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2017年AI发挥作用最大的六个领域-凤凰官网


本文摘要:最近,人们可能开始争论哪些定义长期以来被公众所拒绝,哪些被认为是真正的人工智能。

最近,人们可能开始争论哪些定义长期以来被公众所拒绝,哪些被认为是真正的人工智能。他们有的把AI的概念重新定义为“理解和计算”或者“机器智能”,有的甚至错误地把AI等同于机器学习。

产生这些误解的部分原因是AI不知道是哪种技术,但实际上它是很多学科的综合,从机器人到机器学习。我们大致尊重的AI的最终目的是让机器具备完成任务的能力和自学感官,从而在相当程度上解放人。为了最终构建这个,机器必须学会自律和自学,而不是让人们端到端地编程来构建它。

AI这10年来的变化,无论是无人驾驶还是语音识别和准备,都是惊人的。基于这样一个大环境,AI在更多的公司甚至家庭中被热议,因为20年后它已经不再是一场盛宴,AI已经开始影响日常生活。显然,主流媒体每天都在报道AI的新突破,科技巨头也在争相向外界传递自己的AI发展战略。

当一些投资者和孵化器希望尝试如何逃离这个全新的世界,拥有更多价值的时候,大部分人还在绞尽脑汁思考AI到底是什么,与此同时,政府也在朝着社会自动化的方向行进。以下是AI不会发挥作用的六个领域,将影响电子产品和服务的未来。

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我们将解释它们是什么,为什么它们是最重要的,它们是如何使用的,而不是列出几乎一些涉及技术领域的公司和研究从业者。1.加强自学加强自学侧重于代理人如何在环境中采取一系列不道德行为,以获得仅次于此的累积报酬。这种自我研究从环境状态到行动的同构,我们称之为同构策略。

通过试错法,代理人应该告诉在什么状态下应该采取什么样的不道德行为,从而找到合适的不道德策略。随着Google DeepMind AlphaGo的普及,增强型自学引起了广泛的关注。

在现实生活中,增强型自学的一个典型应用是帮助优化Google数据中心冷却系统的能效,增强型自学系统可以将原始冷却的能耗降低40%。加强自学刺激周边环境的一个最重要的天然优势就是训练数据的价值不会积累太多,提供的成本也不会很低。这与有监督的深度自学形成了独特的对比,深度自学往往需要非常廉价的训练数据,很难从现实生活中提供。

应用方向:多个代理在相同的共享模式下学习自己的环境;或者与环境中的其他代理进行交互和自学;自学迷宫、自驾城市道路等立体环境导航系统;在自学了一系列的目标和任务之后,我们将强化和重述已经被仔细观察过的不道德。公司:Google DeepMind,cruiser . io,Osaro,MicroPSI,Malu ba/微软,NVIDIA,Mobileye.主要研究人员:彼得阿比埃尔(OpenAI)、大卫西尔弗、南多德弗雷塔斯、莱娅哈德塞尔(Google DeepMind)、卡尔拉斯姆森(Cambridge)、里奇萨顿(Alberta)、约翰肖伊泰勒(John Shawe-Taylor)等。2.分解模型不同于区分模型。分解模型主要用于控制训练样本上的概率分布,而前者的主要任务是分类和重入。

通过对模型进行高维采样和分解,可以产生接近训练数据的样本。这意味着在使用分解模型训练人脸样本时,可以输入与训练数据相似的预备图像。关于这项工作的详细解释可以在伊恩古德费勒在NIPS2016会议上的精彩演讲教程中找到。

他解释了一种叫做分解应对网络的新结构,主要包括两个部分:生成器,用于将输出的噪声合成为一定的内容(如图像),另一部分称为仲裁器,不能自学习确切的图像是什么样子,也不能区分生成器生成的图像是否是真实图像。处理训练就跟游戏一样。

生成器必须学会如何从噪声中分解出判断者无法识别真伪的图像。这种自学架构已经广泛应用于各行各业的数据自学。应用方向:时间序列信息模拟;形象超辨;2D图像的三维重建:基于小样本的数据分解:单输出多输入系统;自然语言交互;半监督自学;艺术风格转换;音乐和音响准备;图像修复;公司:Twitter Cortex,Adobe,Apple,Prisma,Jukedeck* *,Creative.ai,Gluru* *,mappipe * *,Unbabel.主要研究员:伊恩古德费勒(OpenAI)。

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Yann LeCun和sousmith Chintala(Facebook AI研究),Shakir Mohamed和A?罗恩范登奥尔德(Google DeepMind)等。3.记忆网络为了让AI像我们在一个非常丰富多样的现实世界中一样具有适应性,AI必须不断地学习处理新的任务并忘记它们,以便将来能够应用于某些情况。而传统的神经网络却记不住那么多任务,这就是所谓的灾难性苏醒现象。

这是因为神经网络中的每个权重对于解决问题都非常重要。在从解决问题A转变为解决问题B的过程中,神经网络在事后不会发生变化。


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