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码报:【j2开奖】人工智能和机器学习值得关注的6个方向和代表公司

时间:2017-02-08 02:28来源:天下彩论坛 作者:118KJ 点击:
作者:Nathan Benaich(Playfair Capital投资人,关注人工智能、大数据投资) 编译:拓扑社 一笑 人工智能在过去的10年当中取得了长足进步,无论是无人驾驶,还是语音识别、语音合成。在

码报:【j2开奖】人工智能和机器学习值得关注的6个方向和代表公司

  

码报:【j2开奖】人工智能和机器学习值得关注的6个方向和代表公司

  作者:Nathan Benaich(Playfair Capital投资人,关注人工智能、大数据投资)

  编译:拓扑社 一笑

  人工智能在过去的10年当中取得了长足进步,无论是无人驾驶,atv,还是语音识别、语音合成。在这样的背景下,AI已经成为一个越来越热门的话题,并且已经开始影响我们的日常生活。

  以下是人工智能发展值得关注的六个领域,对电子产品和服务的未来将会产生巨大的影响。我将解释它们是什么、为什么重要、如何被运用,以及列举相关技术领域的司。

  1、强化学习Reinforcement Learning

  强化学习机器学习中的一个领域,强调如何基于环境而行动,以取得最大化的预期利益。其灵感来源于心理学中的行为主义理论,即有机体如何在环境给予的励或惩罚的刺激下,逐步形成对刺激的预期,产生能获得最大利益的习惯性行为。增强学习是机器学习中一个非常活跃且有趣的领域,相比其他学习方法,强化学习更接近生物学习的本质,因此有望获得更高的智能,这一点在棋类游戏中已经得到体现。

  Google DeepMind 的AlphaGo就采用了强化学习,强化学习另一个典型的应用是帮助优化Google数据中心降温系统的能源效率,强化学习系统可以将原来降温的能耗降低40%。使用强化学习技术一个重要优势是,训练数据的积累成本会很低。监督深度学习技术往往需要非常昂贵的训练数据,并且是很难从实际生活中获取。

应用:多个智能体(agents)共享同一个模型,各自进行学习;或者与环境中其他智能体交互和学习;学习三维环境导航,比如迷宫、自动驾驶的城市道路;在学习了一系列目标任务后对已观察过的行为进一步增强重述。(学习驾驶或者在电子游戏中为NPC赋予类似人类玩家的行为)

司:Google DeepMind, Prowler.io, Osaro, MicroPSI, Maluuba/Microsoft, NVIDIA, Mobileye

  主要研究人员: Pieter Abbeel (OpenAI), David Silver, Nando de Freitas, Raia Hadsell (Google DeepMind), Carl Rasmussen (Cambridge), Rich Sutton (Alberta), John Shawe-Taylor (UCL) 等

  2、生成模型Generative Models

  判别模型(discriminative models)主要用于分类和回归任务,生成模型主要用于在样本训练中学习概率分布。

  ● 应用:时序信息模拟;超分辨率图像;2D图像三维重建;基于小样本的数据生成;单输入多输出系统;自然语言交互;半监督学习;艺术风格转换;音乐和声音合成;图像修复

公司:Twitter Cortex, Adobe, Apple, Prisma, Jukedeck*, Creative.ai, Gluru, Mapillary, Unbabel

3、记忆网络Networks with memory

  为了能让AI系统具有真实世界一样的多样性环境,AI必须持续学习新任务并在未来记住如何处理它们传统的神经网络并不能记住这么多任务,这个缺点被称为灾变性遗忘(Catastrophic Forgetting)。这是由于当神经网络从解决A问题转向解决B问题的过程中,神经网络会随之变化。也有很多种强大的网络结构赋予了神经网路不同程度的记忆能力。包括长-短记忆网络,能够处理和预测时序;DeepMind的微分神经计算机结合了神经网络和记忆系统的优点,以便从复杂的数据结构中学习;同时还有弹性权重联合算法,根据先前问题的重要性来减慢某些权重。

(责任编辑:本港台直播)
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