AI有了更强的想象力！DeepMind又立功了 | 附两篇新论文-低调大师

AI有了更强的想象力！DeepMind又立功了 | 附两篇新论文

2018-01-07 596

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

人类，可以在行动之前预想到后果，这是我们认知能力中一种强大的工具。

举例来说，当我们将玻璃杯放在桌子边缘时，我们很可能会考虑一下放得稳不稳，是否会掉下来。基于对后果的思考，我们可能会调整玻璃杯的位置，避免掉在地上打碎。

这种慎重性的思考本质上是“想象力”。这是一种人类独有的能力，也是日常生活中重要的工具。

如果我们希望算法实现同样的复杂行为，那么算法也必须能够“想象”，对未来进行推理。除此以外，算法必须利用这些知识构建计划。

在这个领域，我们已看到了丰富的成果，例如AlphaGo这样的程序。AlphaGo利用“内部模型”，分析每步操作会在未来带来什么样的结果，从而进行推理和计划。

这些内部模型非常强大，因为围棋是一种“完美的”环境。围棋有明确定义的规则，因此在几乎任何情况下都可以非常准确地预测结果。

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病人还能生存多久？现在AI能给出更精准的预测

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）只需要简单查看器官图片，人工智能就可以预测患者的剩余的生命长度，这是澳大利亚阿德莱德大学的最新研究成果。这一成果发表在最新的《自然》杂志旗下《科学报告》中，被认为将对严重疾病的早期诊断和医疗干预产生影响。阿德莱德大学公共卫生以及计算机两个学院的研究人员，使用人工智能技术分析了48例患者的胸部医学影像资料，然后预测哪些患者有可能在五年内死亡，准确率达到69%，这与临床医生的“手动”预测不相上下。 “预测患者未来的生命周期的价值在于，可以让医生对不同患者展开更有针对性的治疗”，阿德莱德公共健康学院的放射科医师和博士生Luke Oakden-Rayner表示。生物学年龄的准确评估和患者寿命的预测，一直受制于医生无法测量每个器官的健康状况。而阿德莱德大学的最新研究，使用了深度学习技术对医学影像进行理解

2018-01-08

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本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） Francois Chollet是深度学习框架Keras库的作者和谷歌人工智能研究员。近期，他在博客上连发两文，分别讨论了深度学习的理论局限和未来发展方向。量子位昨天推送了第一篇《Keras作者、谷歌研究员Chollet：深度学习的理论局限》。本文为第二篇，Chollet结合他的深度学习书Deep Learning with Python第9章第3节，在下文细致地讨论了深度学习的未来发展方向。《深度学习的理论局限》一文加深了我们对深度神经网络机理的理解，进一步了解目前的技术局限性和研究现状，那么我们能预测到深度学习在短期内的可能发展方向吗？下面纯粹是一些个人见解。需要注意的是，以下内容是根据现有技术进行的一些思考，所以很多猜测可能不会成为现实。这只是一个猜测未来的文章。我之所以和大家分享这些

2018-01-08

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