【MIT重磅】人工智能新技术综述:数据、算法、人机协作

【导读】本文的目的是为读者提供端到端人工智能新技术的一个综述,包括数据管理、算法、人机协作等。

原文链接:
https://arxiv.org/abs/1905.03592

摘要

人工智能(AI)有机会彻底改变美国国防部(DoD)和情报界(IC)应对不断演变的威胁,数据泛滥和快速行动方案的挑战。开发端到端人工智能系统涉及并行开发不同的部分,以便同时提供决策者,作战人员和分析人员需要的功能。这些部分包括数据收集,数据管理,算法,计算,鲁棒的人工智能和人机协作。虽然目前大多数流行的言论将AI的发展归功于算法和计算力的进步,但大多数现代AI系统受益于许多不同领域的进步。此外,虽然某些组件可不对最终用户可见,但经验表明,每个组件都在AI系统的成功或失败中起主要作用。本文具体介绍了端到端人工智能系统中的前沿技术。

本文结构:

  • 简介

    • 视频分类例子

  • 数据

    • 数据管理

      • 数据管理例子——BigDAWG

      • 数据库与存储引擎

      • BigDAWG islands

      • BigDAWG 中间件与API

    • 数据规划

      • 异常数据检测

      • 数据降维

      • 数据正则化

    • 数据标签

    • 基于实际应用的数据

  • 算法

    • 监督学习

    • 无监督学习

    • 迁移学习

    • 半监督学习

    • 强化学习

    • 基于实际应用的算法

  • 计算资源

    • 处理器技术

    • 高性能计算

    • 基于实际应用的计算

  • 鲁棒人工智能

    • 可解释人工智能

    • 评价指标

    • 安全性

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附部分文章:

 

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