谷歌将在普林斯顿开设人工智能实验室

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在这项技术中,计算机从现有信息中学习,并新的情况下发展得出结论和做出决策的能力。实际应用的例子包括转录声音的语音识别系统,以及处理复杂视觉线索的自动驾驶汽车。值得一提的,这项工作将在Hazan、Singer及其同事最近在优化学习型机器进展的基础上进行,目标是提高其速度和准确性,同时降低所需的计算量。

既可以让普林斯顿的学习型机器理论家将理论运用于实践,而谷歌也能从我们的学术研究中长期受益。”Singer教授说。Hazan教授则表示,普林斯顿在学习型机器,优化数学和理论方面,实力雄厚。 “作为学者,我们试图利用理论来解决问题,很多时候,这些抽象的问题,对我们接触现实世界的问题大有脾益。”他说。

就是开发有效的方案来加快学习型机器的训练。”Hazan教授说。时下,训练学习型机器最有效的方法就是培养深度神经网络,因此,由Hazan和Singer与他们的同事斯坦福大学教授John Duchi共同开发了,一个名为AdaGrad的算法。

与谷歌的合作是在普林斯顿大学计算机科学和相关数据科学领域大幅发展的时候发生的。 “与谷歌的合作将对我们三大优势支柱进行补充:理论和数学背后的计算基础;加速跨基因组学、神经科学化学、心理学和社会学等领域的发现。通过我们的信息技术政策中心,在计算方面产生更广泛的社会影响,如关于人工智能的隐私和安全方面的偏见和道德。”她如是说。

在普林斯顿大学开设实验室的决定反映了谷歌长期以来与学术研究人员合作,支持开源社区以及在同行评审会议和期刊上发表成果的开放性。 Pierson说,在实践层面上,谷歌庞大的计算资源使研究人员能够进行实验,否则,他们就要优化处理数百万变量并执行数万亿计算的算法。

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