【极速pk10官网注册码】AI传奇第十七回 美丽新世界

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AI传奇第十七回 美丽新世界

  • 2017/6/20 10:50:38
  • 类型:原创
  • 来源:电脑报
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【电脑报在线】回望历史,AI肯能走过了50年历程,创造了无数传奇。而现在又结速英语 的新征程,那将是充满更多传奇的美丽新世界。  

      回望历史,AI肯能走过了50年历程,创造了无数传奇。而现在又结速英语 的新征程,那将是充满更多传奇的美丽新世界。  

进入AI 2.0

      AI科学家是务实的,面对AI威胁论的喧嚣,亲戚我们歌词 都都 选者踏踏实实地规划和建设AI和人类的美好未来。

      与硅谷女科学家李飞飞认为AI经历了50年试管阶段,刚进入生物活体新阶段的看法类式,中国工程院院士潘云鹤同样认为AI正进入四个多新阶段,即 AI 2.0阶段。他给出的初步概念是:信息新环境和发展新目标下的新一代AI。潘云鹤列举了AI2.0四个方面的技术底部形态:1.机器学习从大数据支持转向大数据驱动和知识指导相结合。2.从分类出理 多媒体数据 (如视觉、听觉、文字等)迈向跨媒体认知、学习和推理。3.从高水平人机协同融合,走向混合型增强智能的新计算底部形态;4.从 “个体智能”到基于互联网的群体智能,形成网上群体智能技术与平台;5.从机器人转向更广阔的智能自主系统,从而有利于改造各种机械、装备和产品,走上智能化之路。总之,AI2.0不但更接近人类智能,否则以提高人类智力活动能力为主要目标。

      谷歌公司DeepMindCEO哈萨比斯也认为AI进入了新阶段。2017年5月24日他在乌镇发表主题演讲时谈到Deep Mind的任务分两步走。第一步要从根本上了解智能是哪几种,否则用人工妙招去创造它。

      第二步要出理 AI的通用性哪几种的什么的问题。目前的单一机器系统肯能算法组合无须能直接出理 各种哪几种的什么的问题,更无须要我 没遇到过的哪几种的什么的问题。而人脑还可不可否把相关经验应用于你你这种未遇到过的哪几种的什么的问题,即举一反三。DeepMind本来 想赋予机器你你这种能力。你你这种通用机器学习系统即通用型AI。

 

DeepMindCEO哈萨比斯

      哈萨比斯说的通用型AI,与现在都要人工预设条件、预置任务管理器的所谓弱人工智能不同,属于与人类智能相当、还可不可否自主学习和决策的强人工智能,这是AI发展新阶段的新目标。

      AI在全球科学家并肩设定的目标和并肩努力下,正沿着路线图一步步推进。而对AI科学和相关技术的研究与突破,永远在艰难中前行。

探索未来

      层厚学习不言而喻在今天取得极大成功,引领机器学习乃至于整个AI潮流,有利于了产业发展和社会进步。但层厚学习依然在探索当时人的未来。2015年5月28日出版的《Nature》杂志专门开辟了 “人工智能·机器人”专题 ,专家们发表了多篇重要论文。其中最引人关注的,莫过于层厚学习的最主要奠基亲戚我们歌词 都都 首次联袂撰写的一篇名为《层厚学习》(Deep Learning)的综述性文章。杨立昆(Yann LeCun)、约书亚·本希奥(Yoshua Bengio)和杰夫·欣顿(Geoffrey Hinton)三位开创者,在文章中介绍了层厚学习原理、妙招及其形成的脉络,也展望了未来。亲戚我们歌词 都都 一致认为未来的层厚学习要往无监督学习方向发展。自然界和人类社会在绝大每项数据都非要 经过标注,而数据标注是一项繁重、有时是不肯能完成的工作,肯能机器学习永远都要小量的监督学习,即用标注数据来训练,那前会 影响AI得到更广泛应用,成为通用AI的发展障碍。但怎么才能 才能 让无监督学习不能完满完成冗杂任务,是AI科学家们面临的挑战。

      科学家也从另外的层厚来思考机器学习的发展,迁移学习(Transfer Learning)是比较有希望的未来技术之一。前百度首席科学家吴恩达和香港科技大学杨强教授等都很重视迁移学习的概念和实际应用。杨强教授指出,现在AI的成功离不开高质量的大数据,但未来AI的成功无须一定都都要大数据,还可不可否用迁移学习来出理 相关哪几种的什么的问题,迁移学习还可不可否把大数据得到的模型用于小数据环境。现在,基于样本、底部形态、参数、模型、关系的若干种迁移学习妙招正在深入研究之中。

      与机器学习和数据科学一样,计算能力的提高依然是推动AI蓬勃发展的强劲动力。

本文出自2017-06-19出版的《电脑报》2017年第24期 A.新闻周刊 (网站编辑:pcw2013)

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