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[科技] 赶超人类智能,深度学习还需要解决哪些难题?

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念三年 发表于 2016-10-4 10:30:12
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赶超人类智能,深度学习还需要解决哪些难题?-1 (加利福尼亚,计算机程序,人工智能,秘密武器,拉塞尔)

   在电影《超验骇客》中,约翰尼·德普扮演的威尔·卡斯特博士是伯克利人工智能领域首屈一指的研究者,他致力于开创有史以来最人性化的有感知的机器人,全方位结合了人类情感和智慧。
  斯图尔特·拉塞尔是威尔·卡斯特的现实版本。他在伯克利加利福尼亚大学致力于人工智能的研究,并且与人合作编写了人工智能领域最有影响力的教科书。同时,他对接下来人工智能研究的潜在威胁也是直言不讳。
   在今年早些时候,谷歌的DeepMind团队教会了一个计算机程序仅仅在数小时之内就将Atari(美国一家电脑游戏机厂商)的各款游戏玩到了人类能力所不能及的水平。在这个过程中,DeepMind团队并没有给程序提供相关背景知识。程序从零开始学习每一个游戏。
  斯图尔特说“如果是新生儿做到这样,人们会认为这是惊人的天赋”。
  对于这样的进步,我们是应该欢欣鼓舞还是应该忧虑紧张?
  秘密武器

  


赶超人类智能,深度学习还需要解决哪些难题?-2 (加利福尼亚,计算机程序,人工智能,秘密武器,拉塞尔)

   DeepMind团队成功的奥秘在于深度学习,是机器学习领域一个令人兴奋又非常活跃的分支。
  机器学习是计算机领域下一次革命的推动力。取代以往辛苦地手动编写程序来使计算机执行任务,我们现在只需要让计算机自己去学习执行任务。
  游戏是应用机器学习非常理想的领域。游戏里有非常精确的规则。这很容易产生胜者。计算机可以百万次的玩这些游戏从而提高自己在游戏中的表现。
  可是,学习玩游戏对深度学习来说只是小菜一碟。深度学习转变了计算机转录信息、识别图像、排列搜索结果的方式,使得计算机可以执行许多其他需要智慧的任务。
  深度学习使用一套以人类大脑为设计蓝本的“深度”神经网络。之所以说它是“深度”,是因为它有六层左右的神经网络。
  这一层层的神经网络对成功至关重要。它们使得神经网络可以识别特性。例如,在图像识别中,中间层可以识别棱角等特性。
  数据和运算能力对成功也至关重要。深度学习需要从学习的材料中积累数据。而且它的学习需要运行在多重的、专业的图像处理单元上。
  深度学习不擅长做什么?

  看来深度学习已成为AI工具中重要的一员,然而,我们不可能只依靠它来解决所有AI领域的问题。
  深度学习似乎尤其擅长感知方面的任务,如对语音和图像的处理。然而,要做需要更高层级的策略性推理工作,深度学习就遇到挑战了。想想类似规划建造一个工厂,或者解决复杂的综合数学难题这样的任务。
  

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tbrnr 发表于 2016-10-4 11:13:41
我也来顶一下..
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黄丽 发表于 2016-10-4 11:25:30
奔放洋气有深度
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天气不错coe 发表于 2016-10-4 11:57:36
有钱就是任性
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淘旅游 发表于 2016-10-4 12:00:25
very good
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半城柳色半声笛 发表于 2016-10-4 12:16:10
鸟大了什么林子都有。。
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highyu 发表于 2016-10-4 12:25:39
顶贴不认真,大脑有问题。
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电商令狐冲 发表于 2016-10-4 12:26:44
帮顶,帮顶,快速顶贴中・・・・・・
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康婷婷 发表于 2016-10-4 12:46:18
人又不聪明,还学人家秃顶!!
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只为你停留 发表于 2016-10-4 12:48:04
别拿你的木马,挑战我的密码。
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