人工智能是一个广泛的术语，涵盖了许多技术，所有这些技术使计算机能够显示类似于我们人类的某种程度的智能。
为什么半监督学习是机器学习的未来。监督学习是人工智能领域的第一种学习类型。从它的概念开始，无数的算法，从简单的逻辑回归到大规模的神经网络，都已经被研究用来提高精确度和预测能力。然而，一个重大突破揭示了添加“无监督数据”可以提高模型泛化和性能。事实上，在非常多的场景中，带有标签的数据并不容易获得……
“人工智能将自动执行所有工作并让人类失业。”“人工智能只是一种虚构的技术。”“机器人将占领整个世界。”围绕人工智能的炒作给主流媒体、董事会议和各企业机构留下了许多迷思。有人担心“万能”的人工智能将占领全世界，有人则认为人工智能是“昙花一现”。其实这两种说法都过于片面。
2020年是非常普通的一年，却又非常不平凡，生活中，人工智能替代了外卖小哥，公交司机，在病情满街的时候，是人工智能承担了人患病的风险，医学上，人人关注的新冠，从数字信息的更新到疫苗的研发，在人工大数据的围墙之下，阻止了大爆发的感染。
近日，第四届人工智能技术与应用研讨会暨领军企业家商业思潮巡回周（第二十一期）在南京江北新区盛大举行。作为全球芯片IP市场第五大供应商，Imagination对于当下的IP市场是如何看待的？继智能手机之后，芯片IP业务的下一个增长点是什么……活动期间，Imagination中国区战略市场与生态高级总监时昕接受了镁客网采访，解答了上述疑惑。
2021 年将在人工智能的可信数据方面取得更多的进步。2021 年将展示人造数据的好坏。它分为两种形式：允许用户创建数据集来训练人工智能的合成数据和反其道而行之的假数据，以及它会扰乱训练数据以故意摆脱人工智能。
美国《福布斯》双周刊网站9月21日刊载题为《2021年人工智能的四大趋势》的报道，作者系伯纳德·马尔，文章根据当下形势，预测了明年人工智能的四个趋势。
深度学习网络模型训练困难的原因是，cnn包含很多隐含层，每层参数都会随着训练而改变优化，所以隐层的输入分布总会变化，每个隐层都会面临covariate shift的问题。
在当今这样一个人工智能、大数据和自动化的时代，技术技能和数据素养显然非常重要。但是这并不意味着我们应该忽略工作中的人的因素——机器无法很好实现的各种技能。我相信，随着工作本质的发展变化，机器承担了更多容易实现自动化的工作，这些软技能对于成功来说将变得更加至关重要。换句话说，人类的工作从总体上来说将变得更多，就是人类的工作。
目前人工智能技术的落地主要是在预测能力能达到应用级的应用上，算是在享用这些应用的能有的红利。一旦人工智能在应用层的红利消失，剩下的可能就得靠人力了。那么自然的问题是，人工智能的红利，在各种相关的应用上还能持续多久？ 人工智能的尽头会是人工吗？ 还是必然会走向人机混合呢？