1、強化學習領域
強化學習是一種通過實驗和錯誤來學習的方法，它受人類學習新技能的過程啟發。在典型的強化學習案例中，我們讓試驗者通過觀察當前所處的狀態，進而采取行動使得反饋結果最大化。每執行一次動作，試驗者都會收到來自環境的反饋信息，因此它能判斷這次動作帶來的效果是積極的還是消極的。
2、生成模型領域
人工智能通過對眾多樣本的采集，生成的模型具有很強的相似性。這就是說，若訓練數據是臉部的圖像，那么訓練后得到的模型也是類似于臉的合成圖片。
人工智能頂級專家 Ian Goodfellow為我們提出兩種新思路：一個是生成器，它負責將輸入的數據合成為新的內容；另一個是判別器，負責判斷生成器生成內容的真假。這樣一來，生成器必須反復學習合成的內容，直到判別器無法區分生成器內容的真偽。
3、記憶網絡領域
為了讓人工智能系統像人類一樣適應各式各樣的環境，它們必須持續不斷地掌握新技能，并且學會應用這些技能。傳統的神經網絡很難做到這些要求。比如，當一個神經網絡對A任務完成訓練后，若是再訓練它解決B任務，則網絡模型就不再適用于A了。
目前，有一些網絡結構能夠讓模型具備不同程度的記憶能力。長短期記憶網絡可以處理和預測時間序列；漸進式神經網絡，它學習各個獨立模型之間的橫向聯系并提取共同的特征，以此來完成新的任務。
4、數據學習領域
一直以來，深度學習模型都是我們需要用大量的訓練數據才能達到最佳的效果。離開大規模的訓練數據，深度學習模型就不會達到最理想的效果。比如，當我們用人工智能系統解決數據缺乏的任務時，這時就會出現各種各樣的問題。有種被稱為遷移學習的方法，就是把訓練好的模型遷移到新的任務中，這樣問題就迎刃而解了。
5、仿真環境領域
若要將人工智能系統應用到實際生活中，那么人工智能必須具有適用性的特點。因此，開發數字環境來模擬真實的物理世界和行為，將為我們提供測試人工智能的機會。在這些模擬環境中的訓練可以幫助我們很好的了解人工智能系統的學習原理，如何改進系統，也為我們提供了可以應用于真實環境的模型。
6、醫療技術領域
目前，在垂直領域的圖像算法和自然語言處理技術已可基本滿足醫療行業的需求，市場上出現了眾多技術服務商，例如提供智能醫學影像技術的德尚韻興，研發人工智能細胞識別醫學診斷系統的智微信科，提供智能輔助診斷服務平臺的若水醫療，統計及處理醫療數據的易通天下等。盡管智能醫療在輔助診療、疾病預測、醫療影像輔助診斷、藥物開發等方面發揮重要作用，但由于各醫院之間醫學影像數據、電子病歷等不流通，導致企業與醫院之間合作不透明等問題，使得技術發展與數據供給之間存在矛盾。
7、教育領域
科大訊飛、乂學教育等企業早已開始探索人工智能在教育領域的應用。通過圖像識別，可以進行機器批改試卷、識題答題等；通過語音識別可以糾正、改進發音；而人機交互可以進行在線答疑解惑等。AI 和教育的結合一定程度上可以改善教育行業師資分布不均衡、費用高昂等問題，從工具層面給師生提供更有效率的學習方式，但還不能對教育內容產生較多實質性的影響。
8、物流管理領域
物流行業通過利用智能搜索、 推理規劃、計算機視覺以及智能機器人等技術在運輸、倉儲、配送裝卸等流程上已經進行了自動化改造，能夠基本實現無人操作。比如利用大數據對商品進行智能配送規劃，優化配置物流供給、需求匹配、物流資源等。目前物流行業大部分人力分布在“最后一公里”的配送環節，京東、蘇寧、菜鳥爭先研發無人車、無人機，力求搶占市場機會。
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