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人工智能和机器学习者必须解决的6个领域

本文作者:FUTUREAI 2018-11-15 15:33
导语:人工智能和机器学习者必须解决的6个领域 在最近一个热门话题上,人们开始重新讨论人工智能(AI)的基本定义。有些人将人工智能重命名为“认知计算”或“机器智能”,而另一些人

人工智能和机器学习者必须解决的6个领域

在最近一个热门话题上,人们开始重新讨论人工智能(AI)的基本定义。有些人将人工智能重命名为“认知计算”或“机器智能”,而另一些人错误地AI与“机器学习”的概念。在某种程度上,这是因为人工智能不是一种技术。它实际上是一个广泛的学科,从机器人到机器学习。我们大多数人相信人工智能的最终目标是建立能够执行任务和认知功能的机器。否则,这些机器只能在人类智力范围内做相关工作。为了实现这一目标,机器必须能够独立学习这些功能,而不是让每个功能都通过端到端的显式编程。

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"人工智能" has made great progress over the past decade,令人惊讶的是,从自动驾驶汽车到语音识别和合成。在这种背景下,人工智能已成为越来越多的企业和家庭,他们不再将人工智能作为一种技术的发展,需要20年时间,但是今天的影响他们的生活。事实上,流行的新闻报道几乎每天都报道人工智能和科技巨头,概述他们重要的长期“人工智能战略”。尽管一些投资者和老牌公司渴望在新世界中获取价值,但大多数人仍在努力弄清楚这意味着什么。与此同时,各国政府正努力应对社会自动化带来的影响(见奥巴马告别演说)。

鉴于大赦国际将影响整个经济,这些讨论的参与者代表了社会中意见的总体分布、理解水平以及在建立或使用人工智能系统方面的经验水平。因此,对人工智能的讨论,包括由此产生的问题、结论和建议,必须基于数据和现实,而不是猜测,这是至关重要的。毕竟,对于许多民间巨人来说,从已发表的研究、科技新闻简报、投机评论和思维实验中推断出来太容易了(有时也是令人兴奋的)。)


尤其值得注意的是,它在影响六个领域数字产品和服务的未来方面发挥了特别重要的作用。我将解释它们是什么,它们为什么重要,它们今天是如何使用的,并列出(并非详尽无遗)从事这些技术的公司和研究人员。

为了使AI系统能够像我们一样适用于不同的环境,它们必须能够不断地学习新的任务,并且记住如何在将来完成所有任务。然而,传统的神经网络通常不能实现这种连续的任务学习。这个缺点叫做灾难性遗忘。这是因为当网络被训练来解决任务B时,对任务A很重要的权重会发生变化。

  • 顶尖专家:Zoubin Ghahramani(Cambridge),Yoshua Bengio(Montreal),Josh Tenenbaum(MIT),Brendan Lake(NYU),Oriol Vinyals(谷歌 DeepMind),Sebastian Riedel(UCL)

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