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的历史沉浮

否获得不是最重要的,信念、坚持、思考、感才是他们的追求。 领域的7次算上刚拿到的这次,AI已经七获,是计算机科学各个领域中获最多的方向之一,足见这一领域在整个CS中的地位。 不幸的是这些方法并没法解决的一些核心问题,如像识别,语音识别,这些在类看来再简单不过的问题,却困扰了AI学者几十年。 1994这次颁发给了专家系统的核心物,Edward A Feigenbaum与Raj Reddy。是时隔19年后再一次获,有昨日黄花的味道。 1971这一次的颁发给了John McCarthy,被尊称为AI之父。John McCarthyJohn McCarthy的主要贡献是他是达特茅斯会议的发起者之一,首次提出了的概念。

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”与

”与机 ?今天白天有两件事情,第一是我看到了一篇知乎神文,讨论比机更强悍的计算模型。第二是朋友圈讨论群都在刷亚马逊机器学习年会和微软build大会。 对于吃瓜群众来说,是个越炒作越热的话题。然而所谓的”和我们平时说的类的只其实相去甚远。所以也就有了这篇应景而生的文章。 大家都知道计算机学科的最高。然而我想很多肯定很困惑为什么在这个才辈出的领域里,在这个平均商几乎是最高的行业里,他何德何的可以占据这一个地位。 如果可以的话,我真心希望每个从事计算机作的都认真的学习过这门伟大的课程,并从这门课程里面理解计算机的美和的睿。我个也非常建议没有学过计算理论的,都去学一学,长远来看,收获会很大。 谨以此文普及一下的伟大贡献和澄清一下越来越甚嚣尘上的终将取代类的言论。

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    ≠类】超越测试的世界观

    这最早可以回溯到1950 年,英国数学家阿兰·发表了论文《计算机器与》,那时候他提出了“模仿游戏”测试,也就是我们今天说的“测试”。 莫腾·泰杜姆导演的《模仿游戏》获得了2014年奥斯卡大。在那个同性恋被视作犯罪的年代,即便是身为数学家的也得假扮成“直男”。而当他的性倾向暴露时,不得不接受可怕的“化学阉割”治疗。 既然如此,为什么们对采用了这样的判断标准呢?现代务实的研究并不会把测试作为成功的标准,然而在流行文化中,这种类中心主义的测试却在长期受到重视。 在1950年的那篇文章中,提到了对他设想的的很多反驳意见,令印象深刻的是,他把对的反对与当年天主教会反对哥白尼天文学相类比。 把这些反驳意见作为“神学的反对意见”。另一方面,也会有说,不管测试有多么悠久,把类作为的先决条件,也同样与“前哥白尼时代”的类中心主义无异。

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    ≠类】超越测试的世界观

    这最早可以回溯到1950 年,英国数学家阿兰·发表了论文《计算机器与》,那时候他提出了“模仿游戏”测试,也就是我们今天说的“测试”。 莫腾·泰杜姆导演的《模仿游戏》获得了2014年奥斯卡大。在那个同性恋被视作犯罪的年代,即便是身为数学家的也得假扮成“直男”。而当他的性倾向暴露时,不得不接受可怕的“化学阉割”治疗。 既然如此,为什么们对采用了这样的判断标准呢?现代务实的研究并不会把测试作为成功的标准,然而在流行文化中,这种类中心主义的测试却在长期受到重视。 在1950年的那篇文章中,提到了对他设想的的很多反驳意见,令印象深刻的是,他把对的反对与当年天主教会反对哥白尼天文学相类比。 把这些反驳意见作为“神学的反对意见”。另一方面,也会有说,不管测试有多么悠久,把类作为的先决条件,也同样与“前哥白尼时代”的类中心主义无异。

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    机、测试到:什么决定了AI否取代类?

    一时间,这个话题又重新被辩论。由于程序功越来越强大,们开始担心:“程序会不会全面取代类?” 是否会取代类这个问题,实际上涉及对于认知的无穷边界的考量:表达的带有模型的可计算数(程序)无穷大,的思考过程也无穷大,哪个无穷大更大? 但是Siri对应成iPhone这个机器(本质上就是一个机)上的一个数字后,在机器上的运作就起到的效果。 02 认知边界上的考量是否会取代类这个问题,实际上涉及对于认知的无穷边界的考量:表达的带有模型的可计算数(程序)无穷大,的思考过程也无穷大,哪个无穷大更大? 根据邱奇-论题,类数学作者也找不到一个思考过程判断一个公式的可证明性。接下来讨论了一系列和机器的问题。

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    麻省理通过“听力测试”

    2016年6月13日,麻省理计算机科学与实验室(CSAIL)发布消息称,该实验室开发的程序通过了“听力测试”。 这个“听力测试”代表的不仅仅是一款高明的计算机游戏。据研究员设想,未来版本的类似算法将被用于为电影和电视节目自动产生声音效果,也可以帮助机器更好地了解对象的属性。 卡耐基梅隆大学的机器专业助理教授Abhinav Gupta表示:目前只关注五种感知方式,如视觉研究者利用像、语音研究者使用音频等。 这个研究小组的作与最近CSAIL在音频和视频放大方面的研究作是相辅相成的。研究员已经开发了够放大视频的算法,可以用来放大肉眼看不见的运动视频。研究员表示,系统还有进一步改善的空间。 真正令兴奋的事情是以某种方式模拟那些与视觉效果不直接相关的声音。”该团队相信,这一领域未来的作可以提高机器与其所处环境进行交互的力。

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    得主、AI先驱Raj Reddy:告别996,类每天只作一个小时

    ,与 Edward Feigenbaum 一同获得了。 Raj Reddy(中右侧)与 Edward Feigenbaum 在 1994 年共同获得了「计算机科学界的诺贝尔 Raj Reddy 还一手创立了美国第一个机器研究所 (CMU Robotics 的历史机器之心:您和 Edward Feigenbaum 在 1994 年因为在「大规模系统」的贡献而获得了,那是深度学习之前 AI 时代的巨大贡献,这些年经历了怎样的发展 而没有计算机科学领域中深度学习的发展,这一切都是不可的。机器之心:获得对您的生活有什么影响?Raj Reddy:其实没有什么影响!我的生活确实发生了一些变化,但我认为获基本没有带来更多。 计算机可以自动来完成这样的任务,代理可以自动地完成知识积累的作。今天,可以阅读新闻并作出摘要,为们提供所需的提示。

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    这个什么时候才

    Pancake还评价说:的发展很大程度上归功于这三奠定基础的深度学习的新进展。其实就在当时,就有质疑,为啥LSTM之父Jürgen Schmidhuber没有得到同样嘉? Jürgen Schmidhuber配得上?正方观点许多认为委员会在去年犯了一个错误——没有提名Jürgen Schmidhuber。 网友断定,2020年的会让他更加兴奋。2019年没有获得,有可是因为没有足够好的脉,也有说他是局外。我们应该做些草根运动,呼吁那些“社会公认的成员”为他提名。 2015年,为了纪念60周年,三巨头合写了一篇深度学习综述,发表在Nature上。? 2017年,他成为林茨理学院实验室的负责,该实验室致力于推进的研究。此前,他曾在柏林业大学、科罗拉多大学博尔德分校和慕尼黑业大学作。

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    的突破需要颠覆机吗?

    Bragi 和他的联合创始Idonae Lovetrue正在带领一支全球最顶尖的专家团队测试实现下一代的感知计算「机」。阿兰·坚称脑和现代计算机有着相同的计算模型,即「机」。 如果他们不可都正确呢?近期,类脑芯片的话题在全球引发了广泛关注。科学界和业界启动了一系列先进项目打造硅基大脑,希望够赋予下一代机器(无机、机器和自动驾驶汽车等)真正像一样的。 深度学习和神经形态程学是脑科学与目标交叉融合的绝佳典范。 这与被认为是迄今最重要的观察—莫拉维克悖论相一致。即便大脑和机都是通用计算模型,但是它们在本质上是处理不同类型信息的不同模型。 正在极速增长的对普世应用的庞大需求, 使学术界与产业界正在以过去无法想象的速度融合,令的科学价值与应用价值正在以前所未有的方式统一。

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    大佬+谷歌团队,为通用背书!CV 任务也用 LM 建模!

    ---- 磐创AI分享 来源 | 夕小瑶的卖萌屋作者 | ZenMoore编辑 | 小轶大佬 Geoffrey Hinton 的团队和 Google Brain 团队近日发布新作 Pix2seq 这颇有点通用的意思。所以,是不是万物皆可 LM 的时代真的要到来了? 可是因为数据标注的噪声以及目标识别或定位的不确定性。所以作者想到的 trick 是:为降低似然,延迟生成 EOS,提高召回率!然后就被打脸了......这又带来了很多噪声,以及重复的检测结果。 另外,也希望让模型减少对于标注的依赖,多一点无监督学习的力。 最后的话 小编认为,这是一个很有开创性意义的作,或者说学术思想。 类用语言描述世间万物,下到家常小事,上到天文地理,所有的任务,都可以用自然语言来表示输入和输出,因此我们坚信语言具有非常强大甚至是接近于无限的表达力:Language is the embedding

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    Eugene通过测试背后的意义

    俄罗斯 Vladimir Veselov 在俄罗斯的圣彼得堡开发的软件「Eugene」,通过了原版测试。 看来非常多的对于测试所具有的重大意义还是不太了解,或产生了根本性的混淆。?测试的目的是用来测试它的测试对象——机器,是否达到了类感知的水平。 测试的通过标准线——30% 的问题答案被认为是类回答——在很多看来非常低。而事实上,够通过测试的系统,要比《全民公敌》(I,Robot)当中的机器还要聪明和。 如果你非要怀疑,那就怀疑测试本身吧:这是一个主观、门槛够低,但仍然是业界的第一标准的一套测试具。 未来会出现陪聊的机器卖东西的机器做爱的机器,或者陪聊还做爱还卖东西的机器……更重要的是,或许我们终于可以宣布把测试放在过去,开始面对新的世界——天网和终结者了。

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    【历史上的今天】 70 年前预测深度学习热潮和的机器

    【新元导读】早在70年前,艾伦·在一场演讲中预测了机器学习和“有的机器”的作方式,并预期到今天的有关作的影响之争论。那么,的观点是哪一派的呢?? 还预期到有关作的影响的辩论:是否会摧毁作(自动化),又或将帮助们更好地完成作,有更多的时间做更有趣的事情(增益)? 换句话说,机器必须够与类接触,以适应自身标准。”简介:艾伦·麦席森·(Alan Mathison Turing),英国数学家、逻辑学家,他被视为计算机科学与之父。 对于的发展有诸多贡献,例如曾写过一篇名为《计算机器和》(Computing Machinery and Intelligence)的论文,提问“机器会思考吗?” 为了纪念这位现代计算机科学的奠基者,计算机协会(ACM)于 1966 年设立了“”(又名“A.M. ”),专门励那些对计算机事业作出重要贡献的个

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    计算机界也有诺贝尔

    全名是阿兰·麦席森·(Alan Mathison Turing),是英国著名的数学家和逻辑学家,被称为计算机科学之父、之父,是计算机逻辑的奠基者,提出了“机”和“测试”等重要概念 为学的创立奠定了基础。同年,花费4万英镑,用了约8 0 0个电子管的自动计算机器样机研制成功, 它的存储容量比世界上第一台计算机爱尼亚克大了许多。 系统,证明了技术的重要性和其潜在的商业价值。 就是计算机和其他学科之间的交叉产生的成果 ,1969年获得者 Marvin Minsky 和1971年获得者 John Mc- Carthy 由于对领域的贡献而获;1975年获得者 Allen Newell 和 Herbert A.Simon 由于在类识别心理 和表处理的基础贡献而获;1988年者 IvanSutherland 由于在计算机形学方面开创性和远见性的贡献获

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    刚刚,深度学习“三巨头”共同斩获2018

    大数据编辑部出品当地时间3月27日,美国计算机协会(ACM)宣布,把2018年的(Turing Award)颁给科学家Yoshua Bengio,Geoffrey Hinton和Yann 但是,正是三位先驱,在寒冬下,仍然致力于研究神经网络,才重新激发了研究的热情。现在,他们三个的所倡导以及发明的研究方法是学术界和产业界重要的范式。 这不是第一次被颁给三位获者,但被誉为“深度学习三巨头”的三位AI之父们同时获,依然是领域令振奋的时刻。三位获者都纷纷发推特表达了激动的心情。? 三作互相激发影响,为的爆发奠定了坚实的基石。?被称为深度学习领域的F4:三位获与“粉丝”吴恩达老师的合影? ACM列数获者成就 三领域的成就数不胜数,但是ACM依然列数了三位大咖最值得被记住的成就,我们也在此重新回顾他们的故事,简直就是一部深度学习的发家史。

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    、强、超

    文章目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(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,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    【马文·明斯基诞辰92周年】AI先驱传奇一生,亲手导演“的冬天”

    随后,二于麻省理学院(MIT)创立研究室,成为后来MIT计算机科学和实验室的前身。?2006年7月,当年参加达特茅斯会议的五位的奠基合影纪念诞生50周年。 摄影:Joseph Mehling1962年,明斯基设计制造了一台7,4机,当时它被认为是世界上最简单的通用机,这个记录保持了约40年,直到斯蒂芬·沃尔夫勒姆2002年的2.5通用机,才将这个记录打破 上世纪70年代早期,在麻省理学院实验室,明斯基和帕珀特开始研究后来被称为“心社会”的理论。该理论试解释我们所谓的如何成为非部分相互作用的产物。 他是美国程院和美国科学院院士,于1969年获得计算机科学领域最高项——,1990年获得日本国际,1991年获得IJCAI 杰出研究,2001年获得富兰克林章(Benjamin Franklin 马文·明斯基章2018年,顶级学术会议之一IJCAI首次颁发“马文·明斯基”,表彰那些超越了AI领域本身影响力的杰出研究成果。

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    专访两届得主、七大ACMIEEE院士:先驱在想什么、做什么?

    2015年10月28日,以“,无限可”为主题的 第十七届“二十一世纪的计算”大型国际学术研讨会在北京召开,包括近两年的得主Leslie Lamport博士和Michael Stonebraker Thorsten Joachims 康奈尔大学计算机科学系及信息科学系教授,美国计算机协会、美国学会院士Leslie Lamport 微软研究院首席研究员,2013年获得者,美国计算机协会院士 Peter Lee 微软全球资深副总裁,美国计算机协会院士Michael Stonebraker 麻省理学院客座教授,2014年获得者,美国计算机协会院士Demetri Terzopoulos 比如机,机就是任何可以计算的东西都交给计算机去计算,但是计算机所用的算法都是由我们类想出来的。最了不起的是创造力,是我们怎么想到那个算法的。 许多领域的研究者也在转向学科,与之互动。以计算机形为例,我们从事建模、动画、渲染等作。我感觉,计算机形领域最重要的前沿就是

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    LSTM之父再语出惊被吹得太过了,计算机科学之父根本不是他

    而这也同样影响了被称为“计算机的诺”的的命名。虽然确实如该委员会所说,“阐明了计算的数学基础和局限性”,但更重要的问题是,这些作以前就一直有在做。那么是谁先做的呢?不是。 而和 Post 采用了传统的、简化的二进制的计算观点。他们的机器模型只允许非常简单的具有恒定复杂性的基本指令,就像莱布尼茨早期的二进制机器模型一样。还有说,至少奠定了的基础。 然而,关于的第一次会议是在1951 年的巴黎举行的,当时大部分现在被称为“”的东西仍然被称为控制论,其内涵非常符合现代深度神经网络。遗憾! 两位AI理论先驱都没得过现代理论的先驱是Gödel,而非。Gödel确定了、数学和计算的局限性,并通过专家系统基于自动定理证明和推论奠定了的正式基础。 他在的基础成就大大早于。实用最早的奠基者也不是创建于 1966 年,表彰 “对计算机领域具有持久和重大技术重要性” 的贡献。

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    :浮现

    认为机器是否具备的重点并不在于如何打造强大的机器,而在于类如何看待——依据什么标准评价一台机器是否具备。后来,在1950年发表「机器思考吗?」 这样来看,“测试”还在比较初级的阶段,因为和聊天,或者试着“欺骗”类,都是的一个场景,不是唯一的标准。的其他方面,比如创造性解决问题的方法和复杂形式的决策都没有体现。 当然,我们不可以否认的推进做出的贡献。可惜1954年,死于一个被剧毒氰化物注射的苹果,年仅42岁。 美国计算机协会以命名的,专门励对这项事业作出重要贡献的,这相当于计算机领域的诺贝尔。 时间到了1955年,学科的先驱Oliver Gordon Selfridge(奥利弗·戈登·塞弗里奇)和计算机科学和认知信息学领域的科学家、获得者Allen Newell(艾伦·纽厄尔)出席洛杉矶召开的

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    【AI初识境】从3次潮起潮落说起

    当然,是一个比神经网络更广的范畴,它的理论先驱代表性物是天才科学家。? 为了纪念的贡献,美国计算机协会在1966年设立了,这成为了计算机科学领域的“诺贝尔”,也被称为计算机科学之父、之父。3冯诺伊曼与类脑计算提出了机器的概念,那怎么实现呢? 正是约翰·麦卡锡提出了“Artificial Intelligence”这个概念(虽然他自己老年说是听来的但是最后也无法证实来源),因此也被称为“之父”(我觉得之母更加合适,毕竟才是思想之源 作为信息科学领域的鼻祖,与并驾齐驱的香农自然是不需要了,毕竟还有通讯领域的最高香农。4. 他们在1975年一起获得了

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