至关重要的是，训练过程假设模型看到的每个例子都是这些目标中的一个，并且预测必须在这个集合中。模型没有说“我不知道”的选择，也没有训练数据来帮助它学习这种反应。...模型被训练和评估，假设只有一个有限的宇宙的物体呈现给他们，但一旦在实验室外面使用它，假设就被打破了，用户根据任意摆在他们面前的物体的表现来判断模型效果，而不管这个物体是否是在训练集中。...那么，解决方案是什么呢？ 不幸的是，我不知道有什么简单的方法可以解决这个问题，但是我看到了一些有用的策略。最显然的是在训练数据中添加一个“未知”类。坏消息是，这会带来另外一系列的问题。...有助于解决实际应用程序中总的问题的主要策略是，将模型的使用做限制，把什么物体将出现的假设与训练数据匹配。一个简单的方法就是通过产品设计。...这个门控模型将在完整图像分类器之前运行，如果它没有检测到看起来像是植物的东西，它将提前退出，并弹出一个错误消息，表明没有发现作物。
自从发现缩放定律以来，人们认为人工智能的发展会像坐火箭一样迅速。 2019年的时候，多模态、逻辑推理、学习速度、跨任务转移学习和长期记忆还是会有减缓或停止人工智能进展的 「墙」。...一方面，语言模型是大型的、复杂的计算机程序（ 「叠加」的现象会使事情变得更难）。另一方面，有迹象表明，这种方法比人们最初想象得更容易解决。...如果在新情况下，也能稳健地检测出不良行为（例如通过 "阅读模型的思想"），那么我们就能够找到更好的方法来训练模型，不去表现出这些故障模式。...人工智能系统是否会变得具有欺骗性，或者发展出令人惊讶的不理想的目标？ 在理想的情况下，他们想要建立详细的量化模型，说明这些倾向是如何随规模变化的，这样就能提前预测到突然出现的危险故障模式。...通过对人工智能今天的影响进行严格的研究，他们旨在为政策制定者和研究人员提供他们需要的论据和工具，来帮助减轻潜在的重大社会危机，确保人工智能的好处可以惠及人们。
问：你第一次使用ChatGPT时的想法是什么？ 答：在ChatGPT前，我已经使用了许多类似的东西，所以ChatGPT并没有让我感到惊讶。...在那之前，让具有多层表示的神经网络学会复杂事物一直很困难。我们找到了更好的方法来实现这一点，更好的初始化网络的方法，称为预训练。在ChatGPT中，P代表预训练。T代表变换器，G代表生成。...你可以想象通过手动连接这些特征检测器。而反向传播的思想就是在一开始随机设置连接权重，然后根据预测结果调整权重。...因为他们看到这种方法比他们正在使用的方法更有效，所以他们很快就改变了立场。 当人们既在思考机器，也在思考我们自己的思维方式时，我们常常认为，输入是语言，输出是语言，那么中间一定也是语言。...作为这个行业的教父，你是否对你带来的这些成果感到担忧？ 答：有一点。另一方面，我认为不论发生什么，这几乎都是不可避免的。换句话说，一个人停止研究不会阻止这种情况的发生。
在[13]中显示了一个不能被Faster R-CNN目标检测器检测到的扰动停止标志。然而，摄动非常大，他们测试了它与糟糕的纹理对比度的背景，使受扰的停止标志很难看到，即使是人类。...5、评估我们通过使用Inceptionv2卷积特征提取组件欺骗一个预先训练好的Faster R-CNN模型来评估我们的方法。...我们选择person和sports ball作为两个目标类，因为它们在大小和形状上都比较相似，可以停止标志。我们的方法允许攻击者使用任何目标类，但是扰动需要达到其目的并欺骗目标检测器。...未经训练的眼睛可能会将这些扰动视为某种艺术品，但自主系统可能会看到完全不同的东西。正如[20]中所描述的，这种攻击可以使用我们的方法扩展到对象检测器。事实证明，要对抗这些对立的例子是很困难的。...对抗性训练是否能减轻我们明显的、大偏差(例如，大 距离)扰动的风格也不清楚。
重要的是，他们表明该系统适用于以前从未见过的人员，这意味着组织可以将其部署在真实世界的设置中，而无需通过用户训练。...毫不奇怪，这种方法对于人们来说是难以可靠处理的，特别是如果他们在建筑或导航等领域工作，这些领域需要高度专注。...与此同时，Rus的团队利用了大脑信号的错误相关电位”（ErrP）力量，研究人员发现，当人们注意到错误时，它自然会出现。如果出现ErrP，系统会停止，以便用户更正；如果没有，它将继续。...DelPreto说：“这种方法最棒的地方在于不需要训练用户按照规定的方式进行思考。机器会适应你，而不是相反。” 该项目团队使用Rethink Robotics的人形机器人“Baxter”。...DelPreto说，“通过查看肌肉和大脑信号，我们可以了解一个人的自然姿势，以及他们的决定是否有什么问题，这有助于与机器人进行沟通，人们更像是在与同类交流。”
几天前，正与我合作的 Plant Village 团队向我提出了一个他们正在开发的应用程序（app）中遇到的问题。他们用 app 检测植物所患的疾病。...用户会根据这些模型面对任意放在它们面前的物体的预测结果来评判它们的性能，无论这些物体是否在训练集中。 那么，解决方案是什么呢？...你可以创建一个用户界面，指引人们在运行分类器之前确保摄像头画面中已经出现了要分类的目标，这和那些要求你对支票或其他文档进行拍照的应用程序经常做的是一样的。...在识别农作物患病情况的例子中，视觉上的操作环境足够独特，所以只需要训练一个训练一个模型来区分叶子和随机选择的其他图片。...该门模型将在运行完整的图像分类器之前运行，如果它没有检测到一些看起来像是植物的东西，它就会提前跳出程序并且返回表明没有发现任何植物的错误信息。
InnerEye将脑电信号识别为“目标”和“非目标”，这些目标可以是任何训练有素的人类大脑能够识别的东西，除了开发安全筛选，还包括检测医学图像中的肿瘤，识别病害植物，发现产品缺陷等等。...虽然InnerEye技术不需要主动决策，但它确实需要训练和专注，使用者必须是这项任务的专家，在识别特定类型的目标方面受过良好的训练，无论是枪支还是肿瘤。...他们还必须密切关注他们所看到的东西ーー他们不能走神，不过走神了也没关系，InnerEye的系统能够非常精确地测量对焦，如果用户眨眼或者暂时停止集中注意力，系统就会检测到它，并再次显示错过的图像。...例如，一个训练有素的AI图像分类器可能能够以合理的准确度判断一个手提箱的X光图像是否显示一把枪，但是如果你想要判断这个X光图像是否显示其他可疑的东西，你需要人类的经验，人类能力发现一些不寻常的东西，哪怕他们并不完全知道它是什么...这种结合提高了人们的工作效率，也让工作变得更轻松。
Gratch 说：“我们没有证据证明情绪表达的信号应该是什么，”在他的研究中，两对参与者玩了一个囚徒困境游戏。他们被安排在有电脑和摄像头的单独房间里，被告知不要相互交谈或使用手势，但支持使用面部表情。...“你无法推断[结果]对他们是好是坏，”Gratch说。“这破坏了这个想法，即通过观察某人的面部表情，您可以弄清楚他们是否在撒谎。” 即使他们输掉了回合，玩家们唯一使用的表情就是微笑。...在他的研究中，他使用了一种叫做“面部动作单元编码系统”的方法，该系统会根据面部的单个肌肉运动来对面部表情进行分类，也就是“动作单元”。这种方法被科学家和动画师使用，在实时互动中评估人们的面部表情。...亚马逊的客户可能会使用Rekognition来告知他们有关人员的决定。如果当局在错误的时间显示错误的表情，当局可能会以不公正的目标为目标。...“我们正在训练一些与人们的感受无关的东西，然后将它展示给人们并说，'看，他们会感受到这种情绪，'” Gratch说，“而实际上我们训练的只是他们的表情，他们实际内心的情绪却不同。”
他们用这些信息为那些根本不知情、目前仍有稳定工作的人提交了多份虚假的失业申请。 然后，本来应该付给“仍在工作的人们“的失业补偿金，就会转移到洗钱团伙那里。...更糟糕的是，攻击者甚至可以在你意识到发生了什么的时候，一举清除你的账户。 机器学习的异常检测方法 那么，机器学习能做什么呢？ 公司每天使用机器学习来监控电子邮件、登录尝试、个人交易和商业活动。...训练数据用于教会模型如何识别异常交易。专家们会通过手动识别可疑活动来帮助计算机学习。然后，机器利用它从训练数据中学到的复杂知识对新的数据进行预测。...无监督离群值检测的目标，是帮助我们发现以前没有发现的模式，而不是从拥有训练数据的专家那里学习。 比如一个定期现金销售超过100万美元的毒品走私组织，如果他们直接把钱存入银行，交易就会被发现并停止。...人工智能和金融的未来 异常检测的挑战之一，尤其是在使用深度学习技术时，是有时很难理解为什么某些交易或公司被挑出来列为可疑。 严格来说，机器只是产生分组和异常，因此最终仍然需要人类专家来解释结果。
我们了解了过度拟合是什么，以及如何使用基于保留数据集的交叉验证技术来检测模型是否过度拟合。让我们获取一些数据，并在数据上实施这些技术，以检测我们的模型是否过度拟合。...我们可以通过减少随机森林或XGBoost中的估计器数量，或者减少神经网络中的参数数量来简化模型。我们还可以引入一种称为“提前停止”的技术，即在达到设定的训练轮次之前提前停止训练过程。...另一种简化模型的方法是通过正则化向模型中添加偏差。正则化是什么，为什么我们需要它？正则化技术在机器学习模型的开发中起着至关重要的作用。尤其是复杂模型，如神经网络，容易过拟合训练数据。...优化问题为了获得我们模型的"最佳"实现，我们可以使用优化算法来确定最大化或最小化目标函数的一组输入。通常，在机器学习中，我们希望最小化目标函数以降低模型的误差。...总结在本文中，我们探讨了过拟合是什么，如何检测过拟合，损失函数是什么，正则化是什么，为什么需要正则化，L1和L2正则化的工作原理以及它们之间的区别。
分类是一项耗时的操作，这就是为什么两阶段目标检测方法与单阶段检测相比执行速度较慢的原因。 YOLO 不会选择图像中有趣的部分，没有必要这样做。...他们的发现在他们于 2020 年 4 月 23 日发表的“ YOLOv4：目标检测的最佳速度和准确性”论文中有所描述。...我们获取每个检测到的对象的类名、框大小和坐标： predict() 方法中有多个参数，让我们指定是否要使用预测的边界框、每个对象的文本名称等绘制图像。...、设置检查点和管理训练参数（例如学习率）。...如果没有发生错误并且训练过程顺利，训练作业将因为训练周期数结束而停止，或者如果提前停止回调检测到没有进一步的模型改进并停止整个过程。 在任何情况下，您最终都应该有多个模型检查点。
他们所用的AI能够浏览照片，识别其中的内容，然后决定在用户的资讯流里显示什么；用户会反复地使用这些功能，对公司来讲这是一种很有竞争力的用户体验。...即便LeCun认为研究已经有了显著的成果，他的项目——利用神经网络进行支票识别的ATM——也随之停止，而这项技术在今天则被广泛使用。...所以，并不是用一个网络去识别企鹅，再用另一个网络去识别猫，你可以用同一个网络来检测两种东西，而且还能做出区分。这些新型的神经网络还可以加以修改后用于其它的任务，比如分析声波来检测人声的模式。...Boureau说，“如果我们能够更好地理解到底是什么在引导着人们思考，如果我们能够明白观点是如何形成并且固化、僵化的，如果我们能够搞清为什么两个最终会没办法互相交流，这会是一件很有意义的事情”。...比如在某个FAIR的试验中，研究人员让一个AI画图，然后让另一个AI来判断这幅图是否是人类所画；前一个AI就根据用后一个AI的结果指导自己画的更好。
因此，判别性能的下降就会远远超过来自模型中生成组件的好处。 近期一些研究试图利用可逆架构来提升生成模型的判别表现，但这些方法的表现仍不及以生成模型为目标而联合训练的纯判别式方法。...研究表明，整合生成模型能让模型的校准性能更高，能实现对分布外数据的检测，还能实现更好的对抗鲁棒性，而且在每个任务上的表现也能与人工设计的方法媲美甚至更好。 基于能量的模型（EBM）是什么？...最早期的一些 EBM 就是使用这种方法训练的。 尽管这样的小进展已经积累了很长时间，但最近有些研究开始使用这种方法来在高维数据上训练大规模 EBM，而且使用了深度神经网络来对其进行参数化。...鉴于这项研究的目标是将 EBM 训练整合进标准的分类设置中，所涉分布为 p(y|x)。因此，研究者提出使用等式 (8) 的因式分解来确保该分布的优化使用的目标是无偏差的。...围绕数据，对抗训练和网络激活的梯度的正则化之间的进一步关联已经被推导出来。 有了这些关联，人们可能会疑惑从 EBM 推导出来的分类器是否比标准模型能更稳健地处理对抗样本。
所以不是手动编码带有特定指令设定的软件程序来完成某个特殊任务，而是使用大量的数据和算法来「训练」机器，赋予它学习如何执行任务的能力。...我们知道，这些早期机器学习方法都没有实现通用人工智能的最终目标，甚至没有实现狭义人工智能的一小部分目标。...人们会去写一些手写分类器，像是边缘检测过滤器（edge detection filters）使得程序可以识别对象的启止位置；形状检测（shape detection）以确定它是否有八条边；一个用来识别单词...从这些手写分类器中他们开发出能够理解图像的算法，「学习」判定它是否是一个停止标志。 这很好，但还不够好。特别是有雾天气标志不完全可见的情况下，或者被树遮住了一部分。...吴恩达的突破在于从根本上使用这些神经网络 并将它们变得庞大，增加了层数和神经元的数量，然后通过系统运行大量的数据来训练它。吴恩达使用了 1000 万个 YouTube 视频的图像。
统计意义上的显著可以通过清洗数据、汇总数据、为数据建模等方法实现。 P值是一个容易的目标：被广泛使用，被广泛滥用。...但是如今取缔统计意义上的显著性打开了一扇大门，人们使用更多的方法去戏弄统计学——有意的或无意的——来得到统计结果。...使用贝叶斯因子或其他统计值来替换P值得最终目的在于选择不同的方法衡量统计结果的可信或不可信。争论P值就像专注于一个单词的拼写错误，而不是一个句子的逻辑错误。...统计研究主要集中在数理统计上，被涉及到数据分析的行为和过程排除在外。为了解决更深层次的问题，我们必须研究人们如何在现实世界中进行数据分析。是什么让他们成功？又是什么让他们失败？...这类似于循证医学，它提倡医生仅针对已被证明疗效的医治方法使用对照试验治疗。统计学家和他们的学生需要停止争论P值，并阻止冰山的其他部分随着P值下沉。 作者：Jeffrey T.
本文转载自量子位(QbitAI) 这是一只AI生出的小AI。 谷歌大脑的Quoc Le团队，用神经网络架构搜索 (NAS) ，发现了一个目标检测模型。长这样： ?...大佬Quoc Le说，它的长相完全在想象之外，十分前卫： ? △ 喜讯发布一日，已收获600颗心 AI的脑洞果然和人类不一样。对比一下，目标检测界的传统方法FPN (特征金字塔网络) 长这样： ?...谷歌大脑说，虽然网络架构搜索 (NAS) 并不算新颖，但他们用的搜索空间与众不同。 怎么搜出来？ 在NAS-FPN出现之前，地球上最强大的目标检测模型，架构都是人类手动设计的。 ?...△ 这是Mask-RCNN的成果 NAS是一种自动调参的方法，调的不是训练超参数，是网络架构超参数：比如网络多少层、每层都是什么算子、卷积层里的过滤器大小等等。...它可以在许多许多不同的架构里，快速找到性能最好的那一个。 ? 所以，要把目标检测的常用架构FPN (特征金字塔网络) 和NAS结合起来，发现那只最厉害的AI。
---- 机器学习——一种实现人工智能的方法 机器学习最根本的点在于使用算法来分析数据的实践、学习，然后对真实的事件作出决定或预测。...而不是用一组特定的指令生成的硬编码软件程序来解决特定任务，机器是通过使用大量的数据和算法来「训练」，这样就给了它学习如何执行任务的能力。...正如我们所知，所有这些都没有实现强人工智能的最终目标，而早期的机器学习方法甚至连弱人工智能都没有触及到。...人们会去写手工编码分类器，如边缘检测滤波器，以便程序可以识别一个目标的启动和停止；进行形状检测以确定它是否有八个侧面；同时确保分类器能够识别字母「s-t-o-p.」从那些手工编码分类器中，机器就会开发算法使得图像和...只有在那一点，神经网络才学会一个停止标志是什么样的，Facebook 上你妈妈的脸是什么样，又或者是吴恩达（Andrew Ng）教授 2012 年在 Google 上学习到的猫的样子。
通过控制大脑活动，该系统能够实时检测人是否注意到机器人执行任务过程中所犯的错误。之后，人可以通过一个衡量肌肉活动的接口，滚动查看手势，并选择适合机器人执行的正确选项。 ?...该团队在机器人使用电钻选择三个可能目标的任务中展示了该系统。重要的是，他们展示出该系统对于系统从未见过的人身上同样奏效，这意味着组织可以在现实环境中部署该系统，而无需针对用户训练它。...该论文将在下周于匹兹堡举行的 RSS 大会上出现。 在之前的大部分研究中，当人们训练自己用非常具体而抽象的方式「思考」且系统基于大脑信号训练时，系统通常能够识别脑信号。...这两个指标各有缺点：EEG 信号有时无法检测到，而肌电图信号有时可能无法转化为比「向左或向右」更具体的动作。然而，将二者合一就能实现更强大的生物传感，使得系统可以作用于未经训练的使用者。...DelPreto 表示，「通过观察肌肉和大脑信号，我们可以开始理解人的自然手势以及他们对是否出现问题所做出的瞬间判断，这会使得人类与机器人的交流更近似于与人交流的体验。」
在今年正在进行的大会论文提交过程中，除了提前截稿、提前拒稿，让论文作者当审稿人等一系列新操作之外，还有一条就是必须提交「广泛影响声明」： ?...Faster R-CNN 及在其基础上改进的 Mask R-CNN 在实例分割、目标检测、人体关键点检测等任务上都取得了很好的效果，但通常较慢。...由于 YOLO 只使用单个网络，因此可以直接在检测性能上进行端到端优化，使得基础 YOLO 模型能以每秒 45 帧的速度实时处理图像。...这一新版本保持了 YOLO 的速度优势，提升了模型精度，尤其加强了小目标、重叠遮挡目标的识别，补齐了 YOLO 的短板，是目前速度和精度均衡的目标检测网络。...前谷歌大脑机器人研究专家 Kevin Zakka 认为，研究者不应该因为自己的工作可能带来负面影响而停止研究。相反，你应该利用自己在该领域的影响力来提高人们的警惕，将研究成果用在正确的地方。 ?
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