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浅谈人工智能领域各个方向

时间:2023-05-22 14:04 来源:本站

最近面临着读研选方向的问题,研究生选方向也算一件很重要的事情,这几天咨询了很多大佬,算是理清了AI大致的方向

写这篇文章是想分享一下理解的宏观上的AI,算不上是科普文(每个人都有自己的理解吧),希望对即将 选导师、选实验室、选研究方向的同学们,对转行、自学的朋友萌 有所帮助~~

适用读者:对AI领域感兴趣的、想加入这股浪潮(入坑)、同时不太清楚各个子方向同学

首先附上诚意满满的彩图 ^ ^

AI子方向

那就点个关注吧!!

AI离不开数据,同时也离不开算法,在算法层面大致有:机器学习ML(machine learning),深度学习DL(Deep learning),强化学习RL(Reinforcement learning),在早期的人工智能阶段,AI≈ 统计学 + 数据挖掘 + 算力 + 计算机科学,也可以简单的理解成在数据上的概率游戏,到2012年左右,随着算力的提升,反向传播让深度学习进入了大众的视野,2016年运用强化学习的alpha go打败李世石,AI这个词开始火爆起来,相信后续的历史大家也就很清楚了,也是深度学习不断颠覆的时代,视觉领域的yolo家族,CNN,RCNN家族不断迭代进化,强化学习的DQN,NLP领域的2018年谷歌提出的Bert等等

AI个人理解的主要的方向有 计算机视觉自然语言语音知识图谱这几大方向

搭建一个完整的AI,需要它的 视觉模块听觉模块语言模块记忆推理认知模块,当然还有躯体模块等(机器手臂、传感器),所以AI也相应的分为了以下几个子领域,它们之间也有重叠和相互需要的部分

计算机视觉 CV:computer vision,可以简单的理解智能体的视觉模块,是研究机器如何看的科学,也是工业界AI应用场景最多的领域(不过好像加入的人有点多...),主要处理图像的识别、理解,目标跟踪、检测等问题

CV的子方向有:目标检测、目标识别、图像分类、图像分割、图像内容理解、姿态估计、SLAM(定位和地图构建)等等,比如自拍的美颜、p大进入校园刷的人脸识别、手机的指纹解锁、高端一点的自动驾驶(虽然还有很长一段路要走),安防,这些都涉及计算机视觉 CV

自然语言处理 NLP:Natural Language Processing,可以简单的理解智能体的语言模块,涉及语言的理解、认知的科学

主要的范畴和子方向有:中文自动分词、文本分类、文本情感分析、问答QA、对话Dialog、信息检索 Information retrieval、信息摘要 Information extraction、机器翻译等,比如用的apple的Sir、Google翻译、百度的搜索...这些都涉及NLP

相比于CV,NLP典型应用场景较少,范围窄而复杂度更高,不过cv和nlp也要相互联系的地方,个人觉得也是未来研究的热点方向,比如一个人走到一个地方环视一周,然后用语言描述出来,cv再根据描述重新构建场景,这个叫场景重建,再比如从艺术家的画中分析表达的情感态度,这也算二者结合的地方

语音 VC:Voice Recognition,可以简单的理解智能体的听觉模块,也算一个模式识别的问题,解决的是从多个声音(有许多噪声)中筛选出你想要的声音,比如微信聊天的语音识别,比如英语流利说的发音打分都要用到语音VC识别的相关算法

知识图谱 KG:Knowledge Graph,可以算作一个独立的方向,个人感觉和记忆理解这块比较接近,可以简单的理解智能体的记忆推理认知模块,也就是知识库的图数据呈现,是一种语义网络,我们这里把它单独划为一个子方向,把实体用关系串联起来,在知识库文本中挖掘语义,知识推理,使得AI更具有可解释性,也是非常重要的方向

总结一下,科学家想要搭建智能体,要分别搭建它的视觉、语言、听觉、记忆推理认知等模块,而这些模型也分别对应自己的领域和方向


由于其他方向不太了解,就没有写了,今后有新认识会更新

对应NLP方向来说,真正能给老板带来实实在在收益的技术,老板才会招兵买马组建人才部门,目前互联网大厂落地场景可以分为以下四类(问答还在快速发展,其他三个业务比较成熟稳定):

搜索、问答、推荐系统、计算广告

工业界落地场景

搜索:说大一点,众所周知的百度搜索引擎,Google搜索,说小一点,基本上每个成熟的网页、APP都需要自己的搜索功能

推荐:靠个性化推荐打出一片天地的字节跳动,根据用户偏好推荐相应的内容,阿里的淘宝推荐界面、美团根据用户口味喜好推荐外卖等等,知乎推荐你喜欢看的文章等等,应用场景也是相当广阔

计算广告:据说Facebook 90%以上的收入都是来自于广告,广告和推荐有交集,根据广告金主霸霸的需求,不断调整广告出现位置,提高广告点击率等等

智能问答:这里的问答是任务式问答,类似智能客服,不管是淘宝智能商家还是超市选购,还是医院挂号的问答机器,还是银行智能客服,问答这块的未来需求会很大!!所以提前划分到经典落地三大类:广告 搜索 还有推荐。不信可以过个三年回来考古!!个人理解~~

根据历史的发展,在2010~2015入坑AI的,算是‘第一批吃螃蟹’的人,他们收获爆炸红利是应得的,那个时候懂一点决策树、svm跑跑minist就是大神;在2016~2018入坑AI的,算是嗅觉敏锐的那一批人,那个时候自学西瓜书和Andrew wu机器学习、花书是标配;再后来国家政策、资源一边倒的倾向AI,高校不管师资力量都逐渐开设人工智能学院,2019入坑AI的,后面找算法工作的,顶会+竞赛top排名+985硕是标配,在2020年AI下行趋势非常明显,并且前人已经几乎透支了AI红利,工业界算法岗爆满,头条官方劝退,学术界2016年后少有突破性框架、不断呼吁可解释模型的局面下,还要硬着头皮加入AI吗?这不仅需要高学历高工程能力高智商,还需要有自己的独特理解和对AI的那份执著

这篇文章希望对不管是准备弃坑转开发的、即将入坑的、还是已经入坑的小伙伴们在AI大致的理解上有帮助!!

(完结撒花)

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