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deepmind 做的思路

高级功 1 Introduction 简介对实现类的论述非常精彩 State-of-the-art AI approaches still struggle with some scenarios

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深度学习:的关键

深度学习算法是的前沿,也是自主驾驶的主要组成部分之一。 但尽管深度学习近年来推动了领域的发展,但它本身及其基础技术,如深神经网络,仍面临着一些根本性的问题,使它们无法复制脑的一些最基本的功。 这些挑战是众所周知的,越来越多的科学家承认,这些问题可会对的未来造成严重障碍。 神经网络已经被证明是非常有效的检测模式,在大多数情况下,增加神经网络的规模并在更大的注释数据集上训练它们,就可以提高它们的准确性,这一特点造就了一种“越大越好”的心态,促使一些研究者过创建越来越大的模型和数据集来寻求改进和突破 当前的深度学习系统“犯了愚蠢的错误”,并且“对分布的变化不太可靠”,这是当前系统的主要关注点之一。神经网络容易受到对抗性例子的影响,数据的扰动会导致系统以不稳定的方式作。

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    观点|元学习:实现的关键!

    对于的理论研究,呈现出了 Artificial Intelligence --> Machine Learning --> Deep Learning --> Deep Reinforcement 之所以会这样发展完全取决于当前的发展。 这引到了中极其核心的一个问题,就是要让自己学会思考,学会推理。 然而在如此巨量选择的情况下,类依然没问题,关键是过确定的战略战术大幅度降低了选择范围(比如当前目标就是造,挖矿)因此如何使够学会思考,构造战术非常关键。 经过以上的分析,不过是为了得出下面的结论: Meta Learning是实现的关键!

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    何时来?专家预测还需81年!

    ---- 新元报道 来源:theverge 编辑:大明 【新元导读】(AGI)是AI研究的终极目标。这个目标何时实现? 学科的核心目标是,有朝一日我们够建造像类一样聪明的机器。这样的系统常被称为系统(AGI)。 AI就是具备广泛水平的AI,但我们目前仍缺少实现的很多关键技术 要实现,目前缺乏必要的技术基础 从调查结果看,对这个问题的态度和年龄之间可存在一些相关性。 许多研究员表示,与超级的威胁相比,未来对类威胁更大的是经济问题 现在讨论AGI毫无意义,不如多关注AI现实 关于带来的危险,众多专家同样意见不一。 牛津大学哲学家NickBostrom是《超级》(这是“钢铁侠”马斯克的最爱读的书之一)的作者,他曾经对带来的危险做出激烈的表态。 他说,类的威胁可比气候变化更大。

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    AI寒冬论作者:仍是白日梦

    同时还表示,如果继续陷进当前的陷阱,将仍然是一个白日梦。 20 世纪 80 年代的时候,硅谷是一个神奇的地方。这里发生了很多奇妙的事情,很多在这里赚得盆满钵满。 计算机中有大量的应程序摆在他们面前:彻底改革办公室作,过电脑游戏实现娱乐,改变沟、购物和使银行系统的方式。但那时计算机笨拙、缓慢且昂贵。 此外,是一个空间,在这个空间中,过添加一些想象力就可以轻松地将童话故事提升到一个新水平,与一些著名的科幻电影相比,这使得我们像是处在一个惊的拐点。 即使在无法轻易获得大量标记数据的计算机感知应中,基于(具有手特征的)经典算法的精心设计和优化在现实应中更容易开发和执行。 技术进步的试金石是自动驾驶汽车的发展。 如果我们继续陷入同样的陷阱,AI()将仍然是一个白日梦。 ? 英伟达(Nvidia)也是硅谷的一家公司,销售区块链和 AI 的相关产品。

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    DeepMind 新进展:理解AI 体间的合作

    DeepMind 官方博客今日更新,介绍了理解AI 体间合作原理的最新研究: “我们采深层多代理强化学习来模拟AI 体间合作的出现。 自私的经常过合作来实现伟大的事情。为什么会是这样的情况,在什么样的情况下,他们会只考虑自己的最佳利益,忽视别? DeepMind过使强化学习技术,让AI 过电子游戏“囚徒的困境”类游戏模拟竞争与合作关系。 ? 我们可以把经过训练的体作为经济学理性代理模型“经济”的近似物。因此,这样的模型给予我们独特的力,在模拟相互作体间进行策略预测和干预。 ? 我们分析了多个自利独立体所学习的policies 的动态,每一个都使了我们自己的深度Q-network。实验使了两个马尔科夫游戏:一个是收集水果;另一个是Wolfpack 狩猎游戏。

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    【最前沿】百家争鸣的Meta Learning,关键

    【新元导读】Meta Learning是实现的关键,已经成为继Reinforcement Learning 增强学习之后又一个重要的研究分支。 Learning --> Deep Meta Learning 之所以会这样发展完全取决于当前的发展。 这引到了中极其核心的一个问题就是要让自己学会思考,学会推理。 然而在如此巨量选择的情况下,类依然没问题,关键是过确定的战略战术大幅度降低了选择范围(比如当前目标就是造,挖矿)因此如何使够学会思考,构造战术非常关键。 以上的分析,不过是为了得出下面的结论: Meta Learning是实现的关键!

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    朱松纯:走向——从大数据到大任务

    在第一天的主论坛上,美国加州大学洛杉矶分校的朱松纯教授带来了《走向:从大数据到大任务》的主题演讲,并提出了任务是中心的观点。 以下是朱松纯演讲内容实录,AI科技大本营(ID:rgznai100)整理: 关于,每个都有自己的想法,有认为不可,有认为马上就要到来,而且会很可怕。 第一,的两种范式之争:大数据VS 大任务;第二,的中心核心是任务,每时每刻都被各种各样的任务驱动;第三,如何过构建一个大任务的平台,来研究。 比如开酒瓶,并不是只有开瓶器开酒瓶,任何东西都开酒瓶,砸核桃也隐藏着一个物理原理。我们知道物理原理之后,并不需要固定的东西开酒瓶,只要完成开酒瓶任务都可以。我认为这种就是。 ? 我的目标是,在一个系统中训练出一只具有的“乌鸦”,这是一个核心问题。 ? 当然,只在一个物理场景中训练是不够的。第一步要根据的需求,生成大量的数据库中的三维物体。

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    学界 | 启发式搜索:华为提出程方法

    选自arXiv 作者:Zengkun Li 机器之心编译 参与:刘晓坤、李泽南 鉴于当前认知神经科学和程所遇到的困难,华为 2012 实验室的研究员提出了一种新的程方法:使学习算法的稳定性作为在特定场景中的适合度函数的启发式搜索方法 论文将其方法与设计方法、仿生学方法进行了对比,结果表明该方法更加有望实现,并且和认知神经科学有更好的交互作。 2 本文使的方法 鉴于在 1.1 节中所提到的当前认知神经科学和程所遇到的困难,本文提出了一种新的程方法:使学习算法的稳定性作为在特定场景中的适合度函数(fitness function 本文中的方法的目标是搜索体,其问题特征并不和空间直接相关,因此上述这些算法并不适。而遗传算法和粒子群优化算法过建模解决问题,然后过适合度函数评估候选解。 过和以元学习为代表的设计方法以及以神经架构芯片为代表的仿生学方法进行比较表明,该方法更加有望实现,并且和认知神经科学有更好的交互作

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    MIT课视频放出,要教你程方法构建

    MIT最近开了一门“(AGI)”课,要带着学生们程方法来探索构建类级的研究路径。 据说,这是全球第一门课程。 整个课程涉及“我们目前对计算的理解,以及深度学习、强化学习、计算神经科学、机器、认知建模、心理学等等,还会讲到安全和道德”。 量子位看了下第一节课的视频,入门概论,条理清晰,业内资深技术士可会稍微有点嫌弃。 ? Reddit上对这门课的质疑,主要也是嫌弃主讲只讲个论,其他就扔给客座讲师了。 不过客座讲师阵容还是比较豪华的: ? Josh Tenenbaum,隔壁脑与认知科学系的教授。 Nate Derbinsky,(美国)东北大学计算机副教授,主要研究和机器学习。讲座题目:认知建模。 Andrej Karpathy,特斯拉AI总监,李飞飞的得意门生。讲座题目:深度学习。

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    专访俞栋:多模态是迈向的重要方向

    随着语音识别、自然语言处理、计算机视觉等技术日益成熟,并逐渐落地到实际场景中,如何实现大规模应落地或者说如何,越来越成为这些领域的研究者探索和思考的命题。 会后,AI 科技评论还对俞栋博士进行了专访,进一步探讨了多模态的应探索情况,其中,俞栋博士在将多模态这一研究方向视为迈向的突破口的同时,也以更加冷静的态度指出,多模态会是未来的一个非常重要的方向 因为是一个很广泛的概念,我们目前对它可只是略知皮毛,的这条路到底是怎么样的,大家都还处于一个探索状态。 的这条路到底是怎么样的,大家都还处于一个探索状态,所以强化学习、多模态交互等都是的一种重要的尝试,但不是全部。 在若干年后,说不定大家还会发现另外某项技术才是真正够实现的技术。

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    前沿 | 详解Microns项目:过大脑逆向程来创造

    ;近日,这一项目又在 IEEE Spectrum 上发表了其最新进展,它过逆向程一立方毫米的老鼠大脑组织以为神经网络带来更多启迪,希望解决的最大挑战之一:「one-shot learning 研究者将这种基于单一实例辨识对象的力称为「one-shot learning」。今天,系统获取的主流方式是深度学习。 但是相比于孩童,的时间成本很高。在学习识别骆驼的时候,Cox 的女儿早已识别出了长颈鹿和鸭嘴兽。 ? 这是一个有野心的项目:逆向,以便于计算机科学家建立更好的。首先,神经科学家的任务是发现大脑湿软灰质中的作策略,然后数据团队将这些策略转换为算法。 对于神经科学和专家而言,这种一致性表明,大脑中可存在一种基本类型的电路于信息处理。定义这种方法或许会让我们向更进一步。

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    观点 | 的路上,我们少不了无监督学习

    虽然一些科学家认为,拥有足够包容的训练体制,如使体具备完成各类任务的力,就应该足以达到水平,但其他则认为真正的需要更多的独立学习策略。 无监督学习是一种旨在过奖励体(即计算机程序)来创建自主以便在不考虑特定任务的情况下学习其观察到的数据的范式。换句话说,体是为了学习而学习。 理论上,塑造了对于世界正确的内部表征的体,应该够做类似的事情。 尽管如此,AlexNet 等分类器所学到的表示仍具有局限性。 鼓舞心的是,针对这些挑战,业界已经开展了几项主要的应对作,其中包括使统计技术来帮助检测合成媒体和验证真实媒体、提高公众意识以及围绕限制训练好的生成式模型的可性的讨论。 重新想象的力 生成式模型本身就很吸引,但 DeepMind 对于它们主要感兴趣的是,该模型够在的道路上起到「垫脚石」的作

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    Google大脑程师:啥时候实现?这是我的预测

    在本文中,我将使”(Artificial General Intelligence,AGI)一词,表示为在几乎所有(95% +)有经济价值的作上都类相媲美或超越类的系统 他们将这篇文章总结为:“何时发生,永远不会很明显。即使是在它发生前几年,们也会认为还很遥远。等到大家都认识到安全是世界上最重要的问题时,就已经太晚了。 围绕的常见争论之一是 爆炸,而这类黑盒方法被视为一种潜在的爆炸机制。 当然,是机器学习最重要的问题之一。 那么,对于机器学习来说,这个问题的自然版本是,“需要解决哪些问题,才实现?” 这与提出不可发生的理由是截然不同的,因为有很多理由说明不会出现。但是,为什么会出现,也有大量的理由。

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    微软十亿美元投资OpenAI,我们离更近了吗?

    大数据文摘出品 作者:魏子敏、曹培信 微软刚刚向OpenAI投资了十亿美元,以在微软的Azure云计算服务上开发超级计算技术,共同构建(AGI)社区。 微软在官方声明中称,过这种合作关系,两家公司将加速的发展,并推动OpenAI创建(AGI)的努力。由此产生的Azure平台增强功还将帮助开发员构建下一代AI应程序。 OpenAI和它的AGI梦 OpenAI成立于2015年,创立初期,其自身定位是一家非盈利企业,希望够预防的灾难性影响,推动发挥积极作。 在成立之初,OpenAI就将“确保(artificial general intelligence,简称 AGI)惠及全类“作为自身的使命。 ? 甚至Altman也承认,靠OpenAI单打独斗可永远都无法获得这一的圣杯。 而OpenAI追求AGI的战斗还在继续。

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    UCLA教授朱松纯:走向,从大数据到大任务

    导读:本文内容整理自美国加州大学洛杉矶分校的朱松纯教授在 2019 北京源大会上的主题演讲《走向:从大数据到大任务》。 以下是朱松纯演讲内容实录: 关于,每个都有自己的想法,有认为不可,有认为马上就要到来,而且会很可怕。 第一,的两种范式之争:大数据VS大任务; 第二,的中心核心是任务,每时每刻都被各种各样的任务驱动; 第三,如何过构建一个大任务的平台,来研究 01 两种AI范式之争:“大数据” 比如开酒瓶,并不是只有开瓶器开酒瓶,任何东西都开酒瓶,砸核桃也隐藏着一个物理原理。我们知道物理原理之后,并不需要固定的东西开酒瓶,只要完成开酒瓶任务都可以。我认为这种就是。 ? 我的目标是,在一个系统中训练出一只具有的“乌鸦”,这是一个核心问题。 ? 当然,只在一个物理场景中训练是不够的。第一步要根据的需求,生成大量的数据库中的三维物体。

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    学界 | OpenAI发布研究纲领:以全类的名义承诺

    OpenAI 不仅希望过自己的努力直接建造出安全的、有益的,而且同样愿意帮助其它研究组织共同制造出这样的于会伤害类的、或者任务中,以及避免它们被过于集中的权力控制。 的长远安全问题 OpenAI 承诺进行够保证安全性的研究,并且在整个 AI 研究领域内推动这类研究的大规模展开。 OpenAI 相信之前就会产生广泛的社会影响,OpenAI 也会在与自己的使命和经验相吻合的领域努力保持领导地位。 类何时研发出真正的还尚未可知,但 OpenAI 相信也希望自己的纲领可以引导自己在的研发过程中体现出全类的最大利益。

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    星际 AI 争霸 6 年简史:角斗场,DeepMind确认应战

    同时也是训练和研究的一个适合的虚拟场景,目前,DeepMind、微软、Facebook和阿里巴巴都在研究AI 来玩这一游戏,希望增强AI 体的力,让AI 更像。 游戏,更准确地说,模拟场景对于的研发来是一个非常理想的场所。对于技术走向实际应有着不容忽视的推动作。 提到与游戏(Game),最让印象深刻自然是2016年3月的AlphaGo 与围棋世界冠军李世石的机大战。 2016年11月,DeepMind的 程师 Oriol Vinyals 在公司博客公布,暴雪将和DeepMind合作,让《星际争霸2》成为研究场景,并开放给所有的研究者。 游戏同时为玩家提供了多对战模式。 此前,微软、Facebook也曾发表过让玩《星际争霸》的研究。

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    的新宇宙】OpenAI 重磅发布AGI测试训练平台Universe

    【新元导读】OpenAI 昨天发布 OpenAI Universe, 根据其官方博客的介绍,这是一个在几乎所有环境中衡量和训练 AI 水平的开源平台,当下的目标是让 AI 一样使计算机 研究员介绍说,Universe 从李飞飞等创立的 ImageNet 上获得启发,希望把 ImageNet 在降低图像识别错误率上的成功经验引入到的研究上来,取得实质进展。 Universe 要让 AI 一样使计算机:过看显示屏,操作虚拟键盘和鼠标。 以下是我们当前实现的一些重要特性: 性。体可以使这个接口(最初是为类设计的)与现有的任何计算机程序交互,而不需要仿真器或接入程序内部。 如果AI社区在Universe 上也一样发展的话,那么我们在研究普适性的、系统上,将会取得真正的进展。” ?

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