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人工智能成功的几个必要条件——香港科技大学教授杨强

2016-08-13 00:07
蓝林笑生
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  人工智能的两个研究分支:一个是科学,一个是应用。

  在人工智能科学领域,人们一直有个问题:机器思维吗?过去60年,计算机专家们一直努力在回答这个问题。而在人工智能应用方面,研究人员探讨的问题是它如何对人们产生作用和影响。

  杨强提到,AI的成功有着5大必要条件:

  清晰的商业模式

  高质量的大数据

  清晰的问题定义和领域边间

  懂人工智能的跨界人才,擅长应用和算法

  计算能力

  人工智能在机器学习和深度学习方面已经有着很高的成就。此外,另外一种技术正在开始应用:强化学习。强化学习不仅仅能够学习人的行为,还能够更好的使用延迟反馈功能。而之后人们能否发明一种新的学习方法,能把大数据的模型在用于小数据身上,于是杨强提到了迁移学习。迁移学习是把深度学习和强化学习叠加在一起。

  三层结构算法系统

  目前人机交互的对话系统包括闲聊类和功能类。而从技术上层面来讲,这种对话系统分成两种,第一种最早出现的是基于规则的系统,这些就像在符号领域,它的好处是很准确。但存在的问题是很难扩展,对数据不够敏感。此外,它还不能应付很多不同的意外事件,所以学界关注的是机器学习的算法。

  而对于机器学习的算法,杨强认为深度学习之后的最新算法模型是一个三明治式的三层结构:第一层就是递归的深度学习,在这之上的第二层有一个强化学习的学习器,而第三层就是迁移学习,它能把一个已有的模型迁移到一个新的领域。

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