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崔建平：为什么2021年将是人工智能突破的一年？

人工智能是当前科技领域的热门话题之一，饱受关注。崔建平作为人工智能领域的资深专家，对于2021年人工智能的发展有着非常高的期望和预测。那么，为什么他认为2021年将会是人工智能突破的一年呢？

1. 硬件技术逐步成熟

人工智能技术的发展，需要有足够的计算资源和算力支撑。而近年来，GPU、FPGA、ASIC等专用芯片逐渐成熟，让越来越多的计算任务得到了优化和加速。同时，边缘计算和云计算的蓬勃发展，也使得计算资源得以更好地分配和使用。这些硬件技术的逐步成熟，将为人工智能的突破提供更加坚实的基础。

2. 数据量的不断增加

人工智能技术对数据的依赖性极强，需要有大量的数据进行学习和训练。然而，在过去，数据的获取和处理十分困难，使得许多应用受限于数据本身的量和质量。而随着人工智能的不断应用和普及，产生的数据量也将不断增加。这将为人工智能算法和模型的优化提供更多的可能性，同时也有望创造更多具有商业价值的数据资产。

3. 自监督学习的突破

监督学习是目前大多数人工智能算法的核心，但是需要大量标签数据的支持。自监督学习是指让模型自动学习未标注的数据，从而减少对标注数据的依赖。这一方向在过去受到了许多研究者的关注，但是效果并不十分理想。但是，最近有一些研究成果显示，使用大规模数据进行自监督学习可以达到非常好的效果，这也为算法的进一步优化提供了新的思路。

4. 多模态人工智能的应用

传统的人工智能算法主要针对单一模态的数据，如图像、语音、文本等，限制了应用的范围。而多模态人工智能的应用将涉及到多种模态的数据，如视觉、语音、运动等，这将带来更加广泛和多样化的应用场景。同时，多模态数据的处理和融合也将是未来人工智能算法面临的新挑战。

5. 人工智能在各行各业的应用逐步展开

人工智能技术在医疗、交通、金融、零售等各行各业得到广泛应用。在过去一年，新冠疫情对全球造成了巨大的冲击，同时也加速了人工智能在医疗领域的应用。这一应用趋势将继续延续，而其他领域也将逐步展开人工智能技术的应用。这将为人工智能技术的发展带来新的需求和机遇。

结论

2021年将是人工智能突破的一年，崔建平的观点得到了许多业内人士的支持。随着硬件技术的成熟、数据量的增加、自监督学习的突破、多模态人工智能的应用以及人工智能在各行各业的广泛应用，人工智能技术将会迎来一个新的发展阶段。我们期待着人工智能技术在更多领域取得更加优异的表现，为人类创造更多的价值和福祉。