1 جي فاز تجميع جديد

المصدر: تك كرانش

الكاتب: حسان أحمد

جمع: ون تشيانغ ليو شياو تشين

AI إعادة بدء وتحديث فينتيان!

جي الأنفس وأتمنى لدينا المشتركين الجدد الديك أسفل!

نيو جي وون لإطلاق جولة جديدة من التجنيد : COO، مدير تحرير، محرر، مترجم المتقدمة، والكاتب، مدير العمليات، مدير حسابات، مدير استشارات، مساعد إداري وغيرها من تسعة مناصب مفتوحة بالكامل.

تسليم السيرة الذاتية: ي obs@aiera.com.cn

HR مايكرو الرسالة: 13552313024

جي وون كما COO الجديد ومدير تحرير أعلى راتب سنوي قدره أكثر من مليون حافز، لتوفير أكبر قدر من إكمال نظام التدريب هو العمود الفقري للموظفين، أعلى من متوسط مستوى الصناعة الأجور والمكافآت.

انضم تشي يوان الاصطناعي القادة الجدد والمخابرات والصناعة العمل معا لتغيير العالم.

[استعراض فاز جي الجديدة ما هو خوارزمية في نهاية المطاف؟ أثرت خوارزمية مدى حياتنا؟ توضح هذه المقالة خبراء خوارزمية معروفة في مجال رائدة تعلم الآلة بيدرو دومينغوس كتاب جديد بعنوان "الخوارزمية في نهاية المطاف"، وشرح المدارس الخمسة للتعلم الآلة. وخلصت هذه المادة، ولكل مدرسة خوارزمية الرئيسية الخاصة بها، يمكن أن تساعد الناس على حل مشاكل محددة. إذا كانت مزايا التكامل بين جميع هذه الخوارزميات، فمن الممكن العثور على "خوارزمية النهائية" أن الخوارزمية يمكن الحصول على الماضي والحاضر والمستقبل لجميع المعارف، فإنه سيتم أيضا إنشاء الحضارة البشرية الجديدة. أثار كتاب الأسئلة المثيرة للتفكير.

تعلم الآلة ليست جديدة. من 1990s، بدأنا نشهد تعلم الآلة. عندما أطلقت أمازون جديد "أوصى لك" الميزة للمستخدمين لعرض نتائج توصيات أكثر تخصيصا. عندما نبحث على جوجل، ونتائج البحث وراء هذه هناك تقنيات التعلم الآلي. "أصدقاء" توصية الصفحة أو توصيات، فضلا عن توصيات المنتج على أي مورد الكهرباء الموقع هي وراء تعلم الآلة على الفيسبوك في العمل.

وبعبارة أخرى، فإن العديد من هذه المواقع من فهم لنا. في كل مرة كنا النقر أو البحث سيسجل، وتوفير مزيد من المعلومات حول هذه المواقع بالنسبة لنا على الموقع. ولكن هذه المواقع ليست فهمنا بالمعنى الكامل. جوجل سوف نعرف ما تبحث عنه، والأمازون نعرف ما نريد لشراء، وأبل يعلم ما الذي ترغب في الاستماع إلى الموسيقى، والفيسبوك نعلم أن لدينا تفضيلات السلوك الاجتماعي. ولكن أيا من هذه المواقع يعرف كل من التفضيلات والاختيارات في يوم واحد. ويمكن أن تكون إلا من خلال نقرات لدينا السابقة، بدلا مما كان متوقعا خلال فهم شعبنا بأكمله.

ما هو خوارزمية النهائية (ماجستير خوارزمية)؟

ومع ذلك، على افتراض أن هناك خوارزمية يستطيع أن يعرف وقت واحد ما نقوم البحث في Google، ما نشتريه على الأمازون، وأبل، ونحن الاستماع إلى الموسيقى على الموسيقى، أو مشاهدة الفيديو على نيتفليكس. فهو يعرف أيضا ولاية حصتنا الأخيرة معنا في الفيسبوك.

حول أعمالنا، هذه الخوارزمية يعرف الكثير، وبالنسبة لنا لتشكيل فهم أكثر دقة وشمولا.

هذه قوية "الخوارزمية في نهاية المطاف" (خوارزمية الرئيسي) هي جوهر بيدرو دومينغوس اقترح فرضية، انه "الخوارزمية في نهاية المطاف: الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة كيفية إعادة تشكيل العالم" (ماجستير الخوارزمي: كيف السعي لآلة التعلم في نهاية المطاف سوف طبعة جديدة عالمنا) المؤلف.

آلة التعلم مدارس مختلفة، كل مدرسة من منظور مختلف. رموز مدرسة (الرمزيين) المزيد من الاهتمام للفلسفة والمنطق وعلم النفس، والتعلم التفسير العكسي (معكوس خصم). مدرسة الارتباط (connectionists) ركزت الفيزياء وعلم الأعصاب، ويعتقدون أن الهندسة العكسية الدماغ. المدرسة التطورية، كما يوحي اسمها، وخلص على أساس علم الوراثة والبيولوجيا التطورية جرا. التركيز النظرية الافتراضية (Bayesians) على التفكير الإحصائي والاحتمالية. المدرسة القياس (analogizers) هي الآن أكثر قلقا حول علم النفس واستمثال للاستدلال على الحكم التشابه.

بالتفصيل تعلم الآلة مدارس مختلفة

مدرسة صلة (وconnectionists)

والفكرة الرئيسية هي ربط المدارس لمعرفة تشتق من خلال الاتصالات بين الخلايا العصبية. ربط المدارس للتركيز على الفيزياء وعلم الأعصاب، ونعتقد أن الدماغ الهندسة العكسية (الهندسة العكسية). وهم يعتقدون أنه مع خوارزمية العودة انتشار خوارزمية أو "انتشار الخطأ متخلف" لتدريب الشبكة العصبية الاصطناعية للحصول على النتائج.

جيف هينتون من جامعة تورنتو هي واحدة من كبار الباحثين في مجال تعلم الآلة. هينتون التعاون النشط مع جوجل، ولكن أيضا لتعزيز الشعب "التعلم العميق" نموذج. التعلم العميق في العديد من المجالات المختلفة أحدثت ثورة في منظمة العفو الدولية، مثل التعرف على الكلام، وصف الصورة وتوليد جمل ذات معنى.

شركات التكنولوجيا الكبرى تقريبا كل شيء، بما في ذلك الفيسبوك، ومايكروسوفت، وجوجل، وما إلى ذلك، تستخدم هذا النموذج لتحسين النظام الخاص بهم. نافديب Jaitly هو جوجل فريق الدماغ كعالم أبحاث، فقد أجريت الأبحاث في الطوائف هينتون، وذلك باستخدام نموذج التعلم عمق أبعد من نظام أندرويد قد "صقل" (صقل) التعرف على الكلام الخوارزمية.

مدير الفيسبوك AI البحوث (FAIR) يان ليكون هو الماشية كبيرة أخرى هذا المجال من الدراسة. يان هو أيضا طالب الدكتوراه تحت الباب في هينتون، وعمق الالتزام بالتعلم.

وبصفته رئيسا لمعهد مونتريال خوارزمية التعلم، يوشوا بيجيو هو اسم آخر لمشاهدة، هو وسيلة لربط زعيم المدرسة. Bengio منظمات مختلفة مخصصة للأحداث والاجتماعات ذات الصلة AI، بما في ذلك الندوات التعلم. Bengio وتلميذه إيان غودفلوو (الآن OpenAI الباحث) وهارون كورفيل الجمع جنبا إلى جنب مع المواد التعليمية العميق الشهيرة ديب التعلم.

العديد من الباحثين في مجال تعلم الآلة، وخاصة في ربط المدرسة الذين يعتقدون أن نموذج التعلم العميق هو الحل لجميع المشاكل من منظمة العفو الدولية، وأنه هو خوارزمية الرئيسية.

رمز المدرسة (والرمزيين)

في المدارس طريقة الرمز على قضية "عالي المستوى" (على مستوى عالي) لشرح. كانت رمزية أكثر تركيزا في الفلسفة والمنطق وعلم النفس، والتعلم كما التفسير العكسي (معكوس خصم). "الذكاء جيد قديم الطراز-الاصطناعي" فكرة في تسمى (GOFAI): جون هاوجلاند John Haugeland في كتابه الذكاء الاصطناعي. أساليب المدرسة رمز لحل المشكلة هو استخدام المعرفة موجودة مسبقا لملء الثغرات. طريقة استخدام رمز معظم النظام المدرسي خبراء، إذا، ثم وسيلة لحل المشكلة.

توم ميتشل من جامعة كارنيجي ميلون هي واحدة من رموز قادة المدارس. دورة Udacity المؤسس المشارك، جامعة ستانفورد أستاذ ونائب رئيس جوجل السابق سباستيان ثرون، وكذلك معهد ألين الرئيس التنفيذي لشركة الذكاء الاصطناعي أورين إتزيوني هو الطلاب توم ميتشل.

احترام أستاذ إمبريال كوليدج لندن، حثي اكتساب المعرفة المؤلف الخبراء ستيفن موجليتون، ومؤسس روس كوينلان RuleRequest أساليب التعلم آلة المدرسة رمز الباحث الشهير.

المدرسة التطورية (وevolutionaries)

المدرسة الثالثة هي مدرسة التطور، خلصوا إلى أن على أساس علم الوراثة وعلم الأحياء التطوري جرا. وقد علمتنا 2015 وفاة جون هولاند في جامعة ميشيغان، وقال انه داروين نظرية التطور في علوم الكمبيوتر قد لعبت دورا هاما للغاية. هولندا هي شركة رائدة في الخوارزمية الجينية (الوراثية الخوارزميات)، و "النظرية الأساسية الخوارزميات الجينية،" اقترح يعتبر أساس هذا المجال.

الروبوتات، والطباعة 3D، والكثير من العمل هو المجال البيولوجي المعلوماتية ومختبر آخر هود ليبسون، مدير التطور الميكانيكا الإبداعية في جامعة كولومبيا تنفيذها. جون كوزا أستاذ جامعة ستانفورد السابق، مؤسس شركة الألعاب العلمي، هو رائد آخر من الخوارزميات الجينية. وبالإضافة إلى ذلك، مؤسس الشهير مختبر الباحث سيرافيم، وهو أستاذ علوم الكومبيوتر في جامعة ستانفورد سيرافيم باتزوغلو الجينوم هو مجال الحاسب الآلي.

النظرية الافتراضية (المدرسة النظرية الافتراضية الفكر)

إذا كنت تستخدم البريد الإلكتروني لأكثر من 10 عاما، وينبغي أن نكون قادرين على الشعور تحسين نظام فلترة البريد المزعج. هذا هو Bayesians آلة الائتمان التعلم. وركزت الدراسة احتمال النظرية الافتراضية على التفكير وحل المشكلات باستخدام نظرية بايز ". النظرية الافتراضية نبدأ من الاعتقاد بأن يسمونه "بداهة" (قبل). ثم، بعض البيانات التي يجمعونها، استنادا إلى تحديث البيانات بداهة، الناتجة دعوا "البعدية" (الخلفي). ثم، بعد أن يتم معاملتهم مع المزيد من البيانات التجريبية، ويصبح بداهة. وتستمر هذه العملية إلى ما لا نهاية، للتعرف على الجواب النهائي. معظم نظام فلترة البريد المزعج يعمل على هذا الأساس.

جوديا بيرل، وزارة لوس انجليس علوم الحاسب، جامعة كاليفورنيا هي واحدة من كبار الباحثين من الأساليب النظرية الافتراضية. رئيس ديفيد Heckerman المجموعة الجينوم مايكروسوفت والباحث منهج النظرية الافتراضية المعروفة، ساعد مايكروسوفت وضع بيانات مختلفة في Outlook و Hotmail نظام البريد الإلكتروني والأدوات والبريد المزعج تصفية أدوات التعدين.

مايكل الجامعة الأردنية كاليفورنيا، بيركلي، والباحث الرئيسي في هذا المجال.

مدرسة القياس (وanalogizers)

المدرسة فرع الخامسة لتعلم الآلة هي المدرسة القياس (Analogizers)، فإنها تولي اهتماما أكبر لعلم النفس واستمثال، لدفع التشابه الحكم على الخارج. المدارس قياسا تتبع "أقرب جار" دراسة المبدأ. توصيات بشأن مختلف مواقع التجارة الإلكترونية (مثل الأمازون أو نيتفليكس تصنيف الفيلم) القياس هو الأكثر شيوعا سبيل المثال.

دوغلاس هوفستادتر (هوفستادتر) العلوم المعرفية في جامعة إنديانا هو الأكثر العالم الشهير. آخر عالم المعروفة في نفس المجال هو فلاديمير فابنيك، وهو أيضا "SVM" المطور الرئيسي للالمشارك مخترع نظرية وVapnik-Chervonenkis. الفيسبوك استأجرت Vapnik مؤخرا مع عدد من الباحثين الآخرين معروفة تاريخ مختبر الفيسبوك AI معا. وبالإضافة إلى ذلك، ريكو الابتكار (الابتكارات ريكو) مؤسس بيتر هارت أيضا اتباع قياسا على الباحث الشهير، هارت، وشارك في تأليف كتاب "خطة تصنيف"، وهو الكتاب.

الأزمة وقضايا

كل من هذه المدارس إلى حل مشاكل مختلفة، حلول مختلفة. التحدي الحقيقي هو تصميم خوارزمية لحل جميع المشاكل المختلفة هذه الأساليب لمحاولة حل - واحد "الخوارزمية في نهاية المطاف."

ونحن لا تزال في آلة التعلم المبكر ومنظمة العفو الدولية، وهناك الكثير مما ينبغي فعله. نحن لا نعرف متى وأين تحدث مشاكل، وهذا سوف تبطئ عملية التنمية برمتها، وبذلك يصبح المقبل "AI الشتاء." أو، ستكون هناك انطلاقة جديدة في المستقبل، تماما تغيير الوضع الحالي.

التقدم في تعلم الآلة هي أشبه التطور. كما وتيرة التنمية من الكائنات الحية الدقيقة أسرع من البشر، وتطوير آلة التعلم بشكل أسرع من البشر، ولكن سوف تصل إلى مرحلة، في هذه المرحلة من هذه الخوارزميات التعلم سوف تصبح معقدة جدا ليكون التطور السريع.

هناك أزمات أخرى. "مثالية" الخوارزمية في نهاية المطاف لمعرفة المزيد عن كل لدينا. يحتاج على الرغم من أن تعلم آلة إدخال البشري كبداية، ولكنها سوف تصل في النهاية إلى نقطة حيث سيتجاوز البشر. إذن ما الذي سيحدث؟ طالما أهدافهم وأهدافنا قد يكون هناك اختلاف طفيف يكفي للقضاء على الإنسانية.

هذه ليست سوى حالة واحدة. لنفترض أنشأنا بنجاح آلية قادرة على السيطرة على هذه فائقة الذكاء، على غرار النمل خلق آلية قادرة على السيطرة على إنسانيتنا. ومع ذلك، تعارض الوجود المصالح بين الدول والأشخاص والجماعات، ويمكن أن يؤدي مماثلة "سكاي نت" الحرب (المنهي).

تعلم الآلة كيفية تغيير العالم؟

هناك العديد من الشركات الناشئة التي تركز على تعلم آلة ويرتفع الى الحياة حلا مختلفا لمشكلة؛ والأهم من ذلك، هناك شركات التكنولوجيا الكبيرة لتقديم الدعم لهم. على سبيل المثال، استحوذت جوجل التركيز DeepMind على الرعاية الصحية، واستخدام آلة التعلم أبحاث علاج السرطان، أعلنت مبادرة زوكربيرج تشان الفيسبوك عن خطط لاستثمار 3 مليارات $ على مدى العقد المقبل للمساعدة في علاج ومنع ومكافحة الأمراض.

وبالإضافة إلى ذلك، بعض من أكبر شركات التكنولوجيا في العالم، بما في ذلك الأمازون، الفيسبوك، وجوجل، ومايكروسوفت، وما إلى ذلك لتشكيل ائتلاف "الشراكة في منظمة العفو الدولية"، لتبادل أبحاثهم قاعدة بيانات كبيرة، ونشر الممارسات الجيدة.

وسواء AI تطوير تقنيات نحو مسار خطير؟ سنصبح عبيدا للآلة، ولكن أيضا الإنسان أو منظمة العفو الدولية تقدم في نهاية المطاف نحو المدخل؟

أي الناس الأمل فهم AI وتعلم الآلة يجب أن تقرأ عن بيدرو دومينغوس "النهائي الخوارزميات"، وهو الكتاب. وأخيرا، اسمحوا لنا استعارة هذا الكتاب مقدمة في الجملة كما خاتمة هذا المقال: مناقشة مثيرة للجدل حول البيانات الكبيرة والتعلم الآلي، وإذا كنت غريبة، ويشتبه في ورقة لمعرفة المزيد من الأشياء العميقة ، ثم هذا الكتاب هو إرشادك إلى الثورة.

العنوان الأصلي: الشبكي: //techcrunch.com/2017/01/30/is-a-master-algorithm-the-solution-to-our-machine-learning-problems/

[البحث] جديد AI يونيكورن جي فاز معا 10 رأس المال الكبير

خطة بدء الأعمال مسابقة 2017

AI مسابقة ريادة الأعمال من جي وون جديد مع 10 التيار AI VC: الأزرق تشي المشاريع، سيكويا كابيتال الصين، صندوق الذكاء الاصطناعي قاو لينغ تشي، عاصمة بحيرة الأزرق، والأزرق الفيل رأس المال ورأس المال IDG عاصمة عالية يونغ، سيتيك الأوراق المالية الاستثمار في مجال البناء، مينغ المحتملين العاصمة sonhwa بعيد للانضمام إلى صندوق بادر برعاية يوان التشيلي الجديد، واللجنة الإدارية حديقة تشونغ قوان تسون بكين للعلوم، ويدعم لجنة إدارة تشونغ قوان تسون هايديان حديقة العلوم، هو تجميع رواد التكنولوجيا AI وقادة الاستثمار الحدث. تشى يوان لتوفير قوية موارد رأس المال الاستثماري جديدة إلى فرصة لرسو السفن القادمة AI يونيكورن الكامل من الطموح، وأعلى TS مشروع في انتظاركم ليأتي وجمع.

انقر أدناه لقراءة المقال الأصلي، وملء استمارة الطلب على الانترنت طلب التسجيل. تشارك الساعات صحيفة في اختيار المعلومات المطلوبة.

إذا كان أكثر من الوصف المعلومات (مثل BP، الخ)، ويمكن إرسالها إلى xzy100@aiera.com.cn، يرجى الإشارة إلى اسم الشركة من رأس الرسالة. إذا كان لديك أي أسئلة المشورة، لا تتردد في الاتصال المرسل إلى علبة البريد.