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后人工智能時(shí)代的挑戰(zhàn)與機(jī)遇

報(bào)告人:馬宏賓 北京理工大學(xué)教授
簡(jiǎn) 介:人工智能的發(fā)展不能是無(wú)序的、隨意的。從內(nèi)在本質(zhì)來(lái)講,人工智能必須是由人類設(shè)計(jì)、為人類服務(wù)的,它體現(xiàn)為機(jī)器,本質(zhì)為計(jì)算,核心是數(shù)據(jù);從外在聯(lián)系來(lái)看,人工智能可以感知環(huán)境、產(chǎn)生反應(yīng)、模擬人類、與人交互、與人互補(bǔ),但它并不能把人替換掉。當(dāng)然,人工智能也有根本局限,包括無(wú)創(chuàng)造能力、無(wú)直覺能力、無(wú)通用平臺(tái)、無(wú)人類常識(shí)、無(wú)人類感情。未來(lái),在發(fā)展人工智能時(shí),更關(guān)鍵的還是要把它與人的相互協(xié)作、相互互補(bǔ)的特點(diǎn)體現(xiàn)出來(lái)。
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發(fā)布時(shí)間:2018-05-29 16:23
  • 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)深層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它并不是一個(gè)新的東西,而是一種復(fù)興。實(shí)際上,深度學(xué)習(xí)只是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,而機(jī)器學(xué)習(xí)又是人工智能的一個(gè)分支。深度學(xué)習(xí)能夠取得成功,是因?yàn)樗诖笠?guī)模圖像比賽中獲得好的成績(jī),同時(shí),深度學(xué)習(xí)也存在一些問(wèn)題,比如:學(xué)到的知識(shí)并不深入而且很難遷移、難以處理層次化的結(jié)構(gòu),等等。但無(wú)論如何,由于智能時(shí)代的技術(shù)發(fā)展非???,所以人們還是要重視終身學(xué)習(xí)的。[文稿][課件]

     

    馬宏賓_副本

    馬宏賓 北京理工大學(xué)教授

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    一、智能時(shí)代之景

    三年前我在一次分享時(shí)提到過(guò)智能時(shí)代,那時(shí)大家還很少提到這個(gè)詞,現(xiàn)在大家對(duì)這個(gè)詞都有了普遍的認(rèn)同。那么,這個(gè)時(shí)代是怎么來(lái)的?實(shí)際上這里面有3個(gè)“C”(computation、communication、cybernetics):計(jì)算、通訊、控制。在計(jì)算方面,代表人物有阿蘭·圖靈。阿蘭·圖靈提出了圖靈模型、圖靈測(cè)試,奠定了計(jì)算理論基礎(chǔ)。還有馮·諾依曼,我們今天用的計(jì)算機(jī)芯片,都是基于馮·諾依曼的體系來(lái)架構(gòu)的。馮·諾依曼是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先驅(qū)。實(shí)際上,我們現(xiàn)在用的電話、互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)等等,都是通訊。香農(nóng)三大定理其實(shí)揭示了通訊的一些極限,而我們現(xiàn)在只是在逼近這個(gè)極限,并沒有超越。再有,維納提出了控制論,維納濾波反饋控制是非常重要的??刂疲还馐钦J(rèn)識(shí)世界,還是改造世界。所以說(shuō),控制是非常重要的。四色猜想,也經(jīng)歷了一個(gè)艱難的歷程。到了1976年,通過(guò)人們100多年的努力,四色猜想才在計(jì)算機(jī)上得以證明。從早期來(lái)看,人工智能其實(shí)就是一個(gè)機(jī)器證明。

    2017年,我獲得了吳文俊人工智能科學(xué)獎(jiǎng)。這個(gè)獎(jiǎng)被認(rèn)為是人工智能領(lǐng)域的最高獎(jiǎng)。吳文俊是我國(guó)機(jī)器證明的先驅(qū),他在看我國(guó)古書中講的“雞兔同籠”“韓信點(diǎn)兵”后,發(fā)現(xiàn)這與西方有很大不同,因此提出了數(shù)學(xué)機(jī)械化。再來(lái)看博弈,其實(shí)“阿爾法狗”就是人和機(jī)器的博弈。吳文俊先生曾寫過(guò)博弈論方面的文章,他認(rèn)為田忌賽馬其實(shí)就是中國(guó)古代對(duì)博弈論的認(rèn)識(shí),他對(duì)我國(guó)博弈論的發(fā)展有很大貢獻(xiàn)。

    馮·諾伊曼撰寫了《博弈論與經(jīng)濟(jì)行為》,這本書也是影響深遠(yuǎn)。說(shuō)到對(duì)弈,我國(guó)很早就對(duì)其作過(guò)貢獻(xiàn),比如說(shuō)堯造圍棋,這是幾千年前就有的。所以說(shuō),我們講人工智能,不要只提西方國(guó)家,實(shí)際上我國(guó)在很早之前就在這方面作過(guò)很多貢獻(xiàn)。從“阿爾法狗”與李世石的比賽來(lái)看,“阿爾法狗”之所以能成功,也是通過(guò)研發(fā)團(tuán)隊(duì)不斷努力對(duì)其進(jìn)行演化達(dá)到的。從AlphaGoZero到AlphaGo(100:0),意味著人工智能領(lǐng)域取得了突飛猛進(jìn)的進(jìn)展。最開始的“阿爾法狗”有幾千個(gè)CPU、幾百個(gè)GPU,需要消耗的電力非常大。最早的“阿爾法狗”每天需要讀幾百萬(wàn)個(gè)棋譜,而后來(lái)的“阿爾法狗”已經(jīng)完全不需要讀任何棋譜,功耗也大大降低了,這就是技術(shù)發(fā)展突飛猛進(jìn)的變化。

    講到對(duì)弈,很多人在這方面做過(guò)預(yù)言。1957年司馬賀曾預(yù)言,十年內(nèi)計(jì)算機(jī)下棋會(huì)擊敗世界象棋冠軍,但是這個(gè)預(yù)言沒有實(shí)現(xiàn);1968年麥卡錫和象棋大師列維打賭,十年內(nèi)下棋程序會(huì)戰(zhàn)勝列維,這個(gè)預(yù)言也沒有實(shí)現(xiàn);1968年明斯基預(yù)言,三十年內(nèi)機(jī)器智能可以和人有一拼,到了1997年,IBM超級(jí)計(jì)算機(jī)“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了國(guó)際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。2017年,人工智能“冷撲大師”戰(zhàn)勝了頂尖的德州撲克牌手。當(dāng)然,這與圍棋不一樣,圍棋是完全信息的,而撲克牌是非完全信息的。這也說(shuō)明人工智能發(fā)展的速度之迅猛。

    在智能時(shí)代,很多東西都給人們帶來(lái)了方便。比如,智能家電、智能家居、智能建筑、智能安防、智能交通、智能裝修、智能助理,等等。但有時(shí)候,智能又讓人們感覺困擾。比如說(shuō)智能推送,為什么目前基于大數(shù)據(jù)的廣告推送這么傻?出現(xiàn)這種情況,一是商家故意為之,二是由于技術(shù)的限制。

    說(shuō)到智慧醫(yī)療,我們還得說(shuō)一下“阿爾法狗”。研究“阿爾法狗”并不是只為了下棋,它實(shí)際上是要通過(guò)這種技術(shù)來(lái)做智慧醫(yī)療。再有就是智慧教育,人工智能與教育的碰撞,也會(huì)給我們帶來(lái)很大的挑戰(zhàn)。在智慧教育中,包括遠(yuǎn)程教學(xué)、智能輔導(dǎo)、互動(dòng)學(xué)習(xí)、仿真學(xué)習(xí)游戲、智能反饋測(cè)評(píng)、聊天機(jī)器人、拍照搜題、自動(dòng)批改作業(yè)、人臉識(shí)別檢測(cè)狀態(tài)、教學(xué)助手、自適應(yīng)學(xué)習(xí),等等。我們經(jīng)常講因材施教,但實(shí)際上這在學(xué)校很難實(shí)現(xiàn),因?yàn)橥粋€(gè)班的學(xué)生很多,但隨著技術(shù)的發(fā)展,通過(guò)APP和網(wǎng)站,自適應(yīng)學(xué)習(xí)是可以滲透到教育里面的。當(dāng)然,我們現(xiàn)在也在做一些相關(guān)的工作,通過(guò)人臉來(lái)檢測(cè)人的狀態(tài),也是希望能通過(guò)技術(shù)來(lái)為教育賦能。

     

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