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如何通向“广义人工智能”?LSTM 提出者之一Sepp Hochreiter:将符号 AI 与神经 AI 相结合

近期,LSTM 提出者和奠基者,奥地利人工智能高级研究所(IARAI)创始人,曾获得IEEE CIS 2021 年神经网络先驱奖(Neural Networks Pioneer Award)的Sepp

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LSTM提出者:我看未必

LSTM 提出者 Sepp Hochreiter 等人在最近的一篇论文中表达了这种观点,并将这篇论文命名为《Hopfield Networks is All You Need》。 深度学习先驱、图灵奖获得者 Yann LeCun 一直认为无监督学习才是通向真正人工智能的方向。为了实现无监督学习,我们需要探索基于能量的学习(energy-based learning)。

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    LSTM提出者:我看未必

    LSTM 提出者 Sepp Hochreiter 等人在最近的一篇论文中表达了这种观点,并将这篇论文命名为《Hopfield Networks is All You Need》。 深度学习先驱、图灵奖获得者 Yann LeCun 一直认为无监督学习才是通向真正人工智能的方向。为了实现无监督学习,我们需要探索基于能量的学习(energy-based learning)。

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    15位顶尖思想家告诉你,未来的人类社会将会如何被颠覆

    从摇篮到坟墓,这些由人工智能驱动的“密友”会跟我们一起玩耍,充当我们的老师和向导,帮助我们记事,帮我们购物甚至讨价还价,给予我们慰藉,哄我们开心。 11 人工智能 提出者:克莱夫·威金(Clive Wilkins),剑桥大学客座艺术家;尼基·克莱顿(Nicky Clayton),剑桥大学比较认知学教授 我们生活在一个数字时代,毫无疑问,人工智能的最新进展将从根本上改变我们的生活方式 14 清洁能源 提出者:朱丽叶·达文波特(Juliet Davenport),Good Energy公司创始人兼首席执行官 几乎所有的未来技术都依赖于电力,从人工智能到智能家居设备,无一例外。 然后,这将绕回到人工智能,因为每一个由电池供电的智能家居都会由智能算法管理,从而提升效率。 15 信件 提出者:卢克·哈丁(Luke Harding),《共谋》(Collusion)作者 到2050年时,电子世界分崩离析。

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    2021 ACM博士论文奖公布,两位NeRF提出者获荣誉提名

    最新一届的荣誉提名奖授予了斯坦福大学的 Dimitris Tsipras,以及谷歌研究院的 Pratul Srinivasan、Benjamin Mildenhall 二人,他们是神经辐射场 (NeRF) 表征、相关算法和理论的提出者 算法公平性是人工智能中的一个领域,尽管处于职业生涯的早期阶段,但 Raghavan 一直是塑造这一研究方向和重点的领军人物之一。 sequence=1&isAllowed=y NeRF 提出者获荣誉提名奖 2021 年 ACM 博士论文奖的荣誉奖分别由斯坦福大学的 Dimitris Tsipras 以及谷歌研究院的 Pratul

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    LSTM终获「正名」,IEEE 2021神经网络先驱奖授予LSTM提出者Sepp Hochreiter

    近日,奥地利人工智能高级研究所(IARAI)宣布其创始人、LSTM 提出者和奠基者 Sepp Hochreiter 教授获得了 IEEE CIS 2021 年神经网络先驱奖(Neural Networks 2017 年,他成为林茨理工学院(LIT)AI 实验室的负责人,该实验室致力于推进人工智能的研究。 Sepp Hochreiter 在机器学习、深度学习和生物信息学领域都做出了巨大的贡献。

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    让Hinton感叹要再听一万遍的「信息瓶颈」提出者Naftali Tishby与世长辞

    新智元报道 来源:外媒 编辑:Priscilla 好困 【新智元导读】2021年8月9日,耶路撒冷希伯来大学计算机科学与工程学院教授、「信息瓶颈」理论提出者之一Naftali Tishby逝世,享年 他如蜂鸟般在风中起舞,飞向往生 2021年8月9日,耶路撒冷希伯来大学计算机科学与工程学院教授、「信息瓶颈」理论提出者之一Naftali Tishby逝世,享年68岁。

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    「量子霸权」提出者John Preskill展望NISQ新时代下量子计算的11大应用前景

    加州理工学院理论物理学家、「量子霸权(Quantum Supremacy)」概念提出者 John Preskill 说道。

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    量子货币理论提出者去世,曾与潘建伟「同台」获奖

    这位量子货币理论提出者一生充满传奇,在几十年前移民以色列后,他选择成为一名建筑工人。 量子领域一颗巨星陨落。 他是量子货币理论提出者、2019墨子量子奖获得者。 2019年,他与潘建伟等人共同获得墨子量子奖。 威斯纳以一份「手稿」而闻名于量子领域。 墨子量子奖颁奖现场 移民以色列做建筑工人,去世后陆朝阳等人留言怀念 除了是量子货币理论的提出者,威斯纳还有另外一个身份:建筑工人。 这听起来反差很大,但却充满了宗教色彩。

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    人工智能-浅谈人工智能

    1 浅谈人工智能 1.1 人工智能的概述 人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。 人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的科技产品,将会是人类智慧的“容器”。人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。 人工智能不是人的智能,但能像人那样思考、也可能超过人的智能。 ? 1.2 人工智能的应用领域 随着智能家电、穿戴设备、智能机器人等产物的出现和普及,人工智能技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。 ? 1.3 基于人工智能的刷脸登录介绍 刷脸登录是基于人工智能、生物识别、3D传感、大数据风控技术,最新实现的登录形式。用户在无需输入用户名密码的前提下,凭借“刷脸”完成登录过程。

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    人工智能、强人工智能、超人工智能

    文章目录 弱人工智能(Weak AI) 弱人工智能也称限制领域人工智能(Narrow AI)或应用型人工智能(Applied AI),指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等 扩展阅读: Weak AI ——Wikipedia Weak AI——Investopedia 强人工智能(Strong AI) 又称通用人工智能(Artificial General Intelligence)或完全人工智能(Full AI),指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。 强人工智能具备以下能力: 存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的能力 知识表示的能力,包括常识性知识的表示能力 规划能力 学习能力 使用自然语言进行交流沟通的能力 将上述能力整合起来实现既定目标的能力 ——Stackexchange 超人工智能(Super Intelligence,缩写 ASI) 假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的人类还聪明,那么,由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能

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    人工智能打击人工智能

    来源:AI前线 本文长度为4000字,建议阅读8分钟 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了人工智能上,一场新的军备竞赛开始了:人工智能 vs 人工智能。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了人工智能上,一场新的军备竞赛开始了:人工智能 vs 人工智能。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用人工智能创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的人工智能。 这场人工智能之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 就这样,一场新的军备竞赛开始了:人工智能 vs 人工智能。 Jupiter Research 的 Steffen Sorrell 表示,合成身份是信用卡欺诈“容易实现的目标”。 ,从手动“刷卡”到用人工智能创建合成身份。

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    机器学习的学习随想01

    另一个流行的惩罚回归系数的线性模型算法是 LASSO,其提出者是斯坦福大学统计系教授罗伯特·蒂什拉尼(Robert Tibshirani)。 ? 再开个脑洞,ESL 这本书还有一个第三作者叫 Jerome Friedman,他是另一种惩罚线性回归算法Glmnet 的提出者。 ? 前不久,地平线机器人的余凯在北大讲人工智能,说他看好互联网边缘的嵌入式人工智能,并且举了很多例子,是必须实时在嵌入式系统上给出判断结果的。 我想如果他对于趋势的判断正确,那线性模型在未来嵌入式人工智能中肯定占据一个特别重要的位置,因为它快啊。 本文为 AI100 原创,转载需获同意。

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    京东手机GO ON计划 | 从流量到留量,vivo探索长效增长密码

    新常态下的商业机会】等畅销书作者; 4 《中国经营报》《商界》《商界评论》《销售与市场》等近十家报刊、杂志特约评论员; 5 钛媒体、36kr、虎嗅、界面、澎湃新闻等近80家专栏作者; 6 “脑艺人”(脑力手艺人)概念提出者 重点关注领域 1人工智能 |区块链 |汽车产业链| 内容创业 |新零售  2 电商 |新媒体营销 |企业级服务| 家居业 |社区O2O  3智能手机 |网红| 体育IP |互联网金融 |无人机 4共享经济

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    焦李成院士:进化优化与深度学习的思考

    人工智能几十年来得到了长足的发展,而进化优化和类脑启发的深度学习是现在人工智能技术的核心,其关键是:用脑处理知识和自然演化思想发展人工智能技术。这两个思想的发展可以通过历年颁发的科学奖项窥得一二。 那么这些工作对现在的人工智能技术发展有什么启示? 例如最早生物神经元的提出者、MP神经元模型的提出者、感知机的提出者、连续神经元的提出者以及到后来明斯基提出感知器只能解决线性可分问题而不能解决非线性异或问题。 人工智能的发展和深度学习的兴起分不开,从1943年、1944年、1949年到今天,已经经历了几起几落。 以雷达研究为例,从最早的看得见,到测得准,再到观得清,最后到辨得明,这恰恰印证了人工智能(包括进化计算和深度学习)的发展特点。

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    漫画人工智能人工智能简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂文韬 本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于人工智能(AI)相关的故事,你将会学习到: 人工智能的历史 1.2 人工智能的诞生 人工智能是最近才有的吗? 其实人工智能很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究人工智能。 对于人工智能的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像人一样思考的计算机”称为“人工智能”,于是“人工智能”这个词,诞生了! ? 20世纪70年代末成了人工智能的寒冬。 1.2.3 第二次人工智能浪潮 在第一次AI浪潮中,人工智能无法为疾病治疗等人类实际问题做出贡献,使相关研究进入严冬。 从人工智能诞生到现在的历史,可以整理为下图: ? 当我们介绍人工智能浪潮的时候,总会有人问“第三次人工智能浪潮”会很快结束吗?

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    人工智能的数学基础 | AI基础

    人工智能的基础是数学,这一点已经是确定无疑的共识了。 但“数学”二字所包含的内涵与外延太广,到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢? 今天我们就来看看入门人工智能所需要的数学知识。 人工智能必备高等数学知识点清单 AI 技术岗所要求的高等数学知识,大致可以分为四个方面:微积分、概率统计、线性代数,和最优化理论。 每个分领域都至少是一本书(也可以是一摞书)。 人工智能背后的数学大神们 上述知识点,看起来好像有点吓人哦,不像是“我能记得住”的样子。 有没有办法能够轻松愉快不累且高效地掌握人工智能(机器学习/深度学习)领域要用到的数学知识呢? 他同样是西方二进制算数体系的提出者和线性代数的重要奠基人。 对照我们亟待掌握的知识点,以这些理论的提出者为基点,沿着数学史学习之,并同步了解数学发展的进程。顺便还可以以大神们之间的交往和恩怨等八卦作为润滑剂。

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    从图灵奖看人工智能的历史沉浮

    NP完全理论的提出者 1986,John Hopcroft,Robert Tarjan,程序设计 1987,John Cocke,编译器,计算机系统结构(RISC) 1988,Ivan Sutherland Valiant,人工智能 2011,Judea Pearl,人工智能 2012,Silvio Micali,Shafi Goldwasser,密码学 2013,Leslie Lamport,分布式计算, Vapnik SVM和VC维的提出者,前者是机器学习历史上曾经出现的重量级方法,在机器学习江湖上的地位有目共睹。后者与PAC同属于机器学习的基础理论基石,是衡量分类器能力的基础指标。 Leo Breiman CART(分类与回归树),随机森林,梯度提升算法的提出者,哪一个都是机器学习领域响当当的成果。CART是机器学习领域在1980年代的重要成果之一,目前还被用于一些数据分析问题。 Jürgen Schmidhuber LSTM的提出者,对深度学习的发展同样做出了不可磨灭的贡献。Schmidhuber这次没拿奖是有很大的争议的,论对深度学习的贡献,笔者认为他不比Bengio小。

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