在过去的2015年中，人类在科技前沿的各个前沿领域取得了许多突破性的进展。人工智能软件和硬件资源的热潮，机器学习技术的进一步发展，无人机市场逐渐成熟，虚拟现实和增强现实，谷歌持续火热的量子计算机的主要进展等，让我们在十马克2015尖端技术事件看。
1。开源人工智能热潮
2015年11月，谷歌开了第二代机器学习平台张量流，它为用户提供了大量的数据来直接训练计算机来完成任务。软件可以结合不同的方法有效地建立和训练模拟深度学习的神经网络在不同的计算机硬件的基础上，谷歌的举动旨在运用各种神经网络的机器学习的产品和服务。目前，已有600个项目被用于平台。
本月早些时候，脸谱网还公布了一个机器学习的项目，他们会根据机神经网络产品的电荷在火炬自由（深度学习的开源软件项目），可用于数据处理，信息的共同特征分析。此后，脸谱网是一个开放源代码的人工智能硬件服务器大瑟尔。其他巨头也在AI更开放。微软分布式机器学习工具包（德美泰科）通过GitHub开源。IBM的机器学习平台systemml正式开放源代码，并成为下一个开源项目Apache孵化器。
2。DeepMind论文震惊世界
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当DeepMind的团队首次证实他们不断尝试错误学习，终于成了一个游戏的AI在2013年12月击败职业选手，许多专家感到难以置信。2015，DeepMind团队已经在自然杂志上发表了他的研究结果：通过深层加固learningmdash控制人类的水平；结合神经网络的强化学习方法的深度，在一系列复杂的任务，人类的性能等价算法演示。
更有前途，Demis Hassabis透露他们的秘密团队可以破解去。
三.人工智能伦理的强化
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剑桥大学和麝香都建立了人工智能研究所。十二月初，剑桥大学建立了研究中心，致力于人工智能的未来和影响道德伦理的发展。据了解，信托公司命名为勒沃将提供约十年的约1000万英镑的资金。十二月中旬，特斯拉和SpaceX公司的首席执行官，Y Combinator的董事长Elon Musk、Sam Altman等人。宣布投资10亿美元成立一个非营利的人工智能（AI）研究机构openai。
根据DeepMind CEO Hassabis的说法，我们将举办研讨会在纽约大学人工智能在明年一月。许多互联网巨头和初创公司将参加这次会议。
4。神奇的飞跃再融资
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在过去的一年里，这场神秘的魔术一跃占据了媒体版面。虽然它尚未形成任何产品，但它表明投资者只有一堆代码和演示，它在一年内完成总共18亿美元。让你看到的图像是不存在于现实和现实世界互动。神奇的飞跃需要实现真实感这似乎是一个节点，给出了一个虚拟的图像（显示）通过头饰展示。但是神奇的飞跃仍留有太多的问题，例如，要计算4维光场，计算量是惊人的，如何解决芯片的问题例如，如果没有运营部门支持神奇的飞跃，你如何实现世界是你的新桌面的愿景除了最严重的电池问题。
神奇的飞跃在2015世界留下了太多的问题，我们真诚地希望在新的一年里找到答案。
5。无人驾驶飞行器逐渐成熟。
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2014，媒体一直在推动各行各业的无人机能力。从外地到车辆导航，到解决星球上的饥荒，无人机的身影比比皆是，事实上，现在我们刚刚看到联邦航空局开始商用无人机幸免，开始制定法规。目前，已有2500多台商用无人机获得了FAA的准飞许可证。与去年的宣传相比，无人机已经从凉爽的东西变成了头痛的东西。
无人机市场进入2015爆发：创业企业不断涌现，市场的领导者，包括亚马逊，谷歌继续攻城略地，互联网巨头从不同维度进入市场，无人机的大众消费水平，开始对无人机的注册要求联邦航空管理局的销售。hellip；从政府、企业和消费者的影响无人机，越来越多，我们也有理由相信，明年将有更多的突破。
6。沃森很忙。
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IBM的沃森在去年迅速成长，他拥有五星级酒店的厨房、律师事务所和大型医院服务，可以自己制作食谱，分析法律文本，诊断肿瘤。此外，沃森还担任运动教练、生物学家、反恐专家等。
同时，以其强大的认知计算能力，沃森也成为一个好基友很多entrepreneurs.ibm已经推出了基于云计算的开发者使用沃森来创造新的智能应用平台Bluemix。去年一月，IBM投资10亿美元在Waston进一步的研究和开发元认知包括的应用生态系统的快速启动1亿。目前的内容生态系统包括350家公司和77000家开发商。他们是构建IBM的所谓十二月基于认知计算应用云计算设计，华生网络全球总部在慕尼黑开业，同时开放一些强大的包括语音识别、机器学习、预测和分析服务，视频和图像识别服务和非结构化的文本数据分析服务，API，通过开放的人工智能技术引入物联网。
7。微软亚洲研究院的152层深残差网络的2015imagenet赢得冠军
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在过去的几年中，神经网络的复兴作出了在技术如图像和语音识别精度的一个巨大的飞跃。2015 ImageNet计算机视觉的挑战，在152深层网络的微软亚洲研究院（深残余网络）残余系统，图像分类、图像定位和所有三大锦标赛的视觉图像检测，计算误差率低至3.57%，远低于去年的6.6%。
在剩余的学习最重要的突破是重构学习过程，将信息流在深层神经网络，解决了深层神经网络的深度和精度之间的矛盾。孙坚说，从深层神经网络，我们可以看到，网络是强大的和普遍的深层残留。它可以预测，它可以大大改善其他计算机视觉问题。
8。nips2015召开
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参加人数接近4000今年以来最高，咬举行登记号码。其中，注册的大会主题报告的人数是2584，比去年增长了100%，共403篇论文被列入会议，其中关于深度学习的科目11%。
会议还展示了几个趋势，如深入学习，神经网络结构变得越来越复杂，并逐渐从一个单一的框架为神经科学和技术的基础上，匹配的混合物；最先进的lstms系统越来越受到重视；力模型成为深度的主要研究和学习；的帮助下，计算机视觉和自然语言处理不再变得支离破碎，融合；神经网络模型的压缩可能会看到在移动设备上的神经网络模型的训练展示；深入学习和强化学习的交叉会产生更多的令人兴奋的结果。
9。科学论文展示了一种新的机器学习方法
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仅从一例形成概念的能力的人是很容易的。然而，尽管AI在近几年取得了很大的进步，因为我经常需要从大量的数据中学习它使机器做这是困难的，所以你看到的张博洛的照片上。但这一事实可能会改变从今年开始，在科学杂志的一个人工智能的研究，将人工智能领域中的重大突破：三毕业于麻省理工学院，纽约大学和多伦多大学已经开发出一种计算机系统只有一个会写。
三研究人员采用BPL贝叶斯程序学习的方法，使计算机系统来模拟人的认知，传统的机器学习方法需要大量的数据进行训练，但该方法只需要一个粗糙的模型，然后利用推理算法分析模型的案例和补充细节。
我认为这是人工智能的一大贡献，认知科学和机器学习，Zoubin Ghahramani说，一个在剑桥大学信息工程学院教授Geoffrey Hinton，在多伦多大学和谷歌先锋的人工智能，说这项研究是非常令人印象深刻。
10。谷歌量子计算机的重大进展
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人工智能的发展离不开高性能计算，尤其是量子计算机研究的突破。谷歌在量子计算机研究领域取得了很大的进展，在一篇论文中，谷歌说：我们比传统计算机在特定的、精心设计的证明概念上要快1亿倍。
据了解，在2013，谷歌从加拿大本拿比D-Wave公司买了一个量子computer.d-wave是唯一一家卖这样的设备，其产品已在学术界有争议。他们曾声称，他们的计算速度，但他们质疑。现在，谷歌已经发布了D-Wave的最强大的结果为止，呈现出1亿倍的增加速度。
然而，本文的结果产生了质疑。Matthias Troyer在苏黎世的瑞士联邦技术研究所说：你需要仔细阅读这篇文章，只有在某些具体问题上比传统的方法快108倍，而这些问题的原始设计是普通算法是非常困难的，以d-wave.matthias Troyer很简单进一步指出，模拟退火算法可以减少d波的优势100倍的提高，而其他更复杂的算法甚至比在普通PC机上运行的d波这当然是d波迄今为止最令人印象深刻的证据能力更快，麻省理工学院的Scott Aaronson说。然而，我不清楚是否真的能得到波我认为是真正的量子的速度增加。