新年的鐘聲即將敲響，回首2018，關于AI我們見證了太多的突破。不管是CV還是NLP，各個領域大放異彩。

俗話說，回首過去是為了更好地展望未來。因此，我們為你盤點了AI研習社社友心目中的2018 AI 熱詞，希望在新的一年里，AI研習社能夠繼續陪伴著你，不斷見證歷史，陪你你攀登知識的高峰。

計算機視覺和自然語言處理中，有監督學習已經發展很多年。而這一年，無論從圖像生成和機器翻譯，無監督學習技術的突破，在很大程度上彌補了有監督學習的數據不足的缺點，在一些領域甚至已經達到有監督學習的效果，這是非常令人振奮的結果。

@ 顧玖強 ，精通算法，軟硬兼修，目前主要研究方向是計算機視覺和自然語言處理結合。發表多篇人工智能及計算機視覺頂級會議和期刊，包括CVPR、ICCV、AAAI oral、PR等，并為多個會議和期刊審稿人。曾在中科院參與負責基于龍芯的安全芯片項目，后成功轉行深度學習領域，講課風格深入淺出通俗易懂，有獨家學習和轉行經驗。

圖片來自 Fujun?Luan

2018年，多家公司，包括BAT、搜狗和訊飛都公開了自己的AI同傳產品。從4月份騰訊翻譯君在博鰲論壇亮相開始，AI同傳今年在很多場合都有出現，并且其中AI同傳在博鰲論壇的表現以及訊飛的“人機耦合”事件都引起了廣泛的爭議。

@ 陳博興 ，阿里巴巴機器智能實驗室資深專家，研究機器翻譯、自然處理和機器學習。中科院聲學所博士，加拿大國家研究委員會（NRC）研究員（2009-2017），法國格勒諾布爾大學和意大利FBK-IRST博士后，新加波信息與通信研究所的研究員。曾發表50余篇會議和期刊論文，并擔任NLP領域所有頂級會議和期刊的審稿人或程序委員會成員。曾獲2017年WMT俄語到英語、NIST2012機器翻譯中文到英文、2007和2005年IWSLT口語機器翻譯等比賽冠軍。

圖片來自Medium

在自動駕駛行業里面，在經歷了前兩年的車輛、行人、道路環境深度學習狂潮之后，在應用場景和算法上，今年沒有特別亮眼的成果。

@ 冀杰 ，西南大學工程技術學院副教授，綠色智能車輛與機電系統實驗室負責人。

圖片來自pixabay

圖網絡是解決很多目前難以解決的問題中的缺少的關鍵一環，這問題有讓機器進行邏輯推理、學到更具有可遷移性的知識等等。關于圖網絡的創新和應用是未來AI技術發展的重要方向。

@ 郭瑋 ，目前供職于中國科學院自動化研究所，從事博弈對抗相關的科研工作。作為團隊主力參加AIIDE 2018世界星際爭霸人工智能大賽獲得季軍。

圖片來自pixabay

爆發的原因：今年AI這個詞語，估計連大媽都知道了，很多程序員很多公司都紛紛投入其中；終端的原因：2018年，很多AI應用和框架開始支持終端。比如說 網頁端的 TensorFlow.js，嵌入式和智能手機端的 TensorFlow Lite，ARM 也發力 AI ，做低功耗的 AI，各種智能音箱的出現 都是，終端AI的表現。

@ 孔曉泉 ，吉利集團 Ecarx，算法專家，谷歌機器學習開發者專家（Google Developers Expert for Machine Learning）, 對話機器人框架 Rasa stack 框架核心社區貢獻者（Rasa Hero）和大中華區社區組織者。百度「黃埔學院」（由國家深度學習技術及應用國家工程實驗室和百度聯合創辦）首期班學員。從事自然語言處理多年，有著扎實的理論基礎和豐富的實踐經驗。曾在阿里巴巴集團從事自然語言處理相關的框架和算法的研發工作。目前在吉利集團旗下車聯網公司從事車載人機交互系統的研發工作。

圖片來自Behance

看起不起眼的拼裝組合，卻出乎意料的神奇：如掃地僧一般橫掃各大兵器譜，一句奪魁。還有就是加菲貓，李飛飛和李佳組合終于還是散伙了~

@ 王奇文 ，資深算法工程師，【前百度、阿里資深算法工程師】，先后做過推薦系統、分布式、數據挖掘、用戶建模、聊天機器人，有多年企業數據挖掘/機器學習/深度學習項目經驗。

我印象比較深的，當屬谷歌的NLP模型，BERT。谷歌聲稱這個模型在十多個指標上達到了業內最好，并且在幾個指標上都超過了人類。從這個意義上講，有點像圖像識別超過人眼，語音識別超過人耳的意義。

@ 丁雨 ，現在云從科技就職，一名AI愛好者

圖片來自谷歌

原因兩點：一，nlp領域bert預訓練得到的詞向量在十多個不同任務橫掃千軍；二，cv領域凱明質疑了在imagenet上預訓練的必要性，帶給大家很多啟示。一正一反，兩大領域，頂尖研究～

@ 李翔 ，Momenta高級視覺算法研究員，南京理工大學PCALab博士在讀，阿里巴巴天池首屆大數據競賽冠軍，滴滴Di-Tech首屆大數據競賽冠軍。知乎專欄Deeplnsight作者。早期負責Momenta車道線檢測相關模塊，現專注于神經網絡基礎算法研究。

圖片來自?Léo Vallet

我覺得這一年已經不能用一個單純的技術名詞概括了，今年是這幾年技術積累的一個爆發。很多公司都在嘗試將現有的技術落地，真正服務于各行各業，不管是無人車，人臉識別或者是NLP。如果非要我選一個的話，我會說“AI+Finance”。因為很多巨頭都在做金融解決方案，最典型的就是人臉識別和支付，阿里，螞蟻金服，百度，平安金融，曠世，商湯，這種巨頭都是在提供解決方案了。

@ 謝斌 ，畢業于南洋科技大學，現在是新加坡的一名軟件工程師。

圖片來自pixabay

對于我來說，我感覺應該是“自動駕駛“吧，關于自動駕駛有涉及到很多，如車禍、道德、落地等等。我覺得在限定環境下的自動駕駛能夠達到L5級別，目前圖森的自動駕駛能在無人介入的情況下完成工作。而在開放環境下目前能達到L4，畢竟環境比較復雜。

@ 楊順 ，北京郵電大學電子與通信工程專業學生，雷鋒字幕組優秀譯者

圖片來自Medium

我認為比較熱的有“區塊鏈”，“機器視覺”，“自然語言處理”，“虛擬/增強/混合現實”，“芯片”。 “芯片”是因為美國制裁而中國想要發展的， “機器視覺”則是我看到有更強勁發展的，“區塊鏈”已經因為幣圈而遇冷， “AR/VR/MR”則在《頭號玩家》之后迅速又發展了一波，我認為是這個了。

@ 王江舟 ，復旦大學在讀計算機專業學生，雷鋒字幕組優秀譯者。

圖片來自pixabay

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