【笔记】郑南宁教授:面对人工智能的挑战,人才培养的下一步该如何走

主题:

1.人工智能是什么样的学科

2.未来人工智能形态是什么

3.人工智能给教育学习带来什么变化

4.人工智能人才培养如何应对国家需求

5.西安交大对人才培养体系如何思考

 

人工智能三个阶段:

专家系统(中医专家系统)—>特征系统—>语音、图像分类—>未来:目标交给机器,让它完成计算

 

人工智能5大流派:

  1. 符号主义:认知即计算

局限:对问题本身要抽象出数学精确意义上模型、要给出确定的算法,提出的问题必须可递归

  1. 仿生学派:认知即网络
  2. 行为主义:感知–行为,反馈
  3. 贝叶斯方法:通过对不确定事件的描述
  4. 类推学派:svm根据约束条件优化函数

深度网络的局限:需要大量标注数据;存储架构无法进行高效的图数据索引和存储;无法实现有效的注意机制。

缺乏人类人之核心:推理

 

 

 

存在的问题:

  • 条件问题:不可能枚举出一个行为的所有先决条件
  • 结果问题:不可能枚举出一个行为的所有结果

当前目标:以脑认知和神经科学与机器学习融合的学习机器

 

未来发展方向:人机协同是人工智能发展的一种可行的模型

 

美国人工智能协会主席观点:

人工智能应该增强人工劳动者

  • Ai应该与人类更好协同工作
  • 设计具有人类意识的AI系统
  • 构建人在回路中的心智状态模型

 

 

发展人机协同混合这样一种新的人工智能我们需要知道:

  • 什么是人类智力所独有的特征
  • 要做到像人一样拥有智能行为计算机需要什么样的能力

 

 

人工智能的四大挑战:

  • 不需要人类帮助下的学习
  • 感知礼节
  • 自我意识情感反思自我
  • 人工智能带来的影响

 

人工智能对教育和学习带来而变化:

教育变成可追溯可计算的活动

anyShare分享到:
This entry was posted in 新闻动态. Bookmark the permalink.

发表评论