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LeCun :一味模仿人脑将阻碍AI的发展

有些人认为,造物主是按照自身形象创造出人类。而人工智能可能是人类最伟大的发明,人类也一直试图按照自身来创造AI。最典型的方法是以数字形式再造人类大脑。然而顶尖科学家并不认同这一方式,认为试图完全模拟人类大脑纯属浪费时间。应从别的地方寻找灵感。 巴纳德学院的天文学家Janna Levin说,“我们并未真正理解人类大脑。我们试图探索大脑,却没有奏效。“ Levin近期主导了一个关于人工智能技术和伦理前景的圆桌讨论。 “我们自己都不了解人类大脑,何谈创造人工大脑?” 参与圆桌讨论的专家表示,这是一个棘手的问题。人类并不能完全模拟大脑。所以,人类更应该花时间去解锁智能的根本原理。 MIT未来生命研究院的主任Max Tegmark认为,过度关注人类大脑就是一种“碳沙文主义“。尽管科学家并未完全了解大脑运行的机制,但可以说的是,这不神奇。 Tegmar

隐马尔可夫模型的Viterbi解码算法

前言 前面在做自然语言处理时涉及到一些词性标注的工作,一般会使用隐马尔科夫模型(HMM)来实现词性标注,而HMM模型的解码实现算法一般就会使用Viterbi算法。 关于穷举法 HMM模型有多种应用,这里说的是其中一个常见应用,即根据观察序列找到最可能的隐含状态序列。最朴素的想法就是直接穷举所有可能的隐含状态序列,并计算出每个组合成的状态序列的概率,概率最大的那个组合序列即是最可能的隐含状态序列。举个水藻和天气的例子,穷举出所有可能的隐含状态序列的概率,如下, P(dry,damp,soggy | sunny,sunny,sunny), P(dry,damp,soggy | sunny,sunny,cloudy), P(dry,damp,soggy | sunny,sunny,rainy), … . P(dry,damp,soggy | rainy,rainy,rainy),最大值对应的序列即为最可能的隐含状态序列。穷举的路径一共有3t条,可以看到随着序列还有状态数的增加,计算量是非常大的。 Viterbi算法 上面的穷举法需要的计算量很大,为减少复杂度引入Viterbi算法,Viter...

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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