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            打造通用人工智能應知識與數據並重

            發布日期:2019-11-04 信息來源:新華網

                目前,大數據驅動的人工智能在産業落地方面遇到諸多問題。在31日開幕的2019北京智源大會上,相關專家學者提出,開發人工智能應避免過度依賴大數據,未來要更重視知識和經驗的學習。

              中國科學院院士張钹在大會上說,訓練人工智能主要依靠兩種資源:一是數據;二是知識和經驗,特別是常識。目前人工智能的成功應用多是基于大數據的深度學習,但該方法一定程度存在“不可靠、不可信、不安全、難推廣”等缺點。

              張钹說,單純靠數據驅動在很多應用場景下無法解決實際問題,如在智能翻譯領域,僅靠數據訓練會産生重大錯誤。機器無法理解很多基本常識,像“你真行”的“行”,就會被機器認爲與“人行道”的“行”同義。因此,打造通用人工智能,必須把數據跟知識和經驗結合起來。

              他還認爲,開發人工智能的目標並不是要做跟人類完全一樣的機器,而應當優勢互補,開發在某些方面勝過人,在某些方面弱于人的機器,這樣才可打造和諧的人機關系。

              美國加利福尼亞大學洛杉矶分校教授朱松純在大會上說,目前人工智能的工作有點像“鹦鹉學舌”,只能單純學習對話,而不理解內容。大數據、算力與深度學習結合的人工智能模式在産業落地時暴露出很多問題,如只能做特定的、人類事先定義的任務,不能做通用任務;需要海量數據,成本極高;模型不具有可解釋性,人類無法理解其決策過程等。

              朱松純介紹了以“大任務”爲驅動的通用人工智能研究方向。他借鑒兩歲前的嬰幼兒以任務爲中心,探索物理世界和獲取社會常識的學習路徑,增強了人工智能常識推理、舉一反三的能力。團隊開發出“眼中有活”的桌面機器人,可在茶杯空了後主動爲人加水。

              本次大會由北京智源人工智能研究院主辦,爲期兩天。來自美國斯坦福大學、英國曼徹斯特大學、清華大學、北京大學等機構的100多位海內外人工智能專家就智能芯片、自然語言處理、人工智能倫理等議題展開討論。

             

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