الكاتب | تشاو Yajie

الذكاء الاصطناعي الشبكة العصبية مرة واحدة مشبوهة للغاية من هذه الصناعة، ليس فقط في السنة من أبواب المؤتمرات ذات الصلة البرد والباحثين أيضا تخجل من نفسك أولا. ما يسمى ثلاثة عقود الشرق والغرب ثلاث سنوات، والآن الذكاء الاصطناعي في كل مكان أدى إلى التعلم العميق، أوراق المؤتمر الزيادة المتعلقة تسمح المراجعين الصداع، ولكن أيضا لعامة الناس والاغماء، ومع ذلك، تتبع، ليكون ممتنا كل ثلاثة من تلك السنوات السيد العصا وحيدا مع السعي العنيد.

27 مارس 2019، وسيتم منح ACM (جمعية الحوسبة الآلية، ACM) تورينج جائزة 2018 إلى ثلاثة رواد في مجال التعلم العميق يوشوا بيجيو، جيفري هينتون ويان ليكون.

من السبب الحائز على جائزة: وهي اختراق في مفهوم والهندسة، وعمق الشبكة العصبية يصبح مكونا رئيسيا من الحساب. أو أنهم يعملون بشكل مستقل أو معا العمل، وضعت معا الأسس المفاهيمية من الميدان، وجدت من قبل ظاهرة مثيرة للدهشة، والتقدم الفعلي للمشروع مع مزايا ثبت من عمق الشبكات العصبية. في السنوات الأخيرة، جعلت عمق التعلم اختراقا مثيرة في رؤية الكمبيوتر، والتعرف على الكلام، معالجة اللغات الطبيعية والروبوتات.

في الحوسبة التقليدية، وبرنامج الكمبيوتر باستخدام تعليمات صريحة لتوجيه الكمبيوتر قيد التشغيل. كحقل الفرعية للبحوث الذكاء الاصطناعي، في طريقة التعلم العمق، ولم قيل الكمبيوتر بشكل واضح كيفية حل محددة (مثل تصنيف الكائن) المهام. بدلا من ذلك، يتم استخراج من قبل البيانات نمط باستخدام خوارزمية التعلم، ويرتبط نمط إدخال البيانات (على سبيل المثال بكسل من الصورة)، والناتج المرغوب فيه (على سبيل المثال تسمية "القط"). في هذه العملية، والتحدي الذي يواجه الباحثين هو تطوير خوارزمية تعليمية فعالة يمكن ضبط أوزان الاصطناعية الأوزان اتصال الشبكة العصبية بحيث التقاط البيانات الأوزان أنماط ذات الصلة.

منذ أوائل 1980s، تم جيفري هينتون الدعوة إلى استخدام أساليب الذكاء الاصطناعي لتنفيذ تعلم الآلة. وأعرب عن أمله من خلال دراسة وظيفة الدماغ البشري، وضعت آلة تعلم طريقة يمكن محاكاة وظائف الدماغ البشري. مستوحاة من الدماغ البشري، وقال انه انضم اقترح آخرون "الشبكة العصبية الاصطناعية"، باعتبارها حجر الزاوية لأبحاث التعليم الجهاز.

في علوم الكمبيوتر، "الشبكة العصبية" يشير إلى محاكاة الكمبيوتر الأصلي بواسطة حسابية بسيطة - مزيج من طبقات التكوين "الخلايا العصبية". هذه "الخلايا العصبية" ترتبط بها تفاعل الترجيح، عن طريق تغيير الأوزان المرفقة الوزن، قد تغيير الحساب الذي قام به الشبكة العصبية. هينتون، LeCun وBengio على بينة من أهمية العمق لشبكات البناء من خلال استخدام شبكة متعددة الطبقات، ثم طرح مفهوم "التعلم العميق".

LeCun، Bengio وهينتون خلال السنوات الثلاث لوضع الأساس النظري والتقدم الهندسة إلى حد كبير أيضا المقرر أن يمثل GPU فضلا عن شعبية من مجموعات البيانات الكبيرة. في السنوات الأخيرة، هذه العوامل وغيرها تجعل معا رؤية الكمبيوتر، والتعرف على الكلام والترجمة الآلية جعلت قدم وساق.

واضاف "انهم مستقلون أو العمل، أو العمل معا"، والتعبير هو في مكان.

أجرت LeCun البحوث بعد الدكتوراه تحت إشراف هينتون، وLeCun وBengio أيضا العمل معا في مختبرات بيل في أوائل 1990s. حتى اذا لم نعمل معا، وسوف عملهم توليد التآزر ومترابطة، لها تأثير هائل بعضها البعض. تواصل Bengio، هينتون وLeCun لاستكشاف التعلم الآلي وعلم الأعصاب المعرفي والاتجاه العرضي للعلوم، وخاصة من خلال مشاركتها مشتركة CIFAR (المعروف سابقا باسم المعهد الكندي للأبحاث المتقدمة) وأنسجة المخ من برنامج تعلم الآلة.

يوشوا بيجيو باعتبارها واحدة من واضعي "التعلم العميق" وصف أحد الكتاب في دراسة متعمقة شهدت ثلاثة موجة التنمية: 1940s إلى 1960s، ووتظهر دراسة النموذج عمق في نظرية التحكم، في 1980s إلى 1990s، والتعلم العميق أداء الصلة connectionism، حتى عام 2006، واسم تعلم حقا العميق للنهضة، وعمق التعلم هو شخصية رئيسية في إحياء ثلاثة فائزين جائزة تورينج هذا العام.

الموجة الثانية البحوث الشبكة العصبية حتى منتصف 1990s، عندما يمكن مقارنة الشبكة العصبية مع غيرها من خوارزميات تعلم الآلة والمزايا يست واضحة جدا، مما يؤدي إلى ركود الثاني، استمر الركود 2007.

في السنوات العشر الأخيرة من فترة الركود، المعهد الكندي للأبحاث المتقدمة يراها الحوسبة في العصبية وبرامج البحوث التكيفية للمساعدة في الحفاظ على الشبكة العصبية، ويجمع البرنامج في جامعة تورنتو على التوالي، من خلال جيفري هينتون، يوشوا بيجيو والقيادة يان ليكون من جامعة مونتريال وتضم جامعة نيويورك ومجموعة أبحاث التعلم الآلي، وكذلك علماء الأعصاب والبشرية والخبراء رؤية الكمبيوتر. في ذلك الوقت، عمق التدريب الشاق شبكة يبدو أنها أصبحت خوارزمية التوافق التي ظهرت في 1980s حتى حوالي 2006 لا تعكس صالحها، وذلك ببساطة بسبب تكلفتها الحسابية هي عالية جدا، في حين أن الأجهزة لا يكفي كافية لدعم تجاربه.

الموجة الثالثة بدأت العصبي اختراق البحوث الشبكة في عام 2006.

جيفري هينتون الشبكة العصبية ثبت تسمى "شبكات الاعتقاد العميق (الإيمان العميق الشبكة)" يمكن استخدام تقنية تسمى "تدريبا قبل في طبقات الجشع (الجشع طبقة الحكيمة قبل التدريب)" استراتيجية التدريب الفعال. أصبح المعهد الكندي للآخرين التابعة للمجموعة الأبحاث المتقدمة الواضح أن الاستراتيجية ذاتها يمكن استخدامها لتدريب العديد من أنواع أخرى من شبكة عمق. هذه المرة، موجة شعبية من البحوث الشبكة العصبية مصطلح "التعلم العميق"، وأكد الباحثون الآن لديها القدرة على تدريب قبل القطار يمكن أن شبكات يست غاية العصبية العميقة.

أكثر من عقد من الزمان قد وافته المنية في عام 2006، وتستمر الموجة الثالثة الشبكة العصبية. مع موجة من هذه الموجة فاز AlphaGo بطل العالم البشري في مجال العودة إلى ذروتها، والاستمرار في التدفق على التخصصات الأخرى، ويربط لتفتح آفاقا جديدة لهذه التخصصات، ويؤثر على كل جانب من جوانب حياتنا.

تقييم صناعة

"الذكاء الاصطناعي هي واحدة من أسرع المناطق نموا في جميع العلوم والآن أيضا واحدة من أكثر تحدث عن موضوعات في المجتمع، وتنمية الذكاء الاصطناعي ومصلحة الشعب ويعود الفضل في الذكاء الاصطناعي إلى حد كبير Bengio، هينتون وLeCun دراسة متعمقة آخر التطورات تكمن مليارات الأساس من الناس يستخدمون هذا الأسلوب مع أي شخص جيوب مليئة الهواتف الذكية يمكن أن تواجه التقدم في معالجة اللغة الطبيعية والرؤية الحاسوبية، وهذه هي قبل عشر سنوات من المستحيل. بالإضافة إلى الأدوات التي نستخدمها كل يوم، أعطت تقدما جديدا دراسة متعمقة من العلماء من الطب إلى الفلك، وعلوم المواد وبعد ذلك أداة جديدة وقوية ".

- شري M. فطيرة، رئيس ACM

"ساهمت الشبكات العصبية العميقة لبعض من أكبر التطورات في علوم الحاسب الآلي الحديثة، بحيث تم إحراز تقدم كبير في وجود رؤية الكمبيوتر، والتعرف على الكلام ومعالجة اللغة الطبيعية وعلى المدى الطويل مشاكل، ويتم الحصول على هذه التطورات من صميم الثلاثين منذ سنوات. كما يفهم من الفائز جائزة تورينج هذا العام يوشوا بيجيو، جيفري هينتون، والنهج رائدها يان ليكون تحسن ملحوظ في قدرة العالم كمبيوتر يعمل بنظام تغير ليس فقط عمق الشبكة العصبية الحاسوبية، وتغير تقريبا العلمية و استكشاف الإنسان للكل منطقة! "

- جيف دين، زميل جوجل، نائب الرئيس الأول لجوجل AI

"هذا هو القبول الكمبيوتر الحقل القلبية وتوقعات قوية للموجة الثالثة من الذكاء الاصطناعي والاستخبارات الجهاز هو خطوة هامة نحو مكتب الجبهة."

- يانغ تشيانغ، الرئيس السابق لقسم علوم الحاسوب والهندسة، جامعة هونغ كونغ للعلوم والتكنولوجيا

"على الرغم من التعلم العميق على المستوى النظري، وهناك العديد من القضايا التي لم تحل بعد، وقد سمح الأداء الممتاز والقيمة العملية للحصول على هذه الجائزة الرائدة بجدارة!"

- مائي يان، 360 معهد بحوث الذكاء الاصطناعي

"جائزة تورينج على حد سواء صغيرة أو 0.50100 سنة في وقت لاحق، وهم الآن لها تأثير كبير على التاريخ ربما اعتقد."

- سون جيان، كوانغ معهد الرئيس اعتمادا

حول ثلاثة فائزين

جيفري هينتون جوجل الهندسية نائب الرئيس وزميل أبحاث كبير المستشارين العلميين معهد المتجهات وأستاذ فخري بجامعة تورنتو جامعة. درجة البكالوريوس هينتون في علم النفس التجريبي في جامعة كامبردج، حصل على درجة الدكتوراه في الذكاء الاصطناعي من جامعة أدنبرة. وهو CIFAR والعصبية الحساب والتكيف مدير الإدراك تأسيس (وفي وقت لاحق من تعلم آلة الدماغ) المشروع. انتخب في عام 2017 بلومبرغ تغيير المشهد الأعمال التجارية العالمية من 50 شخصا.

المساهمة الرئيسية : طريقة الخلف نشر (العودة نشر)؛ آلة بولتزمان (بولتزمان آلات)؛ وتحسين التلافيف الشبكة العصبية (إدخال تحسينات على الشبكات العصبية التلافيف)

يوشوا بيجيو ، المدير المشارك من جامعة مونتريال أستاذ، ميلة (معهد كيبيك الذكاء الاصطناعي) وIVADO (معهد التجريبية البيانات) المدير العلمي، CIFAR (المعهد الكندي للدراسات المتقدمة) تعلم الآلة ومشروع الدماغ. Bengio حاصل على درجة البكالوريوس ودرجة الماجستير في علوم الكمبيوتر وعلى درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر والهندسة الكهربائية من جامعة ماكجيل. معهد كيبيك الذكاء الاصطناعي أسس وشغل منصب المدير العلمي (ميلة) يعتبر مساهمة كبيرة قام بها إلى الميدان. ميلة هي منظمة مستقلة غير ربحية، لديها حاليا 300 باحث و 35 من أعضاء هيئة التدريس، هو أكبر دراسة في العالم عمق المراكز الأكاديمية والبحثية، بحيث مونتريال أصبحت قاعدة بحوث الذكاء الاصطناعي نابضة بالحياة.

المساهمة الرئيسية : نموذج متسلسل احتمال (نماذج الاحتمالية للتسلسل)؛ التضمينات كلمة والاهتمام السامي الأبعاد، ولدت ضد شبكة (شبكات الخصومة التوليدية)

يان ليكون عالم الكمبيوتر الفرنسي الأمريكية، هو الآن المدير المشارك لمعهد كورانت جامعة نيويورك للعلوم الرياضية، أستاذ الفضة، نائب الرئيس وكبير علماء الذكاء الاصطناعي من الفيسبوك، CIFAR (المعهد الكندي للدراسات المتقدمة) تعلم الآلة ومشروع الدماغ. وفي التعلم الآلي، ورؤية الكمبيوتر والروبوتات المتنقلة وعلم الأعصاب الحاسوبية لديها الكثير لتقدمه. له معظم العمل الشهير هو استخدام الشبكة العصبية التلافيف (CNN) على التعرف الضوئي على الحروف والرؤية الحاسوبية، وقال انه وكما هو معروف والد شبكات الإلتواء. من عام 1983 كان في باريس المدرسة العليا دي سانتوس أون ELECTROTECHNIQUE آخرون ELECTRONIQUE (ESIEE)، حصل على دبلوم سانتوس (شهادة في الهندسة)، في عام 1987 حصل على درجة الدكتوراه في علوم الكمبيوتر من جامعة باريس VI. الدكتور وخلال المدرسة، وقدم نموذجا أوليا العودة انتشار الشبكة العصبية خوارزمية التعلم.

المساهمة الرئيسية : الشبكة العصبية التلافيف (التلافيف الشبكات العصبية)؛ وتحسين خوارزمية العودة انتشار (تحسين خوارزميات الظهر نشر)؛ توسيع نطاق تطبيق الشبكات العصبية (توسيع رؤية الشبكات العصبية)

المراجع:

1. https://awards.acm.org/about/2018-turing

2. https://zh.wikipedia.org/wiki/E69DA8E7AB8BE69886

3. "التعلم العميق" الكاتب: إيان غودفلوو / يوشع بن جيو / هارون كورفيل

المصدر: المثقفين

تحرير: الرائد توم

المواد الشعبية الأخيرة TOP10

انقر على العنوان لعرض

1. قوانين الفيزياء اقول لكم كيف قاسية الحقيقة عن الحب هناك!

2. الامبراطور اليشم في النهاية يعيش في طبقة الستراتوسفير أو التروبوسفير؟

3. كرات زجاجية في نمط كيفية الوصول إلى ذلك؟ الطفولة القراءة سر حلها أخيرا

4. لا يقلد! العنب اثنين معا في فرن ميكروويف، يمكن أن يحرق بيتك هو ذهب

5. 100 سنة النظر في النجوم

6. لا أعرف، لا نقول لكم قراءة "يتجول في الأرض"

7. كيف التصنيع حجم الماس

8. يانغ - ميلز مثلا نظرية ما؟ وقال لماذا يانغ كان وراء المساهمات نوبل؟

9. لا ورق التواليت حول كيفية تجنب؟ بعد قراءة هذه المقالة سوف نفهم

10. نيوتن نعش اختبأ، يرجى جأت إلى هذا كان دفاعا عن النفس!