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陆奇最新演讲:没有学365体育网投: 习能力,看再多世界也没用
时间:2019-05-31 16:46

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陆奇最新演讲:没有学习能力,看再多世界也没用

时间:05-24 16:28 阅读:4277次 转载来源:猎云网

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猎云网注:软件 + 硬件 + 算法,有了这些知识之后,我们可以决定,如果我们知道这些,我们想解决这个问题,提高这个价值。我们应用这些知识来达到我们的目的,达到目的之后,我就创造社会价值和商业价值,到时候会有更多的数据,造成这样一个闭环。这里我强调一下,数据一定要是活的数据才有价值,一次性的数据一点用都没有。所以一定要有商业生态,数据才会真正有价值,因为应用不断在变,技术不断在变。一定要有这样的闭环,这个模式是任何人工智能创造价值必须遵守的。文章来源:笔记侠(ID:Notesman),2019年4月18日,陆奇成为YC中国创始人后首次对外分享,选择在清华大学,面向清华学子讲授《人工智能时代的创新创业浪潮》,知乎独家制作上线《YC陆奇:AI技术核心本质和创新》私家课,经YC同意,授权笔记侠首次发布讲座精华文字版。

今天分享的主题是“人工智能时代,创新创业浪潮”。

人工智能,毫无疑问,它对社会影响的深度和广度将是空前的。那么,在创新创业上,我们该如何更好地抓住人工智能这样一个历史性浪潮的机会?

今天,我想和大家分享的是我个人在过去几十年里,做技术、做产品所总结的一些心得。

如何把控人工智能时代的机会?整体思路有两点,第一:站得更高,第二:站得更远。

如何站得更高、更远?一种方法把人工智能技术的核心本质理解得更深,尤其是结构化的本质,用它来推理将来创新的机会。

我们回顾过去60多年来的数字化工业历史,看到它的结构化因素,用这个方式来预测人工智能时代有什么样的创新机会的结构。

所以,首先我想把人工智能技术的核心结构和趋向和你分享一下,然后以此为基础来推演AI时代的创新机会。

同时,再分享一下我的心得,告诉你如何准备、探索和参与,来抓住这样一个机会。

一、AI 的本质:

生产和运用知识完成任务的通用能力

1.AI技术的真正内核是什么?

今天基于深度学习为主的人工智能技术,把外表展示形式剥离掉看它的内核,本质是一种新的计算形式,它的底层 substrate(基质)是以分布式的重叠向量为基础,以这样的向量空间作为任何一个模型的特征表达空间。

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传统意义上的机器学习使用的所有特征工程,如果一旦映射到这样一个重叠向量的空间当中,很快可以通过可微分函数的表达形式来快速地学习自动表达的特征表达。

这一点对学计算机科学的、有技术背景的同学来讲,我要稍微强调一下,也是我个人过去多年,做技术做产品一个重要的心得。

也就是说,如果我们可以自动地学习特征表达,而且这些特征表达可以用来解决不同的任务,它本身就是知识。

我们人可能把知识看得过分人化了,一定要用自然语言,一定要用图谱才能表达知识吗?重叠的向量如果可以非常有效地解决多种任务,它本身就是知识。

这是重要的一点。没有技术背景也没关系,你要 take away ,你一定要获取的最大的重点就是,我们现在找到了一种新的计算方式,它有不同的底层,不同的 substrate,它的核心是可以从大量的数据当中快速地获取知识。

有了这一点,接下来我们就有一个以前没有的机会。

我们可以通过今天可用的工程化的方式,用电子技术、电气技术和机械技术来打造新一代的智能系统。

但是在进一步展开巨大的前景之前,我们有必要结构化的讲一下智能系统它的核心特征是什么,什么样的系统是典型的智能系统,理解这点有助于预测它的未来和它会带来的改变。

2.智能系统的结构

最好的智能系统是一个生物系统——人,任何系统,生物系统也好,机械系统也好,如果是智能的话,它一定在结构上有这三个组成部分,intrinsic architectural trinity(三位一体):

① 感知系统

它有一个感知系统,它必须对环境有感知的能力,通过观察,我们把它叫作观察系统。通过对环境的观察,用数据来表达出来——数据代表了一种数字化的媒体,来记载对环境的感知。它本身是一种知识的载体。

② 智力系统