原标题：2018 年度 AI 热词大盘点，来看看大咖怎么说

新年的钟声即将敲响，回首2018，关于AI我们见证了太多的突破。不管是CV还是NLP，各个领域大放异彩。

俗话说，回首过去是为了更好地展望未来。因此，我们为你盘点了AI研习社社友心目中的2018 AI 热词，希望在新的一年里，AI研习社能够继续陪伴着你，不断见证历史，陪你你攀登知识的高峰。

无监督深度学习

计算机视觉和自然语言处理中，有监督学习已经发展很多年。而这一年，无论从图像生成和机器翻译，无监督学习技术的突破，在很大程度上弥补了有监督学习的数据不足的缺点，在一些领域甚至已经达到有监督学习的效果，这是非常令人振奋的结果。

@顾玖强，精通算法，软硬兼修，目前主要研究方向是计算机视觉和自然语言处理结合。发表多篇人工智能及计算机视觉顶级会议和期刊，包括CVPR、ICCV、AAAI oral、PR等，并为多个会议和期刊审稿人。曾在中科院参与负责基于龙芯的安全芯片项目，后成功转行深度学习领域，讲课风格深入浅出通俗易懂，有独家学习和转行经验。

图片来自 Fujun Luan

AI同传

2018年，多家公司，包括BAT、搜狗和讯飞都公开了自己的AI同传产品。从4月份腾讯翻译君在博鳌论坛亮相开始，AI同传今年在很多场合都有出现，并且其中AI同传在博鳌论坛的表现以及讯飞的“人机耦合”事件都引起了广泛的争议。

@陈博兴，阿里巴巴机器智能实验室资深专家，研究机器翻译、自然处理和机器学习。中科院声学所博士，加拿大国家研究委员会（NRC）研究员（2009-2017），法国格勒诺布尔大学和意大利FBK-IRST博士后，新加波信息与通信研究所的研究员。曾发表50余篇会议和期刊论文，并担任NLP领域所有顶级会议和期刊的审稿人或程序委员会成员。曾获2017年WMT俄语到英语、NIST2012机器翻译中文到英文、2007和2005年IWSLT口语机器翻译等比赛冠军。

图片来自Medium

退潮

在自动驾驶行业里面，在经历了前两年的车辆、行人、道路环境深度学习狂潮之后，在应用场景和算法上，今年没有特别亮眼的成果。

@冀杰，西南大学工程技术学院副教授，绿色智能车辆与机电系统实验室负责人。

图片来自pixabay

图网络

图网络是解决很多目前难以解决的问题中的缺少的关键一环，这问题有让机器进行逻辑推理、学到更具有可迁移性的知识等等。关于图网络的创新和应用是未来AI技术发展的重要方向。

@郭玮，目前供职于中国科学院自动化研究所，从事博弈对抗相关的科研工作。作为团队主力参加AIIDE 2018世界星际争霸人工智能大赛获得季军。

图片来自pixabay

爆发和终端

爆发的原因：今年AI这个词语，估计连大妈都知道了，很多程序员很多公司都纷纷投入其中；终端的原因：2018年，很多AI应用和框架开始支持终端。比如说 网页端的 TensorFlow.js，嵌入式和智能手机端的 TensorFlow Lite，ARM 也发力 AI ，做低功耗的 AI，各种智能音箱的出现 都是，终端AI的表现。

@孔晓泉，吉利集团 Ecarx，算法专家，谷歌机器学习开发者专家（Google Developers Expert for Machine Learning）, 对话机器人框架 Rasa stack 框架核心社区贡献者（Rasa Hero）和大中华区社区组织者。百度「黄埔学院」（由国家深度学习技术及应用国家工程实验室和百度联合创办）首期班学员。从事自然语言处理多年，有着扎实的理论基础和丰富的实践经验。曾在阿里巴巴集团从事自然语言处理相关的框架和算法的研发工作。目前在吉利集团旗下车联网公司从事车载人机交互系统的研发工作。

图片来自Behance

Bert

看起不起眼的拼装组合，却出乎意料的神奇：如扫地僧一般横扫各大兵器谱，一句夺魁。还有就是加菲猫，李飞飞和李佳组合终于还是散伙了~