AI应从神经科学中借鉴想法和思路-低调大师

AI应从神经科学中借鉴想法和思路

2017-05-31 613

根据Geoff Hinton（经常被誉为深度学习的“教父”）的观点，更好地理解神经元产生脉冲的原因可以带来更聪明的人工智能系统，其可以更有效地存储更多的信息。

Geoff Hinton是多伦多大学的荣誉退休杰出教授和谷歌的工程院士。他是神经网络的先驱者之一。作为很小一群学术人员之一，他和其他人共同哺育这项技术渡过了它所经历的研究兴趣、资金和发展的低潮期。

核心内容：

通过诸如奥巴马政府的“大脑计划”这样的研究项目完成的大规模大脑研究，有希望获得对大脑的新认知，从而为AI的设计人员带来新想法和思路。

是可以把神经科学里的发现引入到AI相关的想法里，尽管这可能会花些时间。在1973年，Hinton首先想到去实现一个类似于神经突触在多时间尺度上变化的机制，但直到2016，才发表了这个领域的一篇主要论文。

开发强大的感知系统是相对容易的，但是我们需

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从短句到长文，计算机如何学习阅读理解

（从左至右：崔磊、韦福如、周明、杨南）在电影《她（HER）》中有这样一幕：主人公是一位信件撰写人，人工智能操作系统萨曼莎在得到他的允许后阅读他的邮件资料，总结出需要保留和删除的邮件，帮助他修改信件草稿中的错字，并且与他探讨她喜爱的信件片段。与此同时，萨曼莎通过阅读主人公的海量信息来了解他，也通过阅读互联网上的海量数据来了解世界。阅读这项人类的基本能力，在众多科幻作品中也成了人工智能的入门标配。尽管人工智能的热点此起彼伏，但毫无疑问的是，自然语言处理始终是实现智能、自然人机交互愿景里一块重要的技术基石。而机器阅读理解则可以被视为是自然语言处理领域皇冠上的明珠，也是目前该领域的研究焦点之一。做机器阅读理解研究的学者想必对由斯坦福大学自然语言计算组发起的SQuAD（Stanford Question Answering Datase

2017-06-01

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Facebook开源深度学习框架Torchnet，加快A.I研究步伐今天，在新发布的一篇学术报告中，Facebook 详细介绍了新的人工智能开源软件 Torchnet，用于简化深度学习。深度学习是当下一种时髦的学习方式，涉及到培训人工神经网络处理大量的数据，如图片，然后让神经网络做出新数据的预测。与其建立一个全新的深度学习框架， Facebook 选择的是在 Torch 上编译一个开源库，Facebook 先前也曾致力于此。 “这使得它很容易实现完全隐藏 I/O（输入 / 输出）成本功能，而如果你想创建一个实用的大型深度学习系统，你就很需要这项功能的。” Facebook 人工智能研究所（FAIR）的一名科学家 Laurens van der Maaten 在一次采访中这样说道，“我们并不是要让 Torch 运作的更快或者更慢或者其他怎样，这些都不是框架的重点所在。” van der Maaten 还表示，Torchnet 是用 Lua 脚本语言写成，能够在标准的 x86 芯片或图形处理单元（GPUs）上运行，也可以让程序员重用某些代码。这样一来就能够降低工作量，同时也可以降低出现...

2017-06-02

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