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深度学习

作者:特伦斯·谢诺夫斯基 来源:

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全球科技巨头纷纷拥抱深度学习,自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo,背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机,不再被动按照指令运转,而是像自然进化的生命那样,开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者,亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。...

15.5万字 更新:2020/09/29

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全球科技巨头纷纷拥抱深度学习,自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo,背后都是深度学习在发挥神奇的作用。全球科技巨头纷纷拥抱深度学习,自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo,背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机,不再被动按照指令运转,而是像自然进化的生命那样,开始自主地从经验中学习。 本书作者特伦斯·谢诺夫斯基是全球人工智能十大科学家之一、深度学习先驱及奠基者,亲历了深度学习在20世纪70年代到90年代的寒冬。

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马文·明斯基是一位杰出的数学家,也是麻省理工学院人工智能实验室(以下简称MIT AI Lab)的创始人之一。创始团队确定了这个领域的方向和文化。麻省理工学院的人工智能研究在20世纪60年代成了聪明人的阵地,这在很大程度上要归功于明斯基。他每分钟冒出的新点子比我认识的任何人都多,而且能让你相信他对一个问题的看法是对的,尽管这个看法会让人觉得有悖常识。我很钦佩他的大胆和睿智,但是并不认同他研究AI所选择的方向。

看似简单的视觉识别

积木世界(Blocks World)是MIT AI Lab在20世纪60年代推出的一个项目典范。为了简化视觉问题,积木世界由矩形积木组成,可以堆叠起来组成新的结构(见图2–1)。该项目的目标是编写一个能够理解命令的程序,例如“找到一个大的黄色积木并将其放在红色积木上面”,并规划出让机器人手臂执行命令所需的步骤。这看起来像小孩子玩的游戏,但却需要编写一个庞大而复杂的程序来实现。这个程序后来变得十分冗长烦琐,以至于编写该程序的学生特里·维诺格拉德(Terry Winograd)离开该实验室之后,该程序因为错误百出,频频崩溃,最终被无奈地放弃了。这个看起来很简单的问题比任何人想象的都要难得多,即使成功了,也很难把积木世界同现实世界顺利地连接起来,毕竟在现实世界中物体有不同的形状、大小和重量,而且并非所有边角都是直角。相比于照明的方向和位置都能固定的可控实验环境,在现实世界中,照明可能因地点和时间的不同而发生显著变化,这极大地增加了计算机物体识别任务的复杂性。

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