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Yann LeCun、Jeff Dean頻繁亮相普及人工智能知識,全民AI時代來臨|AI科技評論周刊

本文作者: 老王 2016-12-04 11:10
導(dǎo)語:繼吳恩達為產(chǎn)業(yè)界普及人工智能的應(yīng)用后,其他大牛也紛紛出現(xiàn)在媒體中。

前段時間,吳恩達連續(xù)給業(yè)界人士寫了兩篇公開信,為各行各業(yè)普及了人工智能在行業(yè)中的應(yīng)用。而在最近,谷歌大腦負責人 Jeff Dean 和 Yann LeCun 也頻繁在公眾場合露臉,為大眾解讀機器學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、增強學(xué)習(xí)等技術(shù)。

大神Yann LeCun親授:如何自學(xué)深度學(xué)習(xí)技術(shù)并少走彎路

Yann LeCun、Jeff Dean頻繁亮相普及人工智能知識,全民AI時代來臨|AI科技評論周刊

Facebook 的博客上發(fā)布了一條新消息,放出大神 Yann LeCun 親自講解 AI 知識的三彈視頻。然而如果 AI 領(lǐng)域的專業(yè)讀者,稍微點開視頻一看,便知道這好像是一個高中老師在講科普課的風格。

三彈視頻湊成一個系列,風格十分活潑,Yann LeCun 的講解里穿插動畫,并沒有太多技術(shù)性的內(nèi)容。LeCun 在視頻里就明確表示,這次主要是給大眾普及關(guān)于深度學(xué)習(xí)的基本原理,希望可以鼓勵年輕人、高中生對該領(lǐng)域有更多了解,激發(fā)他們來探索這一領(lǐng)域的興趣。

Yann Lecun 的三個視頻主要講述了個人工智能的基礎(chǔ)技術(shù):

  • 監(jiān)督學(xué)習(xí)最常用,關(guān)鍵是“調(diào)參”

  • 機器學(xué)習(xí),用模板來進行圖像識別

  • 深度學(xué)習(xí)新方法:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

四家企業(yè)聯(lián)合發(fā)起 OPEN AI LAB,聽聽余凱等大佬怎么說

Yann LeCun、Jeff Dean頻繁亮相普及人工智能知識,全民AI時代來臨|AI科技評論周刊

近日,開放人工智能實驗室 OPEN AI LAB 在北京成立,該實驗室由 ARM 攜手加速器安創(chuàng)空間、聯(lián)合全志科技、地平線機器人聯(lián)合發(fā)起。

據(jù)悉,成立該實驗室的目的是設(shè)立統(tǒng)一具有參考價值的算法框架和芯片標準,搭建一個基于嵌入式設(shè)備的人工智能平臺。

ARM 全球執(zhí)行副總裁兼大中華區(qū)總裁吳雄昂、地平線機器人 CEO 余凱、安創(chuàng)空間 CEO 陳鵬、全志科技副總裁薛巍,分別介紹了 OPEN AI LAB 的研究方向、落地形式以及對未來的展望。

專訪 Jeff Dean丨谷歌戰(zhàn)神談增強學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)

Yann LeCun、Jeff Dean頻繁亮相普及人工智能知識,全民AI時代來臨|AI科技評論周刊

谷歌大腦負責人 Jeff Dean 在接受 Fortune 雜志采訪時講述了他對無監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域應(yīng)用的看法,他指出你在使用谷歌搜索引擎或者使用地圖導(dǎo)航的時候,你需要記住他們背后有一個很大的大腦為你提供搜索結(jié)果,并確保你不會迷路。

當然,它并不是一個真正的大腦,而是谷歌大腦研究團隊。

在過去幾年中,研究小組已經(jīng)創(chuàng)造了超過 1000 個深度學(xué)習(xí)項目將其應(yīng)用在谷歌現(xiàn)有的產(chǎn)品當中:如 YouTube,谷歌翻譯和谷歌相冊等。研究人員通過深度學(xué)習(xí)將大量數(shù)據(jù)輸入到神經(jīng)網(wǎng)路當中,學(xué)習(xí)比人類識別速度更快的模式。

如何看待AI學(xué)者大規(guī)模從校園“出走”到工業(yè)界?

最近幾年時間里, 多倫多大學(xué) Geoffrey Hinton 加入谷歌,紐約大學(xué)的 Yann LeCun 到了 Facebook,斯坦福大學(xué)的吳恩達加入百度,卡耐基梅隆大學(xué)的 Alex Smola 加入亞馬遜。上周,谷歌聘任了斯坦福大學(xué) AI 實驗室負責人李飛飛。這些學(xué)者當中,有些依然在大學(xué)保留教職,但在商業(yè)領(lǐng)域存在感更強。

據(jù)美國國家科學(xué)基金會(National Science Foundation,NSF)統(tǒng)計,如今美國計算機科學(xué)領(lǐng)域的博士在工業(yè)界任職比例高達 57%,十年前這一比例是 38%。工業(yè)界的計算研究協(xié)會(Computing Research Association)稱,盡管美國博士生的總數(shù)在增加,但愿意留在學(xué)術(shù)界的人數(shù)比例達到了“歷史最低點”。

AI 領(lǐng)域的學(xué)生“對于公司來說至少價值 500-1000 萬美元”,卡耐基梅隆大學(xué)計算機科學(xué)學(xué)院主任 Andrew Moore 說道。

科技巨頭給予的優(yōu)厚待遇非大學(xué)能比擬,他們提供的不僅是穩(wěn)定的研究經(jīng)費、海量數(shù)據(jù)庫和計算能力,還有那種直接創(chuàng)造產(chǎn)品從而改變億萬人民生活的“興奮感“。

從個人收入來說,公司提供的大大高于學(xué)校,或許還會伴隨著股票期權(quán),日后財富收入更為客觀。據(jù) NSF 統(tǒng)計,在美國的計算機和信息科學(xué)領(lǐng)域,大學(xué)實驗室博士后的中等年薪為 5.5 萬美元,而公司實驗室工作的博士后中等年薪是 11 萬美元。

MIT人工智能算法披露:我們?nèi)绾斡?200 萬張圖片預(yù)見 1.5 秒后的世界

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麻省理工學(xué)院(MIT)計算科學(xué)與人工智能實驗室(CSAIL)的研究工作者的一項研究成果再次推進了機器學(xué)習(xí)的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)算法僅僅通過一張圖片,就可以讓計算機便生成一小段視頻來模擬圖中場景,并預(yù)測接下來會發(fā)生的情景。

訓(xùn)練過程使用了 200 萬個無標簽的鏡頭,視頻總時長達一年。相比使用基準模型算法,這一算法生成的視頻更真實。在測試過程中,深度學(xué)習(xí)算法生成的視頻和比基準模型算法真實度高了 20%。

研究團隊稱,這項技術(shù)可以用于改進安檢策略、提高自動駕駛安全性等諸多領(lǐng)域。據(jù)該實驗室博士生與第一作者透露,這一算法能夠?qū)崿F(xiàn)人類活動的機器識別從而擺脫人工識別的高昂費用。

“這些視頻展現(xiàn)了電腦認為將會發(fā)生的場景,”Vondrick 表示,“如果你可以預(yù)測未來,那么你必須能夠理解目前發(fā)生的事情?!癡ondrick、MIT 教授 Antonio Torralba 還有 Hamed Pirsiavash 教授共同發(fā)表的這一成果。Pirsiavash 教授是 CSAIL 的博士后,現(xiàn)于馬里蘭大學(xué)擔任教授。這項工作將于下周在巴塞羅那召開的神經(jīng)信息處理系統(tǒng)大會(NIPS)上展出。雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)雷鋒網(wǎng)

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