阿里巴巴达研究所预测2020年的十大科学和技术趋势 IT收藏新闻于1月2日，阿里巴巴·莫里（Alibaba Mori）发布了2020年的十大科学和技术趋势。这是阿里巴巴·巴德汉姆学院（Alibaba Bardham Institute）第二次预测2019年之后的年度科学和技术趋势。 ▲单击直接播放 趋势I.从感知智能到认知智能进化的人工智能 [趋势]人工智能在“聆听，说话，观看”的感知领域达到或超过了人类标准，但是需要外部知识，逻辑推理或现场迁移的认知智能领域仍处于初始阶段。认知智力将从认知心理学，脑科学和人类社会历史中汲取灵感，并结合跨域知识图，因果关系和效果推理，持续学习和其他技术，以建立有效的知识获取和表达的有效机制，以便知识，以便了解知识可以是机器可以是机器。理解和使用，以实现从感知智能到认知智能的关键突破。 [趋势解释]近年来，人工智能在感知情报方面取得了巨大进展。即使在许多领域，它也达到或超过了人类的水平，解决了“聆听，说话，观看”的题。但是，仍然有许多题需要“思考和反馈”题，这些题需要外部知识，逻辑推理或现场迁移。 与感知智能的人工智能1.0相比，人工智能2.0将是更多基于数据的，自动将非结构化数据转换为结构化知识，以实现真正的认知智能。在探索如何维持大数据智能优势的同时，它为机器提供常识和因果逻辑推理能力，实现认知智能，并成为目前人工智能研究的核心。 认知智能机制设计非常重要，包括如何建立有效的机制来稳定和表达知识，以及如何使所有模型理解和使用知识。认知情报将从认知心理学，脑科学和人类社会的发展历史中汲取更多灵感，并在诸如跨域知识图，因果关系和效果推理和可持续学习等研究领域的发展中取得突破。 认知智能将结合人脑的推理过程，以进一步解决复杂的阅读理解题的题和知识图较少的样本的推理，并协作和结构化的推理过程以及非结构性的语义理解。认知智能还需要解决多模式预训练的题，帮助机器获得多模式感知能力并增强了巨大的任务。 将来，人工智能繁荣是否可以进一步打开天花板以形成更大的工业规模，认知智能的突破是关键。认知智能可以帮助机器了解模态的数据，并学习最接近人脑认知的“一般表达”，获得与人脑相似的多型感知能力，并有望带来颠覆性的创新工业价值。认知智能的出现使AI系统积极理解事物发展背后的法律和因果关系，而不是简单地简单地结合统计，从而进一步促进了下一代的AI系统具有自主意识。 趋势II计算存储集成突破性AI计算能力瓶颈 [趋势] von Numan体系结构的存储和计算分离不再适用于数据驱动的人工智能应用程序。频繁数据运输引起的计算功率瓶颈和功耗瓶颈已成为探索更高级算法的有限因素。类似于大脑神经结构的内部计算体系结构将数据存储单元和计算单元集成到一个，这可以大大减少数据传输并大大提高计算平行性和能源效率。计算存储
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