海外行业报告|行业专题研究请务必阅读正文之后的信息披露和免责申明12017MIT人工智能5大趋势预测证券研究报告2017年01月25日作者何翩翩分析师SAC执业证书编号：S1110516080002hepianpian@tfzq.com雷俊成联系人leijuncheng@tfzq.com马赫联系人mahe@tfzq.com相关报告《谷歌人工智能深度解剖》1月5日寒梅傲香春寒料峭，人工智能立夏将至春寒料峭还是春暖花开？人工智能立夏将至，看好语音识别和无人驾驶站在2017年春晓、美帝上任之际，是春寒料峭，还是春暖花开？科技发展是否达到了瓶颈？TMT板块又将何去何从？一系列的问题都让投资者裹足不前。我们认为TMT板块是美股的中流砥柱，也是唯一一个没有周期的板块。过去20年，像微软、惠普、IBM、甲骨文、思科等大型科技企业，透过不断的自我突破和重塑，在长江后浪推前浪的市场里得以留下来。最近10年，我们有谷歌、亚马逊、FB等公司，以独特的商业模式和技术突围而出。而未来10年，现在的独角兽也将雄霸天下。我们认为科技的创新才是不断推动公司业绩的引擎。我们继续看好基本面良好、技术含量高的TMT企业，如谷歌、亚马逊、英伟达、AMD和Mobileye等。人工智能立夏将至，渐渐渗透到我们生活上的各种细节。在金融、医疗、广告、安防、教育、能源等方面具有颠覆性的潜力。我们看好语音识别在生活上跟互联网生态圈的无缝衔接。而自动驾驶对于交通运输和汽车制造业的革新，更具有无法估量的经济价值。2017年人工智能5大趋势预测：强化学习蓄势待发，过度炒作揠苗助长MITTechnologyReview最近发布了2017年人工智能的五大趋势预测，包括了两种介乎监督学习和无监督学习的算法：1、正向强化学习(Positivereinforcement)和2、对抗性神经网络(Duelingneuralnetworks)。AlphaGo可说是深度强化学习技术的一个里程碑。强化学习的灵感则来自于动物学习，而计算机可通过试错法(trialanderror)来学会某些特定行为所导致的正面或负面结果，从而解决问题。生成式对抗神经网络(GAN)是由两个神经网络组成：一个网络从训练数据中学习后生成新数据，另一个网络则试图区分真实和虚假数据。这可以为计算机提供一种从未标记数据中学习的有效方法。我们认为GAN很有可能会在无监督学习还没能普及之前让计算机变得更加智能的关键所在。第三个趋势是语言学习。我们认为语音识别和语音接口，在技术和应用场景方面已经算是AI里面较为成熟的，像谷歌Home、亚马逊Echo、苹果Siri等系统。计算机通过语言与我们交流和互动，理解语言的上下...
