人工智能有哪些有趣的研究領域？

多年來，人工智能一直是該鎮的熱門話題。我們也開始將它的使用整合到我們的日常生活中。但其中還有很多未開發的潛力。從醫學科學到讓我們的日常工作變得輕松，人工智能在幫助人類方面可以大有作為。以下研究領域的工作似乎很有希望：

強化學習（RL）：

多個智能體在他們自己的具有共享模型的環境實例中學習，或者通過在同一環境中相互交互和學習，學習在迷宮或城市街道等 3D 環境中導航以實現自動駕駛，逆向強化學習通過以下方式概括觀察到的行為學習任務的目標（例如，學習駕駛或賦予非玩家視頻游戲角色類似人類的行為）。

生成模型：

模擬時間序列可能的未來（例如，用于規劃強化學習中的任務）；圖像的超分辨率；從 2D 圖像中恢復 3D 結構；從小的標記數據集概括；一個輸入可以產生多個正確輸出的任務（例如，預測視頻中的下一幀；在對話界面（例如機器人）中創建自然語言；密碼學；并非所有標簽都可用時的半監督學習；藝術風格轉移；綜合音樂和聲音；圖像在繪畫中。

帶內存的網絡：

可以推廣到新環境的學習代理；機械臂控制任務；自動駕駛汽車；時間序列預測（例如金融市場、視頻、物聯網）；自然語言理解和下一個詞預測。

從更少的數據中學習并構建更小的模型：

通過學習模仿最初在大量標記訓練數據上訓練的深層網絡的性能來訓練淺層網絡；參數較少但性能與深度模型相當的架構（例如，SqueezeNet）；機器翻譯。

用于訓練和推理的硬件：

更快的模型訓練（尤其是圖）；進行預測時的能源和數據效率；在邊緣運行人工智能系統（物聯網設備）；始終傾聽物聯網設備；云基礎設施即服務；自動駕駛汽車、無人機和機器人。

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