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中科馆大讲堂《知识就是力量》系列讲座之“走到人工智能背后”

发布时间:2019-05-08 21:31 来源:未知 编辑:admin

  本期中科馆大讲堂《知识就是力量》系列讲座邀请到了《知识就是力量》杂志12月刊Hello,AI!“特别策划”栏目作者习翔宇老师,带大家了解时下最火的“人工智能”背后的故事。

  习翔宇,本科毕业于清华大学自动化系,现为北京大学在读博士,从事自然语言处理和深度学习相关研究工作。曾获得清华大学优秀毕业论文奖、北京大学学业奖学金等。

  人工智能已经成为了一个具有众多实际应用和活跃研究课题的领域,并且正在蓬勃发展。尤其是近些年深度学习发展迅猛,取得了很好的效果,很多基于深度学习的应用也进入我们生活中,例如图像识别、机器翻译、自动驾驶系统等。

  习老师当天的讲座,从我们身边的人工智能应用开始介绍,包括:自动驾驶、图像处理、机器翻译、语音识别、推荐系统、自动新闻编写、黑白照片自动上色,等等。

  从图中可以看出,人工智能经历了三次浪潮,逐步发展为今天颇受重视的领域,那么我们一起来详细看看AI的发展史吧。

  1950年,提出图灵测试,人工智能开始萌芽。(注:图灵测试指测试者与被测试者(一个人和一台机器)隔开的情况下,通过一些装置(如键盘)向被测试者随意提问。)

  1956年,达特摩斯(Dartmouth)大会上,人工智能这一概念被正式提出。

  1957年,Frank Rosenblatt提出了感知器模型,是最早的神经元模型。一个感知器接受几个二进制输入,并产生一个二进制输出。这段时期,人工智能的发展极为缓慢,在1969年走向了低谷。

  1969年,Minsky发表论文证明了感知器模型无法解决异或(XOR)问题。随后,在1986年,David Rumelhart和Geoffrey Hinton改变了神经网络的历史,引入了反向传播算法,并且将非线性激活函数引入了感知器模型,这样多层模型变得可以微分,梯度下降可以用来优化模型。自此,人工智能领域迎来了新的曙光。

  之后,90年代期间,浅层机器学习模型占据主流位置,2000年代至今,神经网络和深度学习逐渐火爆。那么,是什么驱动着人工智能的兴起呢?习老师提到了这四点:数据井喷(移动互联网/物联网等的兴起);计算能力的提升(GPU/TPU等计算资源);深度学习算法的发展;大数据时代的需求驱动。

  之后,习老师还介绍了神经网络基本结构、反向传播算法、循环神经网络、双向循环神经网络、LSTM、文本自动生成模型、机器翻译模型、CNN模型等内容,虽然同学们现在接受起来还比较困难,但仍然聚精会神地听着并认真做着笔记。

  关于人工智能会不会威胁人类一直是社会普遍关注的问题,习老师认为人工智能会在某些领域上超越人类,但并不会威胁到人类发展和生存。

  如果你想了解更多,可以通过阅读《知识就是力量》12期杂志Hello,AI!你想知道的,也许就在这里。

  讲师简介:赵要风,中国农业生物技术学会副理事长,中国农业生物技术学会动物生物技术分会理事长,农业生物技术国家重点实验室副主任,国家大科学工程-模式动物表型与遗传研究设施(猪设施,又称“天蓬工程”)副首席科学家。

  讲座内容:以猪作为模式动物为核心,介绍我国模式动物表型与遗传研究设施建设、“模式猪”大科学计划,以及猪作为模式动物的几个主要研究方向及其应用前景。

  温馨提示:由于场地有限每期都是爆满的情况,烦请各位家长提前在公众号中预约报名。返回搜狐,查看更多

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