AIR008丨香港科技大学教授杨强:人工智能成功的几个必要条件:鸭脖娱乐app

本文摘要:人工智能的两个研究分支:一个是科学,另一个是应用。

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人工智能的两个研究分支:一个是科学,另一个是应用。在人工智能科学领域,人们还有机有问题吗?在过去的60年里,计算机专家仍然希望问这个问题。

在人工智能的应用中,研究者探讨的问题是如何对人们产生影响。杨强表示,AI的顺利性有五个必要条件:明确的商业模式高质量的大数据明确的问题定义和领域边界不知道人工智能的跨境人才,擅长与算法计算能力的人工智能在机械学习和深度自学方面取得了很高的成果。

另外,另一种技术开始应用于加强自学。提高自学程度需要自学者的不道德,需要更好地延迟系统功能。之后,人们能否发明者的新自学方法,将大数据的模型作为小数据使用,杨强提到转入自学。进入自学是将深度自学和强化自学转变为一体。

三层结构算法系统目前嵌入式对话系统包括闲谈和功能。技术上,这种对话系统分为两种,第一种是基于规则的系统,这些就像符号领域一样,其优点是正确的。但是,不存在的问题是很难扩大,数据过于脆弱。

另外,因为无法应对很多不同的事故,所以学界关注的是机器学习的算法。关于机械学习的算法,杨强指出,深度自学后最近的算法模型是三明治式的三层结构。

第一层是反复的深度自学,其上二层有强化自学的自学器,第三层是自学,可以将数量的模型转移到新的领域。反复深度神经网络RNN(深度自学)能否将自学RL移入自学TL,将成熟期的嵌入对话系统算法模型用于其他领域?杨强现场戏重复使用对话系统的机器人反应后,他的学生把这个系统应用于金融领域,作为股票市场的预测。

人们控制某个领域,将其应用于其他领域是自学的发展。个性化转移深度自学不可或缺的大数据,强化自学轻于系统,但大数据也不可或缺,大数据不可或缺的大公司,如果其他公司没有大数据,该怎么办?杨强明确提出了大数据设计的模型作为小数据使用,其副产品是个性化的。这就是进入自学的目的。

有了这个系统,回到其他领域就不能适当收集大量的数据,所以必须适用模型。就像人们学会骑自行车一样,他们几乎学会骑摩托车。

转入自学分为样品转入、特征转入两种。在场景中的应用如下:基于模型的输入:如图像识别,训练数千万张霸权。接近度越大,转入的概率越高。

社交网络之间的转入:将千万人的大数据模型转入某人。最后,杨强认为人工智能有很多领域,迄今为止最顺利的领域之一是机械学习,机械学习的基本概念之一是在数据中总结反复现象,取代现实中非常简单、复杂的工作。

以下是杨强演说国史今天早上听到的精彩报告。在这里,我个人的想法,特别是我们今天,人工智能取得了很多成果,我们能否总结一点经验,给我们后面的人提供用途。首先,我们看到人工智能,特别是在商业上取得了很多成果,我们看到了图像识别,语音识别,包括大规模的产品推荐,我们今天都是这些服务的品尝者,我们受益匪浅。

但是,我们希望这些人工智能的成果符合什么样的条件,为什么这些成果在10年前20年前没有呢?所以,让我们来听听这些问题。在问这些问题之前,我们必须首先区分人工智能的两个研究分支。

一个是人工智能的科学,人工智能的科学要追溯到祖先图灵回答的最重要的最中心问题。机器能思考吗?六十多年的希望,大家都是计算机学家,各行各业都朝着这方面的希望,我们建设更慢的计算机,我们聚集更好的数据,我们研究更高级的算法,都想问这样的问题。

今天,人工智能的这些成果给了我们应用于我们的生活的机会,这又给了我们如何预测人工智能的技术,是否需要产生新的问题。我们应用面广也是顺利的标志。所以今天想想人工智能在应用方面有什么样的条件来抵抗应用方面。

在这里,人工智能已经取得了相当大的成果,例如机械学习、深刻的自学方面,现在我们看到的一些端倪,已经给予了我们兴奋的理由,提高自学,提高自学程度需要自学者的不道德,而且特别是在这个延迟系统明天能不能发明者的新自学方法,能不能限制小数据?这就是我下面要谈的转入自学。因此,从这个角度来看,我们可以使用哪种人工智能技术来实现它。提到加强自学,MichaelWooldridge教授说Deepmind,我也是Deepmind的粉丝,这是Deepmind的过程,我们仔细观察过程后,可以解读这是计算机内部的表现形式,适度我们平时做不道德的计划,我们的工作计划,游戏中的动作对应战略,这个战略又回来,产生新的界面,我们仔细观察这个界面,可以自学。

让我们看看。这里强的是这个系统给予了很大的东西。

而且,到了起点,告诉我们是胜利者还是失败者。我们在现实生活中是否有很多这样的例子,没有深刻的自学自由选择。例如,我们上课,只有考试时才告诉我们成果,我们投资股票,过了很长时间才告诉我们效果如何,这是延期的对系统。

但是,这个自学的弱点是,如果我们人为定义这个战略中的空间,被称为状态空间的话,这个允许是非常大的。因为我们总有一天不允许,所以我们总有一天不能预料这个世界会再次发生什么。这里有谷歌Deegming的第二个目标。从末端到末端的深度自学,也有在自学器内部传达的状态。

我们构成了从输出末端到输入末端的深度自学。我们经过几百次自学后,自学如何更好地玩游戏,当时的学习效果不同。

横轴随着时间和游戏的轮数增加,其效果更好,与我们的自学过程相同。我们说这个人的自学效率大幅度提高,学习效果大幅度提高。

总结一下,这些顺利来源于什么?首先,我们可以看到它有一个非常清晰的目标,什么是输掉,什么是胜利,延迟商业也需要一个强大的目标。其次,必须强调高质量的大数据。这里特别强调的是高质量,这个数据必须继续系统,一次付不起,大大到达才能大大提高我们的自学。同时,必须有系统,必须给出系统的方式、内容和算法。

所以,我们经常听到我这个领域有数千万样品的数据,一定能做人工智能。我必须告诉他不同。首先,你的样品不一定收集在这个算法上。

其次,你的算法不一定会持续得到。最后,你的系统不一定很好。第三,问题不能非常明确和模糊,定义必须非常正确,正如对局一样,我们什么时候超越界限。

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另一个是我们不懂人工智能,不懂商业领域的人才,我们说这样的人才去哪里找,从今天开始,大家就关注周围擅自学习的人,重点培养他,这样的人才几乎不同的横向领域连接的人才是必不可少的。最后我要托的是计算能力,今天大家都有很强的计算能力,我们有云计算、并行计算、GPU,所以这个能力也是必不可少的。此外,我想谈的是另一个例子。

今天,我将用例子来解释我刚刚谈到的五个条件。我想在这里谈谈。我们现在告诉对话系统是人工智能的热点。

甚至一些公司出来谈谈话系统。这是一个嵌入式的对话系统。它可能是下一个入口。下一个搜索引擎,无论这些业务有什么不同的看法,我们都可以看到我们市场上的一些对话系统。

我们可以大致分为两种类型。首先,我们可以看到许多闲谈。

我们可以看到许多小冰。我们非常幽默。

然而,也有一些闲谈。我们可以看到类似于酒店和电话,我们在寻求明确的功能性的同时候,我们可以通过电话。我们在旋转之前,很多公司都说有这样的对话,但是他们的方法是按这个服务,按那个服务,我们觉得体验很差。技术上,这种对话系统也分为两种,第一种是基于规则,很多专家写这些规则,就像符号领域一样,其利益正确,但不好的地方很难扩大,与数据有关,数据过于脆弱。

此外,许多不同的事故无法处理,所以现在人们更关注机器学习的算法。我们在香港科技大学的实验室也开展了研究。我们研究的主要目的之一是进一步提高人工智能,深度自学后,哪些技术是下一个热点,我们关心的是明天的技术,这里我们有三明治式的三层结构。

第一层是我们熟悉的深度自学,这是反复的深度自学,在此之上,我们有一个战略性的自学器,被称为加强自学的自学器,在这里特别强调的是加强自学中最好的一部分是人工智能的深度自学,这是反复的深度自学在此之上,我们有一个战略性的自学器,被称为加强自学的自学器,在这个阶段,我们必须特别强调的自学中最好的一部分是人工智能的机器周围无法仔细观察,第三,进入自学,可以将制作的模型转移到新的领域,因此希望这样的系统具备闲谈、推荐、指导、警告、自学等功能,如果具备这些功能,就像人一样。你为什么超过这个?我们首先需要基本的对话功能,即深入自学的对话功能,其次需要战略。这个战略必须引导对话对象完成任务。

最后,我们必须能够构筑个性化。我们必须适应用户,让用户对话后,这个体验非常好,非常简洁。如何超越这一点,这就是我们的例子。例如,我们现在和O2O的公司合作,用现实的数据训练这个系统。

这个绿色是用户委托的问题,白色是系统,我们的中文名称是魔镜系统,白雪公主中的魔镜,当然是好的魔镜。刚才的这个系统,它的展示,我们把整个对话系统放在机器人里,让机器人用声音问,实质上这个确实的系统可以用手机和人交流。在这里,我想和大家都知道的系统进行比较。例如,冰的话,左边是用户委托的问题,绿色的,黄色的这里是冰的问题,这是现实的照片。

我们看到小冰很讽刺,我们也试着用siri问。siri是基于搜索,很多人都很难过找到。像我们这样的系统研究它,是因为我们对背后的系统感兴趣,所以有这样的应用领域,我们刚刚谈到的一些条件,首先我们有具体的目标,有很好的系统,有很大的然后我们也有跨国人才,我们和O2O公司的联系。

此外,这个问题最后我们非常具体,不一定有具体的边界条件,所以我们最后把这个问题的传达就像围棋一样,所以我们也可以考虑说我们现在正在谈话,离我们的目标有多近,这就像对局中我们有一个状态网络一样,我们对现在的状态有一个估计,同时我们可以问下面不同的话,可以作为我们下面想要的象棋,所以这和阿尔法狗的想法有很相似的地方。有一个非常有趣的现象,就是这样的三层模型,我刚才谈到的深度自学和强化自学和转入自学,这样的模型非常标准化,对话领域是我们的地方,这样的模型几乎可以放在不同的应用领域工作,这是一般的发展目标这是a股中的某股,我们有过去多年的数据,训练了10年的数据,所有的数据之间的联系,首先我们处于不同的状态,需要在这个状态之间相互转移。其次是状态和状态的变化,我们通过增强自学模拟,最后找到深度自学的说明层中自动产生的数百种状态,基本上完全总结了近年来的经济状况,可以给予非常好的势头南北,我们也进行了测试。这个例子当然是金融领域的小个小考试,所以我应该说这是我们保存的,但是我想说的是,如果我们对某个领域有充分的理解,如果我们控制了这个领域的充分数据,我们就可以应用人工智能
可能的目的。

我接下来要说的是,最后一个主题是如何个性化,这里只有两个主题。一个是我个人有反感的感觉,深度自学是不可或缺的大数据,大数据是不可或缺的大公司,我们熟悉的大公司是大数据的所有者,我们中小公司没有大数据,也没有能力获得大数据。因此,我在这里说,就像深度自学一样,其奖金来自特征的选择,特征的正确选择不可或缺的大数据,这些大数据只有富人才能得到。

强化自学是把重点放在另一个角度,系统,世界系统,这个系统可以延期,但其训练也不可或缺大数据,也是有钱人的游戏。我们必须超越世界上每个人都能使用人工智能。我们必须实现将大型模型、大型数据训练的模型转移到小型数据范围内的研究。

它还带来了副产品。这个副产品被称为个性化。

也就是说,如果产品需要强烈的用户感觉、用户体验的话,必须超过个性化的效果。这是我们进入自学的目的。

什么是进入自学?我们在数据领域已经有了很好的领域,可以改变模型应用,节约资源,超过时间和效果。因此,这样的自学过程称为将有数模型转移到未知领域,转移到自学。

因此,我们的人不能自动控告自学。例如,我们学会骑自行车后,学习摩托车,发现非常简单,踢球、学习语言、学习物理化学也有很多例子。进入自学的人也有将近10年的希望,积累了很多文献。在这里,我总结了一些不同的方法,我们可以超越进入,所有的方法都很直观。

第一,我们在数据集中寻找与目标领域相似的数据,将这个数据缩短几倍,这被称为样品转入,通过样品超过转入的目的。其次,仔细观察近似的特征,利用这些特征,具有不同水平的特征,展开自动转移,被称为特征转移。然后我们也可以根据模型进入。

这是这样的工作。利用数千万图像训练图像识别系统,我们遇到新新的图像领域时,我们不必再寻找数千万图像进行训练,我们将原来的图像转移到新的领域,所以在新的领域使用数万图像是不够的,在一定程度上可以取得很高的效果,这被称为模型转移,模型转移的一个好处是我们可以区分,与深度自学相结合,我们可以区分不同层次的转移最后,我们也可以通过关系进行转移。

例如,社会网络、社会网络之间的转移。如果使用转入自学的话,我刚才说副产品是指很多人的大数据转入一个人的小数据,可以超过一个效果。

例如,我们只用一个用户的九个对话来训练这样的转入自学的效果,从一个三万人得到的大型转入一个人的小型,这个效果在加强自学的基础上特别有自信,加强自学需要把转入的结果变成短路,就像电路中的短路一样,我们不需要很麻烦地回答用户小问题。是的,只是有几个部分,系统没有明确回答,基本上是问还是上次回答?还是送到你家?这样省了不少,就这样了。

最后,我再总结一下。我刚说的必要条件,刚才推荐第一个例子谷歌Deepmind,第二个是加强入学自学,在三层结构的同时,我说了具有通用性、个性化的自学。在此,我们将再次强调我们总结的几个条件。

一个是明确界限的问题定义,必须持续大的外部对系统,需要充分的计算资源,需要一流的数据科学家,需要充分的质量大的数据。原始文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。

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