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DeepMind-深度学习: AI革命及其前沿进展

2018-09-26

 

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。
 
报告导读

 

 
进展的关键要素:基础科学理论、数据、计算力、软件

 

 
深度学为什么成功的另一视角: 深度从数据中学习
 

 

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


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