建筑公司网站宣传建筑工地文案范文图片,株洲做网站优化,支付网站域名费会计分录怎么做,电商怎么入门来源#xff1a;量子位在科学研究中#xff0c;从方法论上来讲#xff0c;都应“先见森林#xff0c;再见树木”。当前#xff0c;人工智能学术研究方兴未艾#xff0c;技术迅猛发展#xff0c;可谓万木争荣#xff0c;日新月异。对于AI从业者来说#xff0c;在广袤的… 来源量子位在科学研究中从方法论上来讲都应“先见森林再见树木”。当前人工智能学术研究方兴未艾技术迅猛发展可谓万木争荣日新月异。对于AI从业者来说在广袤的知识森林中系统梳理脉络才能更好地把握趋势。为此我们精选国内外优秀的综述文章开辟“综述专栏”敬请关注。千呼万唤始出来马毅教授的AI综述论文终于出炉耗时三个多月联合神经科学家曹颖、计算机大牛沈向洋协作完成。据本人描述这篇论文是将他“过去五年的工作以及智能七十多年的发展有机结合起来”并且还表示一生从未在一篇文章上花这么多精力和时间。具体而言就是“理出了智能的起源以及计算原理的基本轮廓和框架能让大家认识到这种理论联系实践的可能性。”此前在社交网络上预告时许多网友都期待十足。结果今天刚发不久就有学者表示正好要设计新的生成模型给了我灵感。来看看这是篇怎样的论文01两大原则简约和自洽过去十年中人工智能的进展主要依赖于训练同质化的黑箱模型决策过程、特征表示等方面在很大程度上都是难以解释的。而这种端到端的粗暴训练不仅导致了模型大小、训练数据以及计算成本不断增长而且在实践中还伴随着许多问题。学到的表征缺乏丰富性训练中缺乏稳定性缺乏适应性容易出现灾难性遗忘……基于这样的背景研究人员假设在实践中出现这些问题的根本原因之一是对智能系统的功能和组织原则缺乏系统和综合的理解。而这背后是否存在一个统一的方法来解释。为此这篇文章提出了两个基本原则——简约和自洽分别回答两个关于学习的基本问题。1、学什么从数据中学习的目标是什么如何衡量2、如何学我们如何通过高效和有效的计算来实现这样一个目标他们认为这两个原则制约着任何智能系统的功能和设计而且完全可以以可测量和可计算的方式重新表述。以简约性为例。智能的基础是环境中的低维结构这让预测和泛化变成可能这也就是简约原则。而应该如何来度量本文提出了个几何公式来衡量简约性。基于这两个原则 得出了感知/智能的通用架构压缩器和生成器之间的闭环转录。它暗示了两者之间的交互应该是一种追逃游戏。在这个游戏中他们扮演联合目标函数的对立面而非自动编码器。这也是此框架的主要优势之一通过自我监督和自我批判进行自我学习这是最自然和有效的。从根本上说这个框架可以扩展到完全无监督的环境中 这时候只需将每个新样本和它的增量做看作新的累。自监督类型自我批评的游戏机制这样一个闭环转录就会很容易学会。值得一提的是这种学习特征的结构类似于在灵长类动物的大脑中观察到的类别选择区域的结构。作者之一曹颖表示这个框架与此前诸多想法类似包括预测编码、对比学习、生成模型、Transformer……除此之外他们还给出了些新方向比如CV与图形学之间的闭环关系。最后整合在一起一个自主的智能体学习某种任务的最佳策略是将感知反馈、学习、优化和行动整合到一个闭环中。它统一并解释了现代深度网络和许多人工智能实践的演变。虽然整个文章主要以视觉数据的建模为例。但研究人员相信这两个原则将统一对广泛自主智能系统的理解并为理解大脑提供一个框架。最后他们还以热力学之父的话作为结尾。大致意思是只有当你能测量并用数字来表示你所讲的东西时你就对它有了解如若不然它可能是知识的开始但在你的思想中你几乎没有推进到科学的阶段。02One More Thing有意思的是就在提交arXiv之际马毅教授还在网络上求助有人就不能写一个接口吗一键提交论文的那种。而不是花费大量时间在修改论文。网友们也纷纷支招使用LaTeX 编译器而不是PdfLaTeX。还有人直接上图。好了感兴趣的旁友可戳下方链接了解更多论文链接https://arxiv.org/abs/2207.04630参考链接[1]https://weibo.com/u/3235040884?profile_ftype1is_all1#1657668935671[2]https://twitter.com/YiMaTweets/status/1546703643692384256[3]https://twitter.com/doristsao/status/1546722505091534851未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
