الصيد الغيمة ملاحظة: نجمة ياو، نائب رئيس مجموعة تينسنت، تينسنت AI مختبر القائد. وهو يعتقد أن منظمة العفو الدولية من المهم جدا لشبكة الإنترنت في الصين كلها، الصين لديها عدد مستخدمي الانترنت ضخم، والثانية: مجموعة متنوعة من السيناريوهات، يمكن أن توفر العديد من الفرص للهبوط التكنولوجيا AI، والثالث: مجال AI والمزيد من الصينيين. تينسنت في مجال AI نسق حول المحتوى، التنشئة الاجتماعية، لعبة ثلاثة سيناريوهات الأساسية الرئيسية، مع التركيز على التعلم الآلي، والاتجاهات الأربعة من البحوث الأساسية في معالجة اللغة الطبيعية، والتعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر، وأدوات الذكاء الاصطناعي في المستقبل ستكون مفتوحة إلى النموذج API الخروج وتعزيز تنمية هذه الصناعة. المادة طبع من القناة الصغيرة عدد الجمهور: معهد بحوث تينسنت.
6 يناير مساء، الاجتماع السنوي معهد بحوث تينسنت الذي عقد في بكين، نائب رئيس مجموعة تينسنت، تينسنت AI مختبر، رئيس النجم ياو تينسنت خطابا رئيسيا في اتجاه التنمية المستقبلية للتخطيط الميدان وAI الصناعي.
وفقا لمقدمته، تخطيط تينسنت في مجال AI حول المحتوى، التنشئة الاجتماعية، لعبة ثلاثة سيناريوهات الأساسية الرئيسية، مع التركيز على التعلم الآلي، ومعالجة اللغة الطبيعية، والبحوث الأساسية في أربعة اتجاهات التعرف على الكلام ورؤية الكمبيوتر، وأدوات الذكاء الاصطناعي في المستقبل سيكون شكل API فتح إلى تعزيز تنمية هذه الصناعة.
نجمة ياو يبدو، AI المهم جدا بالنسبة للصين في جميع أنحاء شبكة الإنترنت. أولا، الصين لديها عدد مستخدمي الانترنت ضخمة، أكثر من ما يكفي من البيانات التي تم إنشاؤها في كل يوم، وهذا هو ميزة كبيرة جدا، والثاني هو مجموعة متنوعة من سيناريوهات التطبيق، يمكن أن توفر العديد من الفرص للهبوط التكنولوجيا AI، والثالث هو المواهب، على الرغم من أن المحلية متخصصة في تعلم الآلة لا تزال صغيرة نسبيا، ولكن العالم كله لنرى، والصينية في هذا المجال كبيرة جدا. ولذلك، فإن هيكل الموظفين أعلاه، الصين لديها قاعدة موهبة جيدة جدا.
"أم الصين تينسنت غيرها من شركات الإنترنت، واعدا لمستقبل منظمة العفو الدولية." ويعتقد النجم ياو ان تينسنت في مجال بعثة منظمة العفو الدولية هو جعل في كل مكان AI.
وفيما يلي موقعها محاضرات سجل:
منظمة العفو الدولية: آمال حقيقية ومخاوف
السيدات والسادة، مساء الخير. موضوعي اليوم هو "منظمة العفو الدولية: أمل حقيقي والقلق." ما آمل، وآمل أن يعني أننا نتطلع، فإننا نتوقع أوضح الكثير من القلق.
مراجعة تطور الإنترنت في العقدين الماضيين. في الواقع، على مدى العقدين الماضيين هو التطور السريع للمعلومات عقدين من الزمن، فإنه يمر من خلال عدة مراحل التنمية. من تشعر بالقلق اتجاه التنمية، ينبغي أن يكون في 1990s في وقت مبكر، والصين لأول مرة متصلا بالإنترنت، انتقل إلى الإنترنت بين أفراد الأسرة.
ولكن نظرا لسرعة مشكلة في الشبكة في ذلك الوقت، معظم تطبيقات الإنترنت لا يزال يقتصر على الاتصال والتواصل من أجل حل الكثير من المشاكل، والناس لم تعد بحاجة جها لوجه، أو التواصل عن طريق الرسائل الطريقة التقليدية. بغض النظر عن أقاصي الأرض، ما دام متصلا بالإنترنت، يمكن للناس أن تتعرض لبعض الرسائل.
ومع تطور معدات النقل، وصعود مقاهي الإنترنت، يتم تحسين سرعة الشبكة بشكل كبير، وهذه المرة مطالب الناس على شبكة الانترنت لم تعد مجرد توصيل الرسائل والاتصالات، والمزيد من المشاركة. تستند MSN، الفيسبوك، ف ف الفضاء لسهم واحد، واحد للجميع، ثم هناك الكثير من الأشياء من خلال الإنترنت إلى سهم.
مع تطور لاحق من عصر المحمول، وخصوصا في تطوير الهواتف الذكية والمحطات الذكية، وسوف تجد أنه منذ خمس سنوات الأخيرة، مع التطور السريع للإنترنت المحمول، والإنترنت هو أن الناس لم يعودوا في وقت معين ومكان معين الاتصال. ونحن جميعا في مكان وقبل العمل أو مقاهي الإنترنت، والآن يمكننا من خلال الهاتف المحمول دائما متصلا بالإنترنت، وبالتالي فإن كل من العقدين الماضيين مع تطور تطور المعدات، وتطوير الصناعة، وصناعة المعلومات والتطور.
مع تطور خلال العقدين الماضيين، تينسنت في العقدين الماضيين، فعل ذلك؟ في الواقع، كل عصر، تينسنت لديها منتج للوزن الثقيل.
في أقرب عصر الاتصالات، في 1990s، لدينا QQ. QQ هي الآن أكبر عدد في العالم من تطبيقات الانترنت في نفس الوقت، وصلت مائتي مليون شخص عبر الإنترنت، في أوائل عام 2000 عندما ولدت ف ف الفضاء، مع العدد الحالي من الصور لتحميل أكثر من خمسمائة مليون نسمة، إذا كان حجم أكبر شبكة اجتماعية في العالم الفيسبوك مقابل تقريبا نفس الترتيب من حيث الحجم.
ثم عصر الإنترنت عبر الهاتف النقال، ونحن نعلم الآن أن المنتج هو حرف الصغير، وهذا المنتج هو ليس مجرد تطبيق بسيط، أو عظمى APP، الذي يحل مشاكل الاتصالات فحسب، ولكن أيضا من أجل حل قضايا حصة الاجتماعية، ويشمل أيضا خط تحت الأجور سيارة أجرة السطر التالي، وحتى المستشفى لرؤية الطبيب، وفواتير الخدمات الأجور وهلم جرا سلسلة من المهام تنفذ في مجال البرمجيات على رأس هذه واحدة. في الواقع، تينسنت ثلاثة منتجات في العالم، سواء من حيث الرائدة.
من التاريخ كله من جهة نظر التنمية، يمكننا أن نرى تاريخ الماضي من النطاق الضيق إلى النطاق العريض، عصر الإنترنت عبر الهاتف النقال، هو مثل التطور البيولوجي، من وقت مبكر وحيدة الخلية إلى متعددة الخلايا الاستخباراتية إلى المباراة النهائية. هذا العام سيكون أكثر ذكاء من حيث بالمعنى الواسع، وليس فقط محطات ذكي، والناس الذكية مزيد من النقاش هي منظمة العفو الدولية.
2016 هو مجرد الذكرى الستين للتنمية AI، لذلك كسرت منظمة العفو الدولية في العام الماضي. بما في ذلك وقتي فقط التحدث مع العديد من الضيوف وقال أن تينسنت جدا على مستوى منخفض. وهناك الكثير من الناس قد سألني لم تينسنت لا تفعل منظمة العفو الدولية؟ كيف أبدا نشره؟ في الواقع، تينسنت قسم AI الخاصة بها، من بداية أبريل 2016، تعيين تينسنت تصل إداراتهم، وهناك بالفعل أكثر من 30 عالما، وأكثر من 90 من الناس لديهم درجة الدكتوراه أو أعلى، ومعظم الناس في الخارج مرة أخرى . يتم استيرادها من كبار موظفي الجامعات في العالم، بما في ذلك ستانفورد، بيركلي، جامعة كورنيل، MIT، جامعة كولومبيا، وهلم جرا مدارس كاليفورنيا.
حاليا تينسنت، قمنا بتنظيم فريق من منظمة العفو الدولية، ولكن حجم ما زالت تتسع. تينسنت قد لا يكون AI الآخرين منظمة العفو الدولية من الناس فهم، على سبيل المثال، AI جوجل، والكثير من الناس لا يعرفون ماذا يفعلون العودة، بما في ذلك بعملهم الكثير من المنتجات، مثل جوجل الدماغ وهلم جرا؛ بما في ذلك مثل بايدو، فإنها لا توجد سيارات، وهناك عدد من الأمانة وغيرها من المنتجات، بما في ذلك الفيسبوك، فعلت الكثير من الاشياء على أعلى الصورة. ولكن لم يكن AI تينسنت لا الدعاية، اليوم حصة I معك، والنظر في بعض تينسنت في AI أعلاه.
في الواقع يقوم تينسنت AI على أربعة الملعب الرئيسي الرأسي للرؤية الكمبيوتر، والتعرف على الكلام، معالجة اللغات الطبيعية والتعلم الآلي، وهذه المجالات الأربعة، والتي تغطي أساسا كل جوانب المجال الكامل للبحوث الأساسية من منظمة العفو الدولية اليوم، والتي تقوم على أربع دراسات المجال.
ثم اقترحنا أيضا أربعة بحوث الحصري، الذي هو مزيج من العموم قامت تينسنت بها. نقدم محتويات AI، مثل توصيات شخصية، استنادا إلى محتوى الطبقة وديك للبحث عن الطبقات. وهناك أيضا وقال لدينا الاجتماعي، بما في ذلك الفضاء QQ فقط، بل هو أيضا منبرا الاجتماعية، ومنظمة العفو الدولية الاجتماعي أعلاه، فإننا سنواجه في القدرة على توفير قدرات AI الاجتماعية، بما في ذلك الروبوت دردشة، بما في ذلك مساعد الذكية، السير في هذا الاتجاه البحث.
الاتجاه الآخر، وأعتقد أن هذا هو الحال مع جميع الشركات الأخرى ليست هي نفسها في اتجاه AI في جميع أنحاء العالم، ونحن قد تسألني، هناك الشطرنج منظمة العفو الدولية أن تفعل، ولكن انها مجرد لعبة الشطرنج بسيط، فإنه لن يكون لها العديد من المباريات ولكن تينسنت هي المعنية، وسوف نقدم المزيد من القدرات AI في اللعبة، في الواقع، وهذا هو خيال كبير جدا. تخيل الجميع، ويوم واحد، LOL سيكون لها العالم AI يمكن أن تشارك في هذه المسابقة، السجال مع الناس.
ونحن نعلم جميعا أن هناك الآن بشعبية كبيرة جولة تينسنت ناحية يسمى "مجد الملك"، وإذا كانت القدرة على تعزيز داخل هذا، ليس من السهل اللعب، ومتعة الجنس يكون أكثر من ذلك، لتينسنت، هذا واحد هو أيضا قلق جدا حول. وبالإضافة إلى ذلك فإننا سوف توفر لنا الكثير من أدوات منظمة العفو الدولية، التي تفتح هناك سنضع هذه القدرة، بما في ذلك القدرة على التعرف على الوجوه، وقدرات التعرف على الصوت، والقدرة على معالجة اللغات الطبيعية، وما إلى ذلك، ولكن أيضا لدينا القدرة على التعلم في المنصة. لذا من الوضع الحالي، أساس كامل مجال AI البحوث تينسنت أربعة، ثم اتجاهنا هو أربعة.
تينسنت هو مجرد الحديث عن هذه القضية في العقدين الماضيين للتنمية الصناعية، وكذلك تخطيط ونعتبر AI أعلاه، AI هو المزيد من الأمل الآن يقلقني، ما جوانب AI نعم.
منظمة العفو الدولية ليست مفهوما جديدا، وتطوير ست سنوات، في السنوات الست كانت منظمة العفو الدولية الكثير من الصعود والهبوط في العام الماضي عن اندلاع مفاجئ، واستمرت حتى وقتنا الحاضر. مثل بدء من عام 1956 المؤتمر، بدأت منظمة العفو الدولية أن يظهر هذا المصطلح، في منتصف فقد كان الكثير من الصعود والهبوط، أكثر شهرة، وأعتقد أننا جميعا نعرف، في التسعينات IBM فاز غاري كاسباروف. لديها IBM أيضا مسابقة على أساس نوع خريطة المعرفة، التي قطعناها على أنفسنا التحدي بطولة في داخل خطر. فإنه من المرجح أن نتذكر شيئا واحدا، أو AlphaGo العام الماضي بطل العالم هزم كوريا الجنوبية لي شيشي، مشيرا إلى العودة، أقدم، لعبة الأكثر تعقيدا أعلاه، قد ذهب AlphaGo الاستخبارات خارج الإنسان.
بالطبع، هناك أيضا الكثيرون في تاريخ تطور التكنولوجيا، هو أكثر تمثيلا في عام 2006، وتعلم انفراج حقيقي فوق الجهاز، وبذلك AI لتعزيز سرعة التنمية برمتها. لماذا هذا الوقت سوف AI السماح لديك مثل هذا التوقع الكبير، أو أن هناك الكثير من الاهتمام؟ أعتقد أن السبب الرئيسي هو أن الخوارزميات الكامنة وراء AI هذا الوقت، كان اختراقا في دراسة متعمقة فعالة على ذلك.
ولذلك فإن هذا يجعل من تطوير AI من عام 2012، وطريقة كامل من التعلم، على عكس الطريقة التقليدية. تماما مثل البشر في وقت مبكر يريدون تعلم الطيران، وطريقة الأصلي هو الريش الغراء مثل الطيور، ويطير الماضي المبدأ الحقيقي هو حل حيث المبدأ على الطيران من خلال ديناميكية الهواء، وهذا هو دراسة مدروس. السبب الآن في نواح كثيرة، والعديد من التطبيقات على رأس اختراق، في واقع الأمر في حد ذاته هو سيد هذا الأسلوب هو المتأصلة فيها، بدلا من السطح، وذلك من حيث البحث أعلاه، وطريقة أعتقد هو المهم.
والثاني هو لتعزيز نموذج، قلت للتو، AI ست سنوات من التنمية، والتعلم الآلي هو أيضا النار جدا في الثمانينات والتسعينات، كان هناك رجل يدعى SVM، هو بالفعل للتعلم آلة قوية جدا الخوارزمية. عندما يصل إلى مئات الملايين، والمليارات من الحجم بينما في الحقيقة انها قوة الحوسبة سيكون انخفاضا حادا، على أن تفعل وظيفة معقدة جدا معقدة لوصف بهذه الطريقة، إذا كان متصلا من خلال ديب متعددة الطبقات، يصل مؤشر طبقة الأوقات العلاقة، وربما نحن بحاجة فقط لوصف مليار الثلاثة مرتبطة ألف عقد، يمكنك بناء مليار الخصائص يخرج. حتى من نفسه، وتعزيز عمق هذا النموذج هو دراسة اختراق.
أيضا في الرياضيات أعلاه، BP هو حل المشكلة، مشكلة الظهير نشر. وقف انتشار نظرية رياضية قضية معقدة جدا، والذي الشبكة العصبية عند الكثير من الأشياء في طبقة انتقال الشبكة، ونحن نعلم أنه عندما عكس الخلفي من التقارب، وعلينا أن نذهب لتقريب القيمة الأمثل ولكن عندما طبقات كثيرة جدا من الزمن، اختفت المشكلة التدرج أو التوسع التدرج سيحدث من خلال بعض نظرية رياضية، ويمكن حل هذه المشكلة، لذلك ما ورد أعلاه النظرية الرياضية، التي أنشئت أساسا جيدا.
ونظرا للمزايا هذه المجالات الثلاثة، بحيث داخل موجة من منظمة العفو الدولية، والتعلم الآلي سيكون ذلك الحريق. واعتقد جازما أن هذه الموجة سوف تستمر لفترة طويلة. حول 1990-2000، وكلها التقليدية الضحلة طريقة التعلم تعلم الآلة، وهناك أصل، ولكن 2000--2010 سنوات من هذا العقد، في الأسلوب أعلاه، في النموذج أعلاه قد لا يكون الكثير من التنمية، ولكن فجأة في حوالي عام 2012، مايكروسوفت للبحوث في بداية هذه الصناعة لتعلم الآلة إلى الاعتراف استخدام خطاب الذهاب إلى الداخل، حققوا اختراقا كبيرا في الجنس، وتحسنت بشكل حاد، وبالتالي فإن قدرة العملية برمتها من تعلم الآلة هي في الواقع في السنوات الخمس الماضية بين تطور بسرعة كبيرة.
وهناك الكثير من الحديث عن جوانب التعلم الآلي، أقول التطور السريع، انها طريقة جيدة، وهذا النموذج هو أيضا جيدة جدا، هو أيضا خوارزميات رياضية اختراق، ولكن ما الوضع الذي هو عليه؟ وأود أن أقول، أنا أتحدث عن موضوع اليوم تتوقع AI كبير، نتوقع الكثير، لماذا تقول ذلك؟ كما ممارس، وأعتقد أن AI أعلاه، لا يزال هناك العديد من الأشياء التي قد تحتاج إلى القيام بها، وهناك العديد من القيود.
الأول هو القدرة على امتلاك دراسة متعمقة، ما نقوله لمنظمة العفو الدولية مقارنة مع الناس، لديه الكثير من الفرق. في الواقع، وجدنا أن كل تعلم الآلة الحالي، بغض النظر عن مدى اقترحت أساليب جديدة، انها عملية التعلم هو أن نبدأ من الصفر للتعلم، ومرة أخرى وضع عملية التدريب البيانات. ولكن لديها القدرة على التعلم مقارنة مع الأشخاص الذين يعانون من فجوة كبيرة، الناس لديهم الكثير من الذكاء الفطري، تماما كما يولد الطفل، لا تحتاج إلى معرفة متى هذا العالم ثلاثي الأبعاد، عندما كنت وضعت وضع شيء على الجزء الخلفي من التلفزيون، لأنه يعلم أن هناك شيئا في الجزء الخلفي من جهاز تلفزيون، هذه القدرات هي فطرية، وهذا هو مع التطور البيولوجي هو ذات الصلة. حتى القرود مقارنة مع الحيوانات وحيدة الخلية، هو بالتأكيد هناك قدرة طبيعية. ولكن الآن عمق تعلم لسوء الحظ، التي قطعناها على أنفسنا مهما كانت جيدة هذا النموذج، قد تضطر إلى إعادة تشغيل المدرسة، والتي بالمقارنة مع قدرة الناس على تعلم هو عيوب كبيرة جدا.
والثاني هو قدرتنا على تعلم مهما كانت جيدة، مهما كانت جيدة نموذج الشبكة العصبية، والتي القضايا على طبيعة أو قوة عددية القدرة الحاسوبية لحل بيانات كبيرة، بيانات أكثر الكبيرة، أكثر قوة الحوسبة نفعل ما هو أفضل عملية التكامل. الماضي هو تطوير الأجهزة كلها، ويطاع قانون مور، وتطوير سريع جدا، ولكن في المستقبل أكثر من المعلمات التالية، ونحن ما زلنا لا نملك هذه القدرة، وتحقيق تأثير العملية الحسابية، التي تلعب على علامة استفهام كبيرة.
على سبيل المثال، في عام 2006 طرح نموذج الشبكة Alexnet، والعودة إلى VGGnet المقترحة من قبل جامعة كامبريدج، وراء جوجل ومن ثم وضع Googlenet إلى الأمام، ثم إلى 2015، والشبكات العصبية Resnet، في كل مرة يقترح نموذجا جديدا لنمذجة عدد من الطبقات إضافة المزيد من الخلايا العصبية هو أكثر تعقيدا، والنتائج يعد تدريب، على أفضل النتائج يجب أن يخرج، ولكن هذا النهج ليست في حد ذاتها بل أيضا المستدامة كأسلوب الأصلي، والتي تلعب أيضا علامة استفهام كبيرة. وبالإضافة إلى ذلك، إذا أردنا حل مشكلة الإدراك، أن الفجوة أكبر. اللغة البشرية هي سلسلة من الأسئلة، وهذه المشكلة تسلسل اللغة إذا كنت ترغب في حساب ذلك، تعتبر هذه القوة في أي حال لا يمكن حلها. يمكن للناس أن الحوار بسهولة بين الكلمات الرئيسية مرة أخرى إلى جزء من بيان طويلة هناك، لكنه لا يعني بالضرورة قيام بذلك داخل الجهاز، على الرغم من أننا الآن أول من نموذج تشكيل طول وحدة الذاكرة نموذج، مع الانتباه إلى الوراء للنموذج، ولكن بصفة عامة، ومقارنة تطور هذا النموذج أيضا مع الناس معقد جدا وأقل إنسانية البعيدة. على سبيل المثال، اليوم رأيت الحوار، ثلاثة أشخاص في محادثة، واثنين من الناس يتحدثون، والتحدث الى منتصف أين تذهب لتناول العشاء، والشمس سأل فجأة؟ الثرثرة نعرف أن هذا هو وصف لصنز منذ فترة طويلة قبل أن أمام الدردشة، ولوس انجليس ليكرز لوس انجليس كليبرز مع هذا الموضوع، والجميع يعرف الشمسية فجأة، ولكن الجهاز هو في الأساس أي وسيلة للاعتراف. "وكم هل يمكن ارتداء ملابس الصيف، ويمكن ارتداء ملابس الشتاء كم"، وهما في الأساس نفسه، ولكن أمام وصفها، إلى أقل بروزا جاء من وراء فصل الشتاء وأكثر أهمية.
المثال الثاني انا اتحدث عن التعرف على الصوت، وأنا أقرأ مزحة، التعرف على الكلام صعب للانخراط، "مرحبا، مقابلة مريحة؟" عندما أكرر هذه الكلمات، وأنا لا أعرف ما الذي يتحدثون عنه مقابلة مريحة ، أو المكرونة سريعة التحضير نعم، هذا هو الواقع مشكلة صعبة للغاية. ولكن مفهوم الناس، وهناك الكثير من الأشياء، وطلب خلال وقت واحد، ومن ثم جلب ببطء هذا شيء خارج. وبالتالي فإن الوضع الحالي لمنظمة العفو الدولية، التي الصور، بما كم القول يفعل الناس وجها، ولكن في الواقع في كثير من القيود، اطلاق النار عليه من على وجه الجانب لا يمكن القيام به، وتصويره بالكامل من الجانب من المستحيل تماما، أو قد يكون من الصعب ارتداء قبعة، لذلك هو تحت الكثير من القيود، لتحقيق الاعتراف. بالإضافة إلى ذلك، التعرف على الصوت هو أيضا في وضع هادئ جدا، مثل أقل ضوضاء، لا الرياح والضوضاء، ومشاكل الضجيج سيارة هذا الجهاز قد عند الاستماع إلى التعرف على الكلام الاعتراف بأن ونتائج جيدة نسبيا. ولكن بالمقارنة مع الناس، وهذه ليست مشكلة، بما في ذلك مشكلة من الناس، ومشاكل تتبع الصوت، لذلك قلت للتو تصور منظمة العفو الدولية، ومقارنة ذلك مع القدرة الأساسية للناس هناك فجوة كبيرة، ناهيك عن أنه في الجوانب المعرفية، وهذه دلالات من حيث البرمجة اللغوية العصبية.
وهكذا، في جميع أنحاء AI أعلاه، أعتقد أن القلق هو أننا نتوقع الكثير، لدينا للعودة إلى واقع، وقدرات AI الآن فقط، ولكن هذا الاتجاه أيضا. ما هو الاتجاه المستقبلي لتطوير AI هو؟ أعتقد أن منظمة العفو الدولية مع الناس، بما في ذلك آلة التعلم مع بعض الثغرات فوق القدرات البشرية، وكيفية الحصول عليها سد الفجوة؟ أعتقد مع الرجل الأول مقارنة مع الخلق، ونحن الآن على أساس كل شيء على البيانات الكبيرة، والتي تأتي من، من المهم جدا. يتم الحصول على هذه البيانات الآن من التقليدية، ولكن المزيد من البيانات هو خلق نفسه بنفسه، بما في ذلك AlphaGo بالفعل التحقق من هذه المشكلة، لتوليد الشطرنج لم يكن للبشرية من خلال تعزيز التعلم، وهي بيانات إنشاء القدرة على إنتاج المزيد من البيانات من خلال القدرة على خلق البيانات وليس بالضرورة الذي خلق هذه، لوضع هذه الأمور أكثر شاملة، وأعتقد في المستقبل، إذا كان للتنمية في هذا المجال، بعد ذلك، من حيث تعزيز التعلم، علينا أن لأكثر من التنمية والإنجازات.
والثاني هو عن طريق القياس. ما هو إعطاء أولوية قصوى، AlphaGo الشطرنج الفوز في بطولة العالم، ولكن إذا كان التغيير في الشطرنج الآخرين، والشطرنج منهجه لا. لأنه لن يتم استنتاجها. عندما كنا التحقق من صحة البيانات الكبيرة ولها تأثير جيد جدا، وكمية البيانات نحن في سن مبكرة جدا، وكيف أن الهجرة من النموذج الأصلي، وهذا هو اتجاه البحوث الهامة جدا.
وتتلخص الاتجاه الثالث ومقارنته الناس. الناس قادرون جدا من تلخيص، بما في ذلك أول قانون الجاذبية لنيوتن، تتلخص الناس، كما أنه يتضمن العديد من البديهيات. ولكن لا توجد وسيلة لتعلم الآلة تتلخص في أنه لا استخراج بديهيات العلاقة والقوانين. حتى في المستقبل الذي نريده لتلخيص بإيجاز في هذا الصدد، والتعلم خاصة في عمق فوق تصنيف يستهدف للتعلم، ولكن لا توجد مشكلة تجميع الهدف، ونحن كيف جيدة. وذلك في هذه القدرات الثلاث المذكورة أعلاه، وأعتقد أن هذا هو المستقبل AI اعلاه لأداء المصعد.
والثاني هو في كل اتجاه تطوير نظرية رياضية، فقط عن الكثير من البيانات عن طريق أساليب التعلم الآلي، من تعلم الضحلة التقليدي الذي، من خلال نظرية الاحتمالات الإحصائية، نظرية الاحتمالات نظرية إحصائية كاملة لتقديم الدعم لها، عندما يتعلق الأمر تحد هذه المشكلة دالة الطلب، لدينا الكثير لاثبات معادلات رياضية كاملة، وسوف تكون قادرة على حل مشاكلها، ولكن فقط فوق آلة التعلم في العمق، على الرغم من أن الجبهة نجد الأمثل المحلي عشوائي، ولكنها ليست سوى إطار نحن في كثير من أعلى، أو القيود الكشف عن مجريات الأمور، بما في ذلك لدينا عدد المعلمة التهيئة، بما في ذلك معدل التعلم لدينا هو الرقم، وهذا هو المفيد. آلة التعلم في المستقبل إذا كنت ترغب في الاستمرار في النزول، ثم يجب أن لدينا دعم قوي في نظرية رياضية أعلاه، وخصوصا آلة التعلم التقليدي، الرياضي كاملة نموذج، ونحن نريد أن الهجرة إلى عمق يصل تعلم الآلة.
ونحن نعلم جميعا أن المقترح الشبكة العصبية، والكثير من الانضباط من النظم البيولوجية في الدماغ الأصلي و، في أعلاه، وأعتقد أن تطوير مستقبل منظمة العفو الدولية لتقديم أكثر من ذلك، ليس فقط الرياضيات وعلوم الكمبيوتر، ولكن أيضا إدخال الأعصاب الانضباط إلى الدماغ، لأن بنية العصبية من الدماغ التي ذكرتها للتو الشبكة العصبية المتبقية، توصيل مفهوم الدماغ، والاتصال عبر طبقة، لتحقيق نتيجة جيدة جدا. آمل أنه في المستقبل قد متعدد التخصصات أعلاه، بما في ذلك وقال عادل البيولوجية والدماغ، بما في ذلك إدخال الفلسفة وللذهاب إلى، حتى أن منظمة العفو الدولية بأكمله من أجل الحصول على نموذج أكثر شمولا للتنمية.
آخر هو أنه في عالم اليوم، وأعتقد أنه هو لجميع الشركات المعنية، تشعر بالقلق الجميع، ويجب أن تكون منظمة العفو الدولية على قدم المساواة، لذلك يجب علينا أن تكون مفتوحة. ويفضل، مجال AI في عالم اليوم كل الشركات الكبرى يفعلون، بما في ذلك سوف تينسنت القيام به، على سبيل المثال، ونحن نرى الكثير من Google المفتوح، وأيضا بما في ذلك فيسبوك فتح الكثير من النماذج الشبكة، بما في ذلك إطلاق النار الآن جدا OpenAI الخ هذه كبيرة هذا التعلم الآلي، AI رائدة هذا، تينسنت أيضا لتنفيذ الكثير من توسيع في المستقبل، لإتاحة المزيد من الناس على المشاركة في، وإجراء اختبارات المحاكاة. تطوير مستقبل منظمة العفو الدولية، وأعتقد أن الجانب الأول هو القدرة ما سبق، والحفاظ على الناس لمباراة ذلك، إلى تحسين، والثاني هو كله نوع تعلم كاملة والرياضيات شاملة، وتخضع ليكون كاملا الغنية، وغير ثالثة كل هذا شركة كبيرة، ومشغلات AI، نحن بحاجة إلى موقف أكثر انفتاحا على وجه AI، وهذا هو مستقبل منظمة العفو الدولية.
أتى هذا المقال من شبكة الصيد سحابة، ينبغي للطبع، يرجى الإشارة إلى المصدر: HTTP: //www.lieyunwang.com/archives/259228
