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人工智能是如何学会独立工作的?——深圳市人工智能行业协会
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人工智能是如何学会独立工作的?——深圳市人工智能行业协会

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  • 来源:
  • 发布时间:2021-04-26 10:50
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【概要描述】三月八日消息,据《纽约时报》报道,所谓的神经网络极大地推动了人工智能的发展,但是很难理解电脑是如何做出决定的。谷歌的研究者们正在研究机器如何学习。

人工智能是如何学会独立工作的?——深圳市人工智能行业协会

【概要描述】三月八日消息,据《纽约时报》报道,所谓的神经网络极大地推动了人工智能的发展,但是很难理解电脑是如何做出决定的。谷歌的研究者们正在研究机器如何学习。

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三月八日消息,据《纽约时报》报道,所谓的神经网络极大地推动了人工智能的发展,但是很难理解电脑是如何做出决定的。谷歌的研究者们正在研究机器如何学习。

 

这台机器开始学习独立工作。他们辨认面孔,辨认口语词汇,观看医学扫描,甚至展开他们自己的对话深圳市人工智能行业协会。

 

这一切工作都是通过神经网络完成的,神经网络属于复杂的计算机算法,是通过分析海量数据来学习执行任务。但这些神经网络提出了一个科学家正在努力解决的问题:判断机器是如何得出结论并不总是那么简单。

 

星期二,谷歌团队在解决这一问题上迈出了一小步。这些新的研究结果,大概描述了显示机器如何做出决策的技术。

 

谷歌研究人员 Christopher Olah指出,“即使仅仅是看到机器做出决定的过程的一部分,你也可以对机器是否会失效有更多的了解。”

 

目前,越来越多的 人工智能研究者正在开发更好的方法来理解神经网络。美国怀俄明州立大学(Jeff Clune)教授,现在供职于汽车服务巨头 Uber人工智能实验室,他把这种技术称为“人工神经科学”。

 

了解这些系统如何运作将变得更加重要,因为它们当前所做的决定都是人类做出的,例如谁得到了工作,自动驾驶汽车如何应对紧急情况深圳市人工智能行业协会。

 

神经网络的概念最初是在20世纪50年代提出的,其目的是模拟大脑中的神经元网络。但是这仅仅是大致的相似。这是一系列的数学运算,每一次运算代表一个神经元。谷歌的新研究旨在以高度视觉化的方式显示这些数学计算如何完成一些离散的任务,例如识别照片中的物体深圳市人工智能行业协会。

 

对于神经网络,每个神经元都会识别照片中可能出现的特定特征,例如从右向左特定角度弯曲的线,或者合并多条线条形成较大形状。谷歌希望提供一个工具,来显示每个神经元都在尝试着去识别什么,哪些神经元识别成功,以及如何共同努力才能确定照片中的真实情况——可能是小狗,燕尾服或者小鸟。

 

Orla说,谷歌正在讨论的这项技术还可以帮助判断神经网络容易出错的原因,以及在书写情况下如何理解这种行为。其他研究人员,包括克兰德,也相信这类技术也能帮助最小化“对抗样本”的威胁,例如某人可能通过篡改图像来欺骗神经网络深圳市人工智能行业协会。

 

研究者坦白地说,这项研究还在起步阶段。JasonYosinski也曾在 Uber人工智能实验室工作过,他认为谷歌的技术理念是“一流的”。Uber的 人工智能实验室是由 GeometricIntelligence这一被收购的创业公司创立的。然而,杰森·约辛斯斯基警告说,理解电脑思维也许永远。

 

他说:“从某种意义上说,当这些网络变得越来越复杂时,要了解为什么他们会做出决定将会非常困难,这就像是在试图理解为什么人类会做出某些决定一样。”

 

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