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人工智能文献推荐系列之一：博采众长，人工智能最新研究成果解读

人工智能研究领域百花齐放

得益于数据、算力和算法的提升，人工智能在工业应用和学术研究上都取得了飞速发展。目前，大量的人工智能技术已经接近甚至超过人类水平，其中，机器翻译已经可以媲美人类翻译，图像识别准确率已经超过了人眼的识别水平，AlphaGo等领域专家系统水平已经领先最强的人类选手。

近两年，人工智能学术研究的前沿领域集中在自然语言处理、计算机视觉、强化学习、迁移学习等方向。每年有大量优秀的学术论文发表在人工智能相关领域的顶级会议中。

本报告将跟进人工智能顶级会议上的优秀论文和知名人工智能研究团队的最新工作进展，解读近期人工智能方向最有影响力的一批论文。

人工智能在研究和应用。上都取得了重要进展

2018年，自然语言处理领域的语言模型预训练取得了重大突破，相继产生了NAACL2018最佳论文提出的ELMo模型、OpenAI团队提出的GPT模型、和谷歌AI团队提出的BERT模型。其中，BERT模型是目前最先进的自然语言处理预训练技术,该模型刷新了11项自然语言处理任务的最优性能记录。而在自然语言处理的下游应用领域，问答和对话技术、文本生成、文本摘要、机器翻译等是近年来的热点问题。

计算机视觉方向近年来的研究热点主要是在图像检测、图像分割、图像标注和图像生成等方向。在图像检测和分割方面，Facebook研究团队提出的Mask R-CNN模型获得了2017年ICCV会议的最佳论文。CVPR 2018最佳论文提出的Taskonomy方法给出了一种优化迁移学习的策略，可以量化不同视觉任务之间的关联，并利用这些关联来最优化学习策略的研究。

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