【MIT重磅】人工智能新技术综述：数据、算法、人机协作

【导读】本文的目的是为读者提供端到端人工智能新技术的一个综述，包括数据管理、算法、人机协作等。

原文链接：

https://arxiv.org/abs/1905.03592

摘要

人工智能（AI）有机会彻底改变美国国防部（DoD）和情报界（IC）应对不断演变的威胁，数据泛滥和快速行动方案的挑战。开发端到端人工智能系统涉及并行开发不同的部分，以便同时提供决策者，作战人员和分析人员需要的功能。这些部分包括数据收集，数据管理，算法，计算，鲁棒的人工智能和人机协作。虽然目前大多数流行的言论将AI的发展归功于算法和计算力的进步，但大多数现代AI系统受益于许多不同领域的进步。此外，虽然某些组件可不对最终用户可见，但经验表明，每个组件都在AI系统的成功或失败中起主要作用。本文具体介绍了端到端人工智能系统中的前沿技术。

本文结构：

• 简介
  

• 视频分类例子

• 数据

• 数据管理

• 数据管理例子——BigDAWG

• 数据库与存储引擎

• BigDAWG islands

• BigDAWG 中间件与API

• 数据规划

• 异常数据检测

• 数据降维

• 数据正则化

• 数据标签

• 基于实际应用的数据

• 算法

• 监督学习

• 无监督学习

• 迁移学习

• 半监督学习

• 强化学习

• 基于实际应用的算法

• 计算资源

• 处理器技术

• 高性能计算

• 基于实际应用的计算

• 鲁棒人工智能

• 可解释人工智能

• 评价指标

• 安全性

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附部分文章：

 

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