Facebook Yann LeCun一小时演讲： AI 研究的下一站是无监督学习（附完整视频）-低调大师

Facebook Yann LeCun一小时演讲： AI 研究的下一站是无监督学习（附完整视频）

2017-07-31 596

作为 Facebook 人工智能部门主管， Yann LeCun 是 AI 领域成绩斐然的大牛，也是行业内最有影响力的专家之一。

近日，LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场 AI 技术核心问题与发展前景的演讲。他在演讲中提到三点干货：

1. 无监督学习代表了 AI 技术的未来。

2. 当前 AI 应用的热点集中在卷积神经网络。

3. 用模拟器提高无监督学习的效率是大势所趋。

演讲完整视频如下。该视频长 75 分钟，并包含大量专业术语，因此雷锋网节选关键内容做了视频摘要，以供读者浏览。

以下为视频摘要：

一、无监督学习的重要性

AI 技术的飞速进步很大程度上是由于深度学习和神经网络领域的突破，还得益于大型数据库的建立和更快的 GPU。我们现在已有了图像识别能力可与人类相比的 AI 系统（例如下文中 Facebook 的识别系统）。这

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旷视科技产品总监李晨光：详解人脸识别的应用场景（含PPT）

雷锋网(公众号：雷锋网)按：本文根据旷视科技商业产品总监李晨光在高交会《读脸·对话——AI 技术风暴沙龙》的演讲内容整理而来，主要谈论人工智能如何商业化的问题。人工智能如何商业化一向被人关注 “人工智能如何商业化”一直以来都是被人广为讨论的话题。旷视科技商业产品总监李晨光在高交会《读脸·对话——AI 技术风暴沙龙》中提到，人工智能平台应该是一种通过数据、技术、产品三者不断循环完成的滚雪球式闭环，AI 的商业化，不同的技术分类有不同的应用场景。人工智能领域的分布情况 Venture Scanner 曾对人工智能公司做出以下分类，大致如下：机器学习（通用）：如预测数据模型与分析行为数据的软件平台；机器学习（应用）：如利用机器学习技术侦查金融诈骗或者识别最好的销售线索。自然语言处理（通用）：文本自动生成以及文本挖掘生成数据；自然语言处理（

2017-08-01

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目前为止，基于机器学习的个性化功能仍集中于行为和偏好，即找到“对的人”、“对的地方”和“对的时间”。现在，新的机器学习技术把情绪因素纳入计算方程，以做到更好的信息连结。通过这项研究，我们开始了解从业人员如何利用机器学习技术优化营销的最后一环，即如何解决“正确的消息”，以及这些早期的运用者从中获得了哪些价值。今天的市场中，营销人员必须将定制体验通过数字端传递给客户。机器学习和预测技术在内容变革中正在迅速兴起。电子邮件营销、网页优化和广告推送只是很少的几个实践，但都取得了巨大的投资回报。通过这种技术，营销人员可以根据情绪的不同，智能地产生对应内容，此举大大强化了个性化功能。对 301 名从业者的调查显示，绝大多数还没有利用机器学习进行内容开发的已经准备好开始了。而那些已经利用机器学习进行内容报道的表示没花太多精力就将性能提升了 22%

2017-08-01

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