强化学习，学会如何控制机器人的强化学习算法等。

  生成模型，学习如何生成逼真的图像、语音和文字，人类将无法分辨算法生成的内容和真实的内容。

  深度学习，算法将可以重新设计自身架构，自主调整超参数。

  用于信息安全的机器学习，越来越多的信息安全攻击将利用机器学习技术，生成自动化程度更高的恶意软件，更有效地利用系统漏洞。与此同时，更多信息安全防御系统将利用机器学习技术，比人工更快地响应信息安全威胁，探测更隐蔽的入侵活动。

  活动的动态路由将带来规模更大的模型。相对于当前模型，这样的模型可以使用较少的计算资源去处理单一样本。不过整体来看，大规模计算仍将是人工智能的关键：当单模型消耗的计算资源减少之后，我们会希望同时运行数千个这样的模型。

  半监督学习和one-shot learning将减少多种模型所需的训练量，推动人工智能的进一步普及。

  研究将专注于开发极为安全的模型。这样的模型永远不会发生错误，适用于关键的安全应用。

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