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    【让AI学习更像人】贝叶斯的觉醒:不确定性、高斯过程的重要性

    【新智元导读】 深度学习火热的背后,也带来了对神经网络自身能力的质疑,特别是被人诟病的“黑箱”问题。本文介绍了一些通过不同于深度学习的路径实现 AI 的公司,强调贝叶斯理论的重要性,指出非确定性和高斯过程在人工智能的发展中其实扮演着重要角色。在作者的介绍中,Uber 似乎是最痴迷高斯过程的一家高科技企业。 在硅谷,神经网络十分流行,它带来了种类繁多的互联网服务和众多形式的人工智能。但是,神经网络再好,能做的可能也不过是从你的线上相册中识别出猫来。AI 研究者知道,神经网络目前依然有很大的缺陷,并且缺陷如此之

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    【名家】王培:仅靠概率论的机器学习无法实现通用智能

    【新智元导读】王培认为,贝叶斯解释在通用智能系统中适用性有限,因此仅靠概率论的机器学习方法并不能让计算机拥有可比人脑的智能,概率论虽然是个好东西,但这条路并不能让我们抵达通用智能。 自上世纪八十年代以来,概率统计逐渐取代数理逻辑成为人工智能中最流行的形式化框架,以至于有人以此作为“新AI”取代“旧AI”的标志。源远流长的概率论和数理统计在“数据挖掘”、“大数据”、“数据科学”、“神经网络”、“机器学习”等新潮名目之下焕发出了茁壮的生命力。尤其是“深度学习”技术在近年间令人炫目的进展,令很多人考虑是否沿这条路

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    专栏 | 蒙特卡洛树搜索在黑盒优化和神经网络结构搜索中的应用

    现实世界的大多数系统是没有办法给出一个确切的函数定义,比如机器学习模型中的调参,大规模数据中心的冷藏策略等问题。这类问题统统被定义为黑盒优化。黑盒优化是在没办法求解梯度的情况下,通过观察输入和输出,去猜测优化变量的最优解。在过去的几十年发展中,遗传算法和贝叶斯优化一直是黑盒优化最热门的方法。不同于主流算法,本文介绍一个基于蒙特卡洛树搜索(MCTS)的全新黑盒优化算法,隐动作集蒙特卡洛树搜索 (LA-MCTS)。LA-MCTS 发表在 2020 年的 NeurIPS,仅仅在文章公开几个月后,就被来自俄罗斯 JetBrains 和韩国的 KAIST 的队伍独立复现,并用来参加 2020 年 NeurIPS 的黑盒优化挑战,分别取得了第三名和第八名的好成绩 [10][11]。

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    学界 | 清华大学计算机系朱军教授:机器学习里的贝叶斯基本理论、模型和算法

    AI科技评论按: 3月3日,中国人工智能学会AIDL第二期【人工智能前沿讲习班】在北京中科院自动化所举行,本期讲习班的主题为【机器学习前沿】。周志华教授担任学术主任,前来授课的嘉宾均为中国机器学习界一流专家、资深科研人员和企业精英,包括:耿新、郭天佑、刘铁岩、王立威、叶杰平、于剑、余扬、张长水、郑宇、朱军。 来自清华大学计算机科学与技术系的朱军副教授做了题为《贝叶斯学习前沿进展》的开场分享课。总共2个小时时长的课程,内容主要分为三大部分:贝叶斯基本理论、模型和算法;可扩展的贝叶斯方法;深度生成模型。本文乃三

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    博士生涯从这里开始:港中文、佐治亚理工招收若干博士生

    新一年博士招生正式启动!本期我们将为大家介绍香港中文大学和佐治亚理工学院的招生信息。 作为专业的全球人工智能信息服务平台,机器之心的读者中有大量活跃于人工智能学术领域的顶级学者,也有许多正在攻读 AI 方向的学生。 之前,机器之心发布了多篇与招收硕士 / 博士 / 博士后相关的文章,为广大读者传递了海内外招生的教授与实验室信息,引起了不错的反响。 如今,又到了博士招生的季节,我们整理了海内外多所实验室的招生信息。本期我们将为大家介绍香港中文大学和佐治亚理工学院的招生信息。希望这些消息对准备继续深造的你有所

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    超越Yann LeCun:世界模型的学习和推理

    了解大脑中的信息处理并创造通用人工智能是全世界科学家和工程师的长期愿望。人类智能的显着特征是在与包括自我在内的世界的各种互动中的高级认知和控制,这些不是预先定义的,而是随着时间而变化的。构建类人智能机器的挑战,以及脑科学和行为分析、机器人技术及其相关理论形式化方面的进展,说明了世界模型学习和推理的重要性。在本文中,在简要回顾了内部模型学习和概率学习的历史和挑战之后,我们介绍了自由能原理,它为考虑神经元计算和概率世界模型提供了一个有用的框架。接下来,我们展示了在该原则下解释的人类行为和认知的示例。然后,我们将概率建模背景下的符号出现描述为认知机器人学前沿的一个主题。. 最后,我们回顾了使用新颖的概率编程语言在创建类人智能方面的最新进展。这些研究得出的惊人共识是,对学习和推理的概率描述是创建类人人工智能机器并在人类如何与世界互动的背景下理解智能的强大而有效的方法。

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