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Yann Lecun CoLR演讲全解读:机器该如何像动物和人类一样有效学习?

编辑:有什么好玩的棋牌 时间:11-16

原标题:Yann Lecun CoLR演讲全解读:机器该如何像动物和人类一样有效学习?

雷锋网按:本文为Yann Lecun在CoRL 2017大会上做的演讲的概述,雷锋网作为受邀媒体参加了CoRL大会,所有资料来自于官方公开资源整理。

Lecun为Facebook AI研究院院长,他同时也是纽约大学的终身教授。他因著名的卷积神经网络(CNN)相关的工作而被人称为CNN之父。在演讲中,Lecun回顾了其早期利用神经网络用于机器人的研究做了一个基本的介绍,在当时Lecun的论文被RSS拒稿,然而今天CNN却在人工智能领域大放异彩,新技术的发展往往是螺旋式的发展,然而却又能带来惊人的变化,实在难以预料。

接着Lecun重点讲解了他的成名作——卷积神经网络(CNN),并分析了阻碍人工智能继续前进的因素,在他看来,现在的人工智能系统距离真正的人工智能相去甚远,要想让机器像人或动物一样有效学习,需要更好地就无监督学习上继续研究,并讨论了利用对抗网络进行无监督学习的重要性。

Yann Lecun CoLR演讲全解读:机器该如何像动物和人类一样有效学习?

Lecun的演讲标题是:《机器该如何像动物和人类一样有效学习》?

Yann Lecun CoLR演讲全解读:机器该如何像动物和人类一样有效学习?

Lecun先从今年9月的CCN(Cognitive Computational Neuroscience,认知计算神经科学)大会上,MIT的认知计算专家Josh Tennenbaum的一句话说起:我们现在看到的所有AI系统都不是真正的AI。这是因为,大脑的学习效率比我们目前所有的机器学习方法效率都要高:监督学习需要大量的范例,增强学习需要上百万次试错,这也是我们的机器人无法像猫或老鼠一样灵活、以及无法造出拥有常识的对话系统的原因。

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我们可以通过强化学习训练机器识别如桌子、凳子、够、汽车、飞机等实例,只要我们有足够的计算能力和训练样本,机器业能识别出之前未见过的东西。

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