詹学伟

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面对人工智能热潮,我们该做些什么?

2020-04-09 微软亚洲研究院 杂文闲谈 145 0

杂谈  

我们的主题是开启智能计算的研究之门,我想从一个研究者的角度跟大家讨论一下我们还能做些什么,甚至是更有意义的是去做些什么。人工智能表面看起来很火,其实如果把这张魔术的台布展开,你就会发现它千疮百孔,各种各样非常基础的问题其实并没有解决,甚至有很多哲学的方法论的东西从我们的角度来看可能也不准确。

面对这样的情况,更有意义的事情可能是冷静下来,去从事一些能够改变人工智能现状以及未来的很本质的基础研究工作,甚至是去反思人工智能发展的路线图,看看我们是不是应该重启一条道路。这些事情才能使得我们不仅仅是随波逐流,不仅仅是变点现,骗点钱,而是在人工智能发展的真正道路上留下我们自己的足迹,过了几十年当大家回忆的时候,另外一个人站在台上讲述人工智能一百年的时候,他会在那个图上标着一个星星,那里面讲的是你的故事。

前面这些人工智能现象的背后是什么?说到技术层面,现在最火的两个词,一个叫Deep Learning(深度学习),一个叫Reinforcement Learning(增强学习)。深度学习是什么?通俗地讲,它就是一个端到端的学习,我们不需要一些feature engineering,而是用一个非常复杂的、容量很大的模型去直接拟合输入输出,让模型自己探索有意义的中间表达。

什么是增强学习?通俗地讲,就是学习机器不断地跟环境做自主的互动,在互动的过程中用长远的收益来指导当下该做什么决策,通过不断的跟环境互动去调整决策的最优性。


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来源:知乎

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