隨著移動互聯(lián)網技術、云計算技術的爆發(fā)，積累了歷史上超乎想象的數(shù)據(jù)量，這為人工智能的后續(xù)發(fā)展提供了足夠的素材和動力，而以深度神經網絡為代表的人工智能技術飛速發(fā)展，大幅跨越了科學與應用之間的“技術鴻溝”，迎來爆發(fā)式增長的新高潮。

人工智能呈現(xiàn)何種發(fā)展趨勢？

首先，從“人工+智能”向自主智能系統(tǒng)發(fā)展。當前人工智能領域的大量研究集中在深度學習，但是深度學習的局限是需要大量人工干預。因此，科研人員開始關注減少人工干預的自主智能方法，提高機器智能對環(huán)境的自主學習能力。

其次，未來5年人工智能將提升各行業(yè)運轉效率。我國經濟社會轉型升級對人工智能有重大需求，在消費場景和行業(yè)應用的需求牽引下，需要打破人工智能的感知瓶頸、交互瓶頸和決策瓶頸，促進人工智能技術與社會各行各業(yè)的融合提升，建設若干標桿性的應用場景創(chuàng)新，實現(xiàn)低成本、高效益、廣范圍的普惠型智能社會。

當下哪些前沿技術值得關注？

作為一家堅持“技術常用常新”的科技公司，布爾數(shù)據(jù)重點關注“神經網絡”、“深度算法”和“人工智能模型”等領域的前沿技術。

人工神經網絡，從信息處理角度對人腦神經元網絡進行抽象建立的一種運算模型，由大量的節(jié)點（或稱神經元）之間相互聯(lián)接構成，按不同的連接方式組成不同的網絡。目前人工神經網絡的研究工作不斷深入，已經取得了很大的進展，其在模式識別、自動控制、預測估計、經濟等領域已成功地解決了許多實際問題，表現(xiàn)出了優(yōu)良的智能特性。

深度算法，最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。深度學習是機器學習領域中一個新的研究方向，通過學習樣本數(shù)據(jù)的內在規(guī)律和表示層次，在學習過程中獲得的信息對諸如文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋，能夠使機器更好的模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的難題，在搜索技術、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習、機器翻譯、自然語言處理、多媒體學習以及其他相關領域都取得了很多顯著成果。

人工智能模型，主要是為在具體場景中解決現(xiàn)實問題，而綜合運用多種算法，構建一套人工智能系統(tǒng)，從而獲得對現(xiàn)實問題的歸納推理和決策能力，目前主要應用于金融行業(yè)等復雜場景中。布爾數(shù)據(jù)認為，由于算法領域已取得重大突破，機器被賦予了強大的認知和預測能力，但是單一的算法技術效果不如深度融合的算法模型效果強，所以有實力的公司研究、開發(fā)人工智能模型產品，是讓人工智能最新技術成果充分落地、實現(xiàn)為人類服務的最佳途徑。

人工智能模型提供商應具備哪些能力？

隨著人工智能與人類生活的深度融合，未來必將誕生更多以解決實際問題為宗旨的“人工智能模型服務商”，而要成為其中的佼佼者，必須具備兩個條件——豐富的技術經驗和極強的資源整合能力。

布爾數(shù)據(jù)在人工智能領域精耕多年，始終堅持獨立第三方原則，將人工智能與業(yè)務場景結合，使人工智能技術得到極大的場景化落地，產品成效與服務能力在業(yè)內獲得廣泛認可。布爾數(shù)據(jù)以獨有的技術經驗切入國內 先進智能模型市場，以專有智能模型技術優(yōu)勢幫助客戶進一步完善企業(yè)生態(tài)建設，成功躋身全球領先之列。

“技術”是科技公司的不懈追求，與“應用”相輔相成實現(xiàn)可持續(xù)的生命力。期待市場中出現(xiàn)更多優(yōu)秀企業(yè)，優(yōu)勢互補，不斷深化提升智能模型的服務能力，為客戶提供優(yōu)質產品，共同推動人工智能技術進步。