当问道2018年人工智能最重要的进步是什么?
2018年人工智能的炒作和散播恐惧情绪有所降温。
更多地关注诸如公平、可解释性或因果关系等具体问题。
深度学习在实践中不仅仅适用于图像分类，自然语言处理取得巨大突破。
人工智能框架的战场正在升温，如果你想想一举成名，你最好要发布一些自己的框架。
人工智能的炒作和散播恐惧情绪有所降温
如果说2017年可能是人工智能恐惧散布和炒作的顶峰，那么2018年似乎是理性回归的一年。
诚然，一些人仍在继续宣扬他们对人工智能的恐惧，但是他们并没有把这一点作为他们议程上的一个重要议题。与此同时，媒体和其他人似乎已经接受了这样一个观点：自动驾驶汽车、人工智能酒店和类似的技术正照进现实，但它们在短时间内不会全面覆盖。尽管如此，仍有一些声音在为我们应该监管人工智能、而不是专注于监管其成果的坏主意辩护。
自然语言处理取得巨大突破
虽然仍然存在一些有关最通用的深度学习人工智能模式的问题，但是更具体地说，2018年以来，深度学习方法在从自然语言到医疗保健等不同领域取得了前所未有的成功。
事实上，我们在2018年看到的最有趣的进展出现在NLP（自然语言处理）领域。如果我必须选择今年最令人印象深刻的AI应用，那非谷歌NLP莫属。第一个是谷歌非常有用的智能组合，第二个是他们的Duplex对话系统。
使用语言模型的想法加速了这些进步，这种想法在2018年受到了Fast.ai的UMLFit推广。我们还看到了其他(和改进的)方法，比如艾伦的ELMO, Open AI的语言转换器，或者最近谷歌的BERT。谷歌AI团队新发布的BERT模型，在机器阅读理解顶级水平测试SQuAD1.1中表现出惊人的成绩：全部两个衡量指标上全面超越人类，并且还在11种不同NLP测试中创出最佳成绩。毋庸置疑，BERT模型开启了NLP的新时代！除了语言模型，还有许多其他有趣的进步，比如Facebook的多语言嵌入，这只是其中的一个例子。
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