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牛津教授54页PPT揭秘AI革命及其前沿进展! · 2018-10-09

 


来源:专知(ID:Quan_Zhuanzhi)

 

作者:Nando de Freitas

 


【导读】2018年9 月 9 日-14 日,DeepMind主办的Deep Learning Indaba 2018 大会在南非斯泰伦博斯举行。会上,牛津大学教授Nando de Freitas和其他15位专家做了《深度学习: AI革命及其前沿进展》的报告。

 

全文报告PDF下载链接: 

 

https://pan.baidu.com/s/1j0Zm7RBk5v6uf9YDreI_vg 提取码( 提取码: 5dnw)

 

Nando de Freitas

 

Nando de Freitas是一名来自牛津大学的拥有高声望和优良业界口碑的机器学习教授。在2000年拿到Trinity College的博士学位后,1999至2001年他在 UC Berkeley担任博后,2001至2014年在 University of British Columbia担任教授,他还是加拿大高级科研学会(CIFAR)的一员,并拿到了许多学术类的奖项。Nando本人在其网站上这样简洁地描述他的兴趣:我想明白智能以及思考的机理。我的工具有计算机科学,统计学,数学和无尽的思考。2015年12月26日,Nando de Freitas加入了由Reddit管理的AMA(Ask Me Anything)平台。

 


 

人工智能进展的关键要素:基础科学理论、数据、计算力、算法软件

 


深度学为什么成功的另一视角: 深度神经网络从数据中学习

 


神经编程编译器

 


人工智能前沿7大热点:

 

强化学习

 

元学习

 

模仿学习

 

机器人

 

概念与抽象

 

感知与意识

 

因果推理

 

强化学习框架

 


AlphaZero

 




模仿:帮助我们在强化学习中解决探索

 

模仿人学习非常重要:翻译、语音模型,通用协同

 


观看Youtube视频学习,人可以从视频中学习各种技能,机器是否同样来学习?

 


挑战:领域鸿沟、没有动作、没有奖赏

 


跨模态距离分类

 


时序距离分类

 


感知意识:思维意识理论

 

世界自身的知识能够帮助解构和表示学习

 

学习确认的智能代理、行为和意图非常重要

 

一个智能机器必须知道它知道什么和它不知道什么

 

感知意识提供一个模仿学习的框架

 


慢学习以更快学习

 


few shot 元学习

 


条件策略的one-shot 模仿学习

 


因果推理

 


其他人工智能的前沿领域包括:

 

抽象,概念、关系,物体,程序,架构

 

自监督自动选取任务

 

持续性知识表示

 

基准性语言理解

 

情感性动机型系统

 

鲁棒性、灵活性与软件框架

 

模块发明

 

道德和治理

 

 

 

 

来源:战略前沿技术

 

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