2018 年度 AI 热词大盘点，来看看大咖怎么说

新年的钟声即将敲响，回首2018，关于AI我们见证了太多的突破。不管是CV还是NLP，各个领域大放异彩。

俗话说，回首过去是为了更好地展望未来。因此，我们为你盘点了AI研习社社友心目中的2018 AI 热词，希望在新的一年里，AI研习社能够继续陪伴着你，不断见证历史，陪你你攀登知识的高峰。

计算机视觉和自然语言处理中，有监督学习已经发展很多年。而这一年，无论从图像生成和机器翻译，无监督学习技术的突破，在很大程度上弥补了有监督学习的数据不足的缺点，在一些领域甚至已经达到有监督学习的效果，这是非常令人振奋的结果。

@ 顾玖强 ，精通算法，软硬兼修，目前主要研究方向是计算机视觉和自然语言处理结合。发表多篇人工智能及计算机视觉顶级会议和期刊，包括CVPR、ICCV、AAAI oral、PR等，并为多个会议和期刊审稿人。曾在中科院参与负责基于龙芯的安全芯片项目，后成功转行深度学习领域，讲课风格深入浅出通俗易懂，有独家学习和转行经验。

图片来自 Fujun Luan

2018年，多家公司，包括BAT、搜狗和讯飞都公开了自己的AI同传产品。从4月份腾讯翻译君在博鳌论坛亮相开始，AI同传今年在很多场合都有出现，并且其中AI同传在博鳌论坛的表现以及讯飞的“人机耦合”事件都引起了广泛的争议。

@ 陈博兴 ，阿里巴巴机器智能实验室资深专家，研究机器翻译、自然处理和机器学习。中科院声学所博士，加拿大国家研究委员会（NRC）研究员（2009-2017），法国格勒诺布尔大学和意大利FBK-IRST博士后，新加波信息与通信研究所的研究员。曾发表50余篇会议和期刊论文，并担任NLP领域所有顶级会议和期刊的审稿人或程序委员会成员。曾获2017年WMT俄语到英语、NIST2012机器翻译中文到英文、2007和2005年IWSLT口语机器翻译等比赛冠军。

图片来自Medium

在自动驾驶行业里面，在经历了前两年的车辆、行人、道路环境深度学习狂潮之后，在应用场景和算法上，今年没有特别亮眼的成果。

@ 冀杰 ，西南大学工程技术学院副教授，绿色智能车辆与机电系统实验室负责人。

图片来自pixabay

图网络是解决很多目前难以解决的问题中的缺少的关键一环，这问题有让机器进行逻辑推理、学到更具有可迁移性的知识等等。关于图网络的创新和应用是未来AI技术发展的重要方向。

@ 郭玮 ，目前供职于中国科学院自动化研究所，从事博弈对抗相关的科研工作。作为团队主力参加AIIDE 2018世界星际争霸人工智能大赛获得季军。

图片来自pixabay

爆发的原因：今年AI这个词语，估计连大妈都知道了，很多程序员很多公司都纷纷投入其中；终端的原因：2018年，很多AI应用和框架开始支持终端。比如说 网页端的 TensorFlow.js，嵌入式和智能手机端的 TensorFlow Lite，ARM 也发力 AI ，做低功耗的 AI，各种智能音箱的出现 都是，终端AI的表现。

@ 孔晓泉 ，吉利集团 Ecarx，算法专家，谷歌机器学习开发者专家（Google Developers Expert for Machine Learning）, 对话机器人框架 Rasa stack 框架核心社区贡献者（Rasa Hero）和大中华区社区组织者。百度「黄埔学院」（由国家深度学习技术及应用国家工程实验室和百度联合创办）首期班学员。从事自然语言处理多年，有着扎实的理论基础和丰富的实践经验。曾在阿里巴巴集团从事自然语言处理相关的框架和算法的研发工作。目前在吉利集团旗下车联网公司从事车载人机交互系统的研发工作。

图片来自Behance

看起不起眼的拼装组合，却出乎意料的神奇：如扫地僧一般横扫各大兵器谱，一句夺魁。还有就是加菲猫，李飞飞和李佳组合终于还是散伙了~

@ 王奇文 ，资深算法工程师，【前百度、阿里资深算法工程师】，先后做过推荐系统、分布式、数据挖掘、用户建模、聊天机器人，有多年企业数据挖掘/机器学习/深度学习项目经验。

我印象比较深的，当属谷歌的NLP模型，BERT。谷歌声称这个模型在十多个指标上达到了业内最好，并且在几个指标上都超过了人类。从这个意义上讲，有点像图像识别超过人眼，语音识别超过人耳的意义。

@ 丁雨 ，现在云从科技就职，一名AI爱好者

图片来自谷歌

原因两点：一，nlp领域bert预训练得到的词向量在十多个不同任务横扫千军；二，cv领域凯明质疑了在imagenet上预训练的必要性，带给大家很多启示。一正一反，两大领域，顶尖研究～

@ 李翔 ，Momenta高级视觉算法研究员，南京理工大学PCALab博士在读，阿里巴巴天池首届大数据竞赛冠军，滴滴Di-Tech首届大数据竞赛冠军。知乎专栏Deeplnsight作者。早期负责Momenta车道线检测相关模块，现专注于神经网络基础算法研究。

图片来自 Léo Vallet

我觉得这一年已经不能用一个单纯的技术名词概括了，今年是这几年技术积累的一个爆发。很多公司都在尝试将现有的技术落地，真正服务于各行各业，不管是无人车，人脸识别或者是NLP。如果非要我选一个的话，我会说“AI+Finance”。因为很多巨头都在做金融解决方案，最典型的就是人脸识别和支付，阿里，蚂蚁金服，百度，平安金融，旷世，商汤，这种巨头都是在提供解决方案了。

@ 谢斌 ，毕业于南洋科技大学，现在是新加坡的一名软件工程师。

图片来自pixabay

对于我来说，我感觉应该是“自动驾驶“吧，关于自动驾驶有涉及到很多，如车祸、道德、落地等等。我觉得在限定环境下的自动驾驶能够达到L5级别，目前图森的自动驾驶能在无人介入的情况下完成工作。而在开放环境下目前能达到L4，毕竟环境比较复杂。

@ 杨顺 ，北京邮电大学电子与通信工程专业学生，雷锋字幕组优秀译者

图片来自Medium

我认为比较热的有“区块链”，“机器视觉”，“自然语言处理”，“虚拟/增强/混合现实”，“芯片”。 “芯片”是因为美国制裁而中国想要发展的， “机器视觉”则是我看到有更强劲发展的，“区块链”已经因为币圈而遇冷， “AR/VR/MR”则在《头号玩家》之后迅速又发展了一波，我认为是这个了。

@ 王江舟 ，复旦大学在读计算机专业学生，雷锋字幕组优秀译者。

图片来自pixabay

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