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这十大挑战,摆在DL面前:马库斯长文质疑深度学习

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 多年坚持为深度学习泼冷水的纽约大学心理学教授马库斯老师(Gary Marcus),今天终于写了一篇长长的文章,将自己的对深度学习的看法全面、系统地阐述了一遍。 在他长达27页(含参考文献)的文章“深度学习的批判性评价”中,马库斯回顾了深度学习这5年来的复兴历程,更重要的是,指出了深度学习目前面临的十大挑战。 这篇论文Deep Learning: A Critical Appraisal发布在arXiv上 地址:https://arxiv.org/abs/1801.00631 △Gary Marcus 马库斯身兼畅销书作家、人工智能领域创业者、纽约大学心理学和神经科学教授等多重身份,还在他的公司Geometric Intelligence被Uber收购后,在Uber担任过AI实验室的负责人。 他关于深

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人工智能最近三年发展如火如荼,学术界、工业界、投资界各方一起发力,硬件、算法与数据共同发展,不仅仅是大型互联网公司,包括大量创业公司以及传统行业的公司都开始涉足人工智能。 2017年人工智能行业延续了2016年蓬勃发展的势头,那么在过去的一年里AI行业从技术发展角度有哪些重要进展?未来又有哪些发展趋势?本文从大家比较关注的若干领域作为代表,来归纳AI领域一些方向的重要技术进展。 从AlphaGo Zero到Alpha Zero:迈向通用人工智能的关键一步 DeepMind携深度增强学习利器总是能够给人带来震撼性的技术创新,2016年横空出世的AlphaGo彻底粉碎了普遍存在的“围棋领域机器无法战败人类最强手”的执念,但是毕竟李世石还是赢了一局,不少人对于人类翻盘大逆转还是抱有希望,紧接着Master通过60连胜诸多顶尖围棋高手彻底浇灭了

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