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人工智能界的大佬 这些才是真正的大牛

发布时间:2019-05-03 06:05 来源:未知 编辑:admin

  下面我们要说人工智能领域的大佬们才是真正的大牛,比如图灵、比如冯诺依曼,他们的启蒙值得我们用很多年来发展,图灵甚至被称为人工智能之父。

  INTELligence)这一术语,这也因此被认为是人工智能诞生的标志。从此开始了人工智能长达半个多世纪的发展,期间有着众多的大师出现。人工智能界的大佬

  传感器的14度自由机械手,可以像人一样搭积木。马文·明斯基,最早联合提出了“人工智能”概念,被尊为人工智能之父。他在人工智能领域卓有成就:人工智能领域首位图灵奖获得者,虚拟现实最早倡导者,也是世界上第一个人工智能实验室MIT人工智能实验室联合创始人。

  约翰·麦卡锡,他因在人工智能领域的贡献而在1971年获得图灵奖。实际上,正是他在1956年的达特矛斯会议上提出了“人工智能”这个概念,被称为“人工智能之父”。程序员知道如何让计算机进行演绎推理,因为其中涉及到的数学计算机能够理解。但如果想让计算机进行人类赖以生存的这种推测性的(而又常常正确的)常识推理,就得发明一种全新的数理逻辑。而这正是约翰 · 麦卡锡为自己设立的目标之一。麦卡锡的成名还有其他原因。他发明了人工智能领域的首要语言Lisp(list processing,表处理),而且自其诞生之日起,就为编程语言设计提供了丰饶的思想源泉。同时,作为一名教学者和难题设计师,他在密码学和平面性

  等亚学科领域激发了众多计算机科学家的灵感。已经证明,LISP的这些特点是解决人工智能核心问题的关键。此外,精巧的表机制也是进一步简化LISP程序设计的方便而有力的工具,因此,LISP自发明以来,已经被广泛用于数学中的符号微积分计算,定理证明,谓词演算等领域。它和后来由英国伦敦大学的青年学生柯瓦提出、由法国马赛大学的考尔麦劳厄所领导的研究小组于1973年首先实现的逻辑式语言PROLOG并称为人工智能的两大语言,对人工智能的发展起了十分深远的影响。LISP所蕴含的丰富的思想和深刻的意义也吸引了负责设计Algol语言的国际委员会,麦卡锡因此而被吸收为该委员会的成员。Algol中后来采纳了LISP关于递归和条件表达式这些思想。

  冯·诺依曼(John von Neumann,1903~1957),原籍匈牙利,布达佩斯大学数学博士。20世纪最重要的数学家之一,在现代计算机、博弈论、核武器和生化武器等领域内的科学全才之一,被后人称为“计算机之父”和“博弈论之父”。冯·诺伊曼对世界上第一台电子计算机ENIAC(电子数字积分计算机)的设计提出过建议,1945年3月他在共同讨论的基础上起草了一个全新的“存储程序通用电子计算机方案”--EDVAC(Electronic Discre

  Variable Automatic Computer的缩写)。这对后来计算机的设计有决定性的影响,特别是确定计算机的结构,采用存储程序以及二进制编码等,至今仍为电子计算机设计者所遵循。1946年,冯·诺依曼开始研究程序编制问题,他是现代数值分析——计算数学的缔造者之一,他首先研究线性代数和算术的数值计算,后来着重研究非线性微分方程的离散化以及稳定问题,并给出误差的估计。他协助发展了一些算法,特别是蒙特卡罗方法。40年代末,他开始研究自动机理论,研究一般逻辑理论以及自复制系统。在生命的最后时刻他深入比较天然自动机与人工自动机。他逝世后其未完成的手稿在1958年以《计算机与人脑》为名出版。

  在过去一周左右时间里,两名人工智能专家一直在Twitter上就人工智能(AGI)之路展开友好(但竞争激烈得令人愉快)的辩论。对于那些不熟悉这个术语的人来说:AGI是机器中人类级别的智能。争论集中在一个特定的AI开发是否一定是通向AGI的道路。这比那要复杂得多,但要点是勒昆(LeCun)坚信,深度学习

  这似乎没什么大不了的,尤其是如果你用点赞和转发量来衡量的话,但有时,历史在发生的时候对主流来说并不敏感。这场辩论的主要鼓动者,勒昆和马库斯,可能不是你所习惯的那种社交媒体影响者,但在机器学习

  作为Facebook的最高人工智能,勒昆负责尖端机器学习技术的开发。至少以前是这样,我们听说他从日常工作中抽身出来,全身心地投入到索菲亚机器人的研发中。马库斯在纽约大学教授心理学和神经科学,这使他成为智力方面的专家。然而,在11月的人工智能大辩论中,不仅仅是勒昆和马库斯在推特上交流。就像所有的好节目一样,有很多明星客串。

  TNW就这本书采访了福特。他告诉我们,他从写作中获得的最大收获是看到专家们对人工智能领域的看法是多么不同。你当然可以在Twitter上看到他的意思。而且,如果你能把这场对话的导火索归功于福特,那么马库斯和勒昆为这场引人入胜的辩论打开了大门,理应得到疯狂的尊重。很明显,未来的道路并没有在Twitter上持续一周的辩论中找到答案。不管你对社交媒体有什么看法,只要能上网,任何人都能看到这些才华横溢的人讨论AGI,这绝对令人惊叹。这就像物理学家在讨论曼哈顿计划早期构想一样。

  「好的」这两个字后面加上最简单的表情,都会让这个单纯的词语变得不再单纯。在不同的情景回复不同的人时,表情符号可以让这个常见的回复词,带上不同的情绪,沮丧、开心、无奈、窃喜、期待……

  麻省理工学院有一个团队正在进行一个名为「DeepMoji」的项目,利用人工智能对人们在社交网络上使用的 emoji 表情符号进行研究,通过机器学习的手段,让人工智能读懂人们的情绪,尤其是语言中的「反讽」。

  说它剽悍,是因为它“长”在枪上。但其实,AI本身并不剽悍啦……据俄罗斯塔斯社消息,AK-47制造

  讲过几个荤段子就敢说自己是“老司机”?这款AI表示严重不服!Porxxub已经宣布推出一款全新的识别引擎,这款引擎由 AI 驱动,使用计算机视觉技术自主检测和识别内容以及表演者。

  该引擎和算法迄今为止通过简单的扫描和解释镜头进行了训练,已识别超过 1 万种色情内容。 Porxxub表示使用了数千个视频以及演员的官方照片来训练这个 AI 驱动的解决方案。

  DeepMind 刚刚在博客中宣布,与合作伙伴暴雪一起,发布了一套名为 SC2LE (StarCraft II Learning Environment)的工具组件,这套工具组件将加速即时策略游戏星际争霸 2 中的 AI 研究。

  当然啦,为服务人类而生的AI并不是一门心思地玩儿咯,这是一盘大旗:通用人工智能的下一个重大挑战是回答大规模多个 AI 智能体如何从激励和经济约束共存的环境中吸取经验,学习人类水平的合作或竞争。随着深度加强学习(DRL)的蓬勃发展,研究人员开始借助增强后的学习能力,着手解决多代理协作问题。

  人类玩起大型对战游戏来,一言不合就要互相“问候亲人”,所以最天真无邪的AI还是比较喜欢玩小游戏……

  微软AI打出《吃豆人》最高得分:999,990分。微软研究员开发了一个AI系统,在雅达利2600游戏主机上挑战《Ms. Pac-Man》游戏后,以999,990的分数,打破了该游戏最高得分纪录(的吃豆人得分榜显示,该版本此前的最高分是266,330分)。

  所谓“救人一命胜造七级浮屠”,那么最天使的AI非这位能够预判人类自杀倾向并提前预警的AI莫属了。

  Walsh和他的同事创建了一些机器学习算法,这些算法可以预测病人试图自杀的可能性,其精度高得吓人。试验结果表明,算法对某人在2年内是否有自杀倾向的预测精准度达到了80-90%,而预测下周是否会试图自杀的准确度则高达92%。

  曾经一度横扫人类围棋界的阿法狗最近终于迎来了真正意义上的对手,不过……打败它的,还是AI。

  近日,DeepMind发布了AlphaGo AI的下一个迭代AlphaGo Zero。Zero自学围棋仅仅3天后就战胜了击败李世石版本的AlphaGo,战绩是惊人的100:0……

  围棋的世界如此令人心塞,我们还是来说说找工作的事情好了(???好像更心塞了)。全球最大的求职搜索引擎Indeed的副总裁Raj Mukherjee表示:“人工智能可以用NLP(自然语言处理)对工作描述和应聘者的简历进行分析,并以此进行匹配。”

  人工智能甚至可以从搜索引擎上搜集约4.5亿份求职人员的职位描述和工作经历,以此匹配求职人员的薪资范围。

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