智能世界正在加速到來，人工智能（AI）將如何改變各行各業(yè)？人工智能，簡稱AL，是一種新的應用系統(tǒng)管理方法技術(shù)。它也是計算機科學的一個分支。該領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究包括機器人、圖像識別、語言識別、自然語言處理、

智能世界正在加速到來，人工智能（AI）將如何改變各行各業(yè)？

人工智能，簡稱AL，是一種新的應用系統(tǒng)管理方法技術(shù)。它也是計算機科學的一個分支。該領(lǐng)域的基礎(chǔ)研究包括機器人、圖像識別、語言識別、自然語言處理、專家系統(tǒng)等。

走向智能世界是人們所期待的，也是社會發(fā)展進步的趨勢。尤其是現(xiàn)代社會的年輕人，有知識、有文化、有智慧、有廣闊的前景、有明確的理想和目標。今后他們將為社會主義建設(shè)作出越來越大的貢獻。

我們還要說，這個世界不僅適合年輕人，也適合10%的老年人。雖然他們已經(jīng)退休，但如果人工智能在他們的大部分生活中得到普及，他們中大多數(shù)對社會做出貢獻的人可能不習慣、不理解、不玩。現(xiàn)在他們中的大多數(shù)人仍在使用這臺老式機器，獨自一人想出它來做一些事情需要付出很大的努力。我想知道我們將來能否為他或她設(shè)計另一套老年智能？

老年人的存在等于給人工智能（A1）帶來了一個問題。先解決老年人的問題，再談未來如何改變各行各業(yè)，會有幫助。

另外，通過科學家的努力，人工智能的發(fā)展是很容易的，但要全面實施卻不容易。到時候會非常詳細，操作也不簡單。即使有一點不到位，也會遇到一些問題，比如以前的無人駕駛公交車、無人銀行、無人商店、無人超市、無人菜場、無人餐館和無人加油等都要往前走。

一般來說，人工智能是國家的需要，是社會的潮流，也是必須的。這是人類文明的必由之路。我希望在人工智能的彎道上超車，早點來。

是否存在通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以處理圖像，語音以及NLP？

對于目前的深度學習模型，雖然深度學習的目標之一是設(shè)計能夠處理各種任務的算法，但是深度學習的應用還需要一定的專業(yè)化，目前還沒有通用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理模型。然而，每一種模式也在相互學習、相互融合、共同提高。例如，一些創(chuàng)新可以同時改進卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如批量標準化和關(guān)注度。一般模型需要在將來提出。

圖像和視頻處理，計算機視覺，最流行的是CNN，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的變形和發(fā)展，CNN適合處理空間數(shù)據(jù)，廣泛應用于計算機視覺領(lǐng)域。例如，alexnet、vggnet、googlenet、RESNET等都有自己的特點。將上述模型應用于圖像分類識別中。在圖像分割、目標檢測等方面，提出了更有針對性的模型，并得到了廣泛的應用。

語音處理，2012年之前，最先進的語音識別系統(tǒng)是隱馬爾可夫模型（HMM）和高斯混合模型（GMM）的結(jié)合。目前最流行的是深度學習RNN遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其長、短期記憶網(wǎng)絡(luò)LSTM、Gru、雙向RNN、層次RNN等。

除了傳統(tǒng)的自然語言處理方法外，目前的自然語言處理深度學習模型也經(jīng)歷了幾個發(fā)展階段，如基于CNN的模型、基于RNN的模型、基于注意的模型、基于變壓器的模型等。不同的任務場景有不同的模型和策略來解決一些問題。