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  来源:大河网   
    2020-3-12

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      微软全球资深副总裁Peter Lee

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      微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文

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      美国康奈尔大学计算机系工程学与应用数学教授、图灵奖得主John Hopcroft

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      德克萨斯大学人工智能实验室主任、ACM与美国人工智能学会(AAAI)院士Raymond Mooney

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      南加州大学计算机科学与数学系教授、ACM院士滕尚华

      John Hopcroft是美国康奈尔大学计算机系工程学与应用数学教授也是1986年图灵奖得主。两年前他还在从事计算机科学理论的研究而今却投身于人工智能(AI)的洪流。“AI确实吸引了太多人的想象力现在每个人都在想着怎么做AI几乎可以说都与AI沾边。”10月19日第十九届“二十一世纪的计算”大型国际学术研讨会在哈尔滨举办期间谈起如今AI的热度微软全球资深副总裁、美国计算机协会(ACM)院士Peter Lee深有感触。

      在Peter Lee看来AI与机器学习的出现是人类历史上的一个拐点就好像曾经的活字印刷术一样将改变人类的历史。而我们需要做的则是推动AI的应用与普及以及不断探索AI的极限。

      人工智能革命

      本届“二十一世纪的计算”学术研讨会的主题是“人工智能未来之路”。主办方微软亚洲研究院与哈尔滨工业大学之所以聚焦于此是希望在人工智能浪潮全面爆发的时刻从计算机科学基础研究的角度探寻人工智能领域的未来走向帮助人们更好地抓住计算机科学发展的机遇。而前来参加此次盛会的数位学术“大咖”对此俨然也是“心有戚戚焉”。

      John Hopcroft大会报告的主题就是“AI革命”。作为实现人工智能的一种方法John Hopcroft认为信息革命正在改变我们的世界而机器学习则是其重要的推动力。其中深度学习是机器学习非常重要的一个方面。然而截至目前深度学习仍旧存在一些问题。

      他举了一个例子几乎相同的两张猫的图片深度学习算法将其中一张识别为猫而将另一张识别为汽车。这表明这一算法并不能解释猫之所以被称之为猫的原因也不能理解猫是一种爱吃鱼的动物。因此他认为“现在的人工智能只是高维空间的模式识别而已并不能抽取物体的本质特征进而理解其功能或其他重要方面。”在John看来要实现这一点需要另外40年的时间才能完成这场革命。

      Raymond Mooney是德克萨斯大学人工智能实验室主任也是ACM与美国人工智能学会(AAAI)院士。他也认为虽然近年来深度学习在很多非常具有挑战性的问题上取得了长足的进步如语言识别、图像识别、棋牌游戏等但这一算法的能力被过度夸大了它具有明显的局限性尚不能真正解决AI的核心问题。

      他特别指出现在基于神经网络的深度学习吸引了人们绝大部分的注意力相对而言符号学习这一古老而重要的分支并没有得到应有的重视。他希望未来能把深度学习与符号学结合起来真正实现人工智能。而“未来之路”还很长也会很激动人心。

      基础研究的重要性

      滕尚华是美国南加州大学计算机科学与数学系教授、ACM院士曾两度获得理论计算机领域最高奖——哥德尔奖。他的研究成果对于如何应对大数据时代的挑战有重要启示。

      作为一名计算机理论科学家滕尚华告诉〖中国科学报〗记者他之所以研究某个问题是因为这个问题让他觉得“非常美”具有想象的空间。在他看来“理论与实际总是有很大的差距这个差距有时候是好事情有时候也是坏事情。”好事情就是它给做理论的人一个小的自我空间可以让研究者更加富有想象力坏的一面就是它不一定马上就会产生影响。“所以美与有用不一定相同。”

      此前微软全球资深副总裁、微软亚太研发集团主席兼微软亚洲研究院院长洪小文在其〖中国人工智能的发展正迎来最好的时代〗一文中写道“中国要拥有更强劲、更可持续的AI竞争力除了注意在产业能开花结果的技术还需要加大对基础研究的投入甚至是那些尚处于‘冬天’的领域。”

      对此滕尚华也很认同。不过他很乐观地认为现在包括清华、北大、哈工大等在内的国内一流高校已经培养出很多接受了世界级训练的有才华的青年不亚于世界任何其他地方。在开放、自由的交流氛围下在好奇心的驱使下这些年轻人未来一定可以“自我优化”做出有价值的基础研究。

      微软公司新近成立了微软研究院人工智能中心(MSR AI)。在接受〖中国科学报〗记者采访时Peter Lee表示其初衷正是为了纠正这样一个危险的倾向即有些研究员可能更倾向于从事一些短期的、能很快产生实际影响的研究而微软则希望他们对AI能够有更长期的一些思考。“这就是为什么我们成立了MSR AI这个新机构的原因主要是希望能够促进对于AI最根本、最基础的一些理解与研究。”

      AI的局限性

      10月19日凌晨谷歌人工智能团队DeepMind在〖自然〗杂志上发表论文宣布新版AlphaGo——AlphaGo Zero可以在没有人类指导的情况下学习。这一进展在业内引起了很大反响。

      谈及这一话题Peter Lee告诉〖中国科学报〗记者假如能够非常具体地定义某一个任务例如打游戏或者完成某项翻译工作微软研究员所提出的一种新的学习范式——对偶学习也非常接近于能够让机器在无监督的情况下进行自我学习。对偶学习最关键的一点是给定一个原始任务模型其对偶任务的模型可以给其提供反馈。例如就机器翻译而言从中文到英文与从英文到中文就是一种对偶性。

      不过Peter Lee也坦承假如任务是更加复杂或者开放性的问题还不清楚AI的这种学习模式能否进行。

      洪小文表示如何帮助机器更好地学习是一个未来非常广阔的话题。除了对偶学习微软还在风格迁移、视觉特征迁移等方面都提出了新的算法以促进AI创造力的提升。

      那么我们现在差距完美的人工智能究竟还有多远?对此Peter Lee认为虽然目前人工智能在技术与产业两个方面都面临“奇点时刻”但这一问题仍旧难以回答。因为我们还不知道人工智能的潜力是否像光速与声速一样有局限性与边缘。“我们唯一能确定的是机器的智能与人类智能是非常不同的。”计红梅

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      来自安徽的50年老汤(化名)半月前因夜间突发抽搐、口吐白沫20多分钟后才恢复意识家人慌忙拨打120将其送至当地医院医生考虑是癫痫发作行颅脑核磁共振等检查后医生告诉他其双侧大脑半球多发巨大占位病灶具体诊断只有开颅探查后才能确定。后家人多方打听来到南京鼓楼医院神经外科进一步诊治。

      老汤的妻子告诉医生在这次癫痫发作之前患者有长达20余年的间歇性头痛病史在当地医院就诊后予口服止疼药缓解未予重视。且老汤喜食猪肉几十年来一日三餐无肉不欢偏爱当地“卤肉”常常为了省事不予烹煮直接食用。南京鼓楼医院神经外科倪红斌主任通过病史询问、临床表现及影像学检查首先考虑为脑囊虫病。

      1月23日患者的颅内占位切除术在麻醉科与手术室护士密切配合下进行倪红斌主任医师、王斌副主任医师为患者实施显微手术仔细分离蛛网膜进入脑沟保护好功能区脑组织到达脑内见到脑囊虫包膜。专家聚精会神地将脑囊虫连同包膜从脑内慢慢拖出。术后患者清醒无任何神经功能损伤复查CT病灶完全消失。这次脑内“捉虫术”的成功是南京鼓楼医院神经外科微侵袭手术理念与多学科密切协作的结果。术后病理科对虫子进行切片化验确认病虫的种类为猪肉绦虫。

      原来绦虫引起了老汤脑内的炎症产生占位效应致使他一直出现间歇性头痛、癫痫等症状。至此谜底终于揭开!(通讯员 王娟 记者 于丹丹)

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