在智能數據發(fā)現方向，其核心是自動(dòng)、快速地從數據中挖掘出最有價(jià)值的信息，并利用交互式、可視化的呈現方式提供給用戶(hù)，實(shí)現專(zhuān)業(yè)有效的數據分析。未來(lái)十年，不同語(yǔ)義層面的跨數據源和跨領(lǐng)域的分析將成為可能。用戶(hù)將能利用更方便的交互機制，快速有效地獲得廣泛而深入的信息”。

針對計算機視覺(jué)領(lǐng)域，微軟亞洲研究院主管研究員孫曉艷表示，“2017年，基于深度學(xué)習的計算機視覺(jué)技術(shù)將繼續高速發(fā)展。到2027年，視覺(jué)‘眼’將無(wú)處不在。人類(lèi)將擁有高度發(fā)達的成像設備、強大的計算資源以及整合深度和廣度學(xué)習的視覺(jué)技術(shù)。這些技術(shù)進(jìn)步使得視覺(jué)‘眼’能夠賦予人們更大能力”。

在語(yǔ)音和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域，微軟印度研究院研究員Kalika Bali預測，“2017年，我們的語(yǔ)音和語(yǔ)言處理技術(shù)應用將會(huì )涉及越來(lái)越多的語(yǔ)種，并將開(kāi)發(fā)出能夠理解、處理并生成語(yǔ)言的系統——在同一個(gè)句子中，也能輕松切換語(yǔ)言。到2027年，語(yǔ)言模型將在認知模型中確立牢固地位，讓人工智能系統能夠像人類(lèi)一樣輕松溝通。這將在創(chuàng )造擁有社會(huì )文化意識的人工智能中，發(fā)揮重大作用”。

針對搜索和信息檢索領(lǐng)域，微軟雷德蒙研究院副院長(cháng)Susan Dumaistichu預測，“2017年，深度學(xué)習模型將繼續提高網(wǎng)絡(luò )搜索結果的質(zhì)量，實(shí)現文檔理解和查詢(xún)契合度方面更全面的改進(jìn)。到2027年，搜索框將消失，取而代之的是無(wú)處不在的搜索功能，例如語(yǔ)音、圖片或視頻查詢(xún)，能利用上下文主動(dòng)檢索相關(guān)的信息”。

在虛擬現實(shí)領(lǐng)域，微軟研究院新體驗與新技術(shù)部研究員Mar Gonzalez Franco預測，“2017年，針對人體追蹤技術(shù)，將會(huì )出現更好的虛擬現實(shí)設備，使人類(lèi)能夠從自身視角體驗到虛擬化身。預計十年后，虛擬現實(shí)系統將無(wú)處不在，能提供豐富的感官體驗，并擴展到其他感官——包括通過(guò)觸覺(jué)設備而獲得的觸覺(jué)”。

在人工智能和機器學(xué)習領(lǐng)域，微軟劍橋研究院研究員Katja Hofmann預測，“2017年，我對人工智能的協(xié)作潛力尤為激動(dòng)。目前，我們才剛開(kāi)始了解人工智能如何向人類(lèi)學(xué)習并與我們協(xié)作。到2027年，人工智能將快速發(fā)展。它能夠讓人們變得更加強大，最大程度造福社會(huì )”。

在數學(xué)和密碼學(xué)領(lǐng)域，微軟雷德蒙研究院首席研究員Kristin Lauter預測，“2017年，將開(kāi)發(fā)部署保護患者和醫院醫療數據以及基因組數據隱私的，支持加密數據計算的新數學(xué)解決方案。預計到2027年，我們至少擁有可以打破低強度傳統加密系統的量子計算機。此外，針對長(cháng)期數據保護，我們正在研發(fā)第一波后量子加密系統”。

在編程語(yǔ)言和軟件工程領(lǐng)域，微軟雷德蒙研究院首席研究員Kathryn S.McKinley預測，“2017年，最具革命性的轉變就是概率編程。開(kāi)發(fā)者將制作可預測現實(shí)世界并明確推理數據和計算中不確定性的模型，并將實(shí)現全新的應用。到2027年，絕大多數軟件工程師都可以便捷地使用編程系統預測并制作模型。這種翻天覆地的變化將通過(guò)全新方式與人類(lèi)進(jìn)行交互”。

在生態(tài)、環(huán)境與設計領(lǐng)域，微軟雷德蒙研究院首席研究設計師Asta Roseway預測，“2017年，我們將看到圍繞農業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的努力，包括無(wú)處不在的傳感、計算機視覺(jué)功能和云存儲的融合等。這些服務(wù)和設計，將讓農業(yè)經(jīng)營(yíng)者能夠從微觀(guān)到宏觀(guān)監測、分析并診斷農作物的健康狀況。預計2027年，農業(yè)經(jīng)營(yíng)者將充分利用人工智能確保收益”。

在硬件與設備領(lǐng)域，微軟雷德蒙研究院資深研究員Karin Strauss預測，“2017年，我們將看到一系列新的定制硬件加速器，以便提高性能、降低成本，不再單純依賴(lài)已經(jīng)發(fā)展放緩的摩爾定律。此外，還將有更多虛擬現實(shí)和增強現實(shí)設備及配件面市，將催生一系列新的應用試驗。未來(lái)十年，我們將見(jiàn)證一系列違背常規芯片擴展規律的新技術(shù)取得成果。屆時(shí)，碳納米管等新架構以及量子計算機等新的計算和存儲模式將可能實(shí)現商用。近眼顯示器等人工智能技術(shù)也將顯著(zhù)改進(jìn)，實(shí)現質(zhì)量更高的增強和虛擬現實(shí)體驗”。

摘自 互聯(lián)網(wǎng)