深度学习只能帮助我们解决10%的难题

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小编:今天上午,《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China在北京举行。会上,MIT计算机科学和人工智能实验室教授Tomaso Poggio发表了演讲,阐述了过去五年人工智能领域的前沿探索,以及

哈萨比斯恩师:深度学习只能帮助我们解决10%的难题

  今天上午,《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China在北京举行。会上,MIT计算机科学和人工智能实验室教授Tomaso Poggio发表了演讲,阐述了过去五年人工智能领域的前沿探索,以及未来可能在哪里取得突破。

  Tomaso Poggio表达了对深度学习的看法,他说,深度学习有点像这个时代的“炼金术”,但是需要从“炼金术”转化为真正的化学。

  Tomaso Poggio认为,过去五年人工智能领域最重要的两个成就是:AlphaGo和自动驾驶,而这两个领域都有自己的学生,一个是AlphaGo的领导人哈萨比斯(Hassabis),另外一个就是Moblieye的CEO Amnon Shashua。

  AlphaGo和Moblieye所取得的进步,背后是什么动因呢?Tomaso Poggio认为这要归功于机器学习的算法,也就是深度学习和强化学习,它们都来自于认知科学以及神经科学。

哈萨比斯恩师:深度学习只能帮助我们解决10%的难题

  “但是,深度学习可以帮助我们解决10%的难题,剩下的90%需要来自神经科学以及认知科学的研究。”Tomaso Poggio称,未来我们需要更好地了解人的思维和大脑。据悉,目前Tomaso Poggio正在领导麻省理工学院的CBMM中心研究这个问题,“我们的使命就是要在理解认知方面获得新的进步,同时也需要去了解整个智能的架构和智能背后的科学原理。”Tomaso Poggio说到。

  以下为Tomaso Poggio演讲实录:

  Tomaso Poggio:今天我想和大家谈一下人工智能领域正在发生什么。首先,我想说说我们在人工智能最近所取得的一些成功,尤其是过去五年,以及我们人工智能未来可能在哪里取得突破。然后,深度学习。深度学习有点像我们这个时代的炼金术,但是需要从炼金术转化为真正的化学。这样我们才能知道,深度学习在未来到底可以实现什么。

  过去五年,人工智能领域最重要的两个成就是:AlphaGo和自动驾驶。我在这行待得够久了,因此两个领域都有我的学生:一个是AlphaGo的Hassabis(哈萨比斯)先生,他是DeepMind员工,现在在谷歌;另外一个就是Moblieye的CEO Amnon Shashua,他现在已经加入了英特尔。

  接下来我们可以看一下过去23年机器学习取得了哪些进步。

  23年以前,我和哈萨比斯(Hassabis)希望可以把计算机视觉和机器学习进行整合,然后创造出一个学习系统辨别行人。在这个短片中,我们可以看到机器识别出了行人和信号灯,基本上每秒钟会出现10个错误,当时是1995年,所以我们对这个结果还是非常满意的。

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