【笔记】张俊教授:人工智能创新研究之探索

人工智能创新研究之探索

美国密歇根大学 张俊教授

主题:

1、AI创新的高度跨学科、深层交汇特征

2、人工智能应当以人为本

3、创新研究的内在驱动和人才素质

 

  • AI创新的高度跨学科、深层交汇特征

1、对智力的研究不成熟

对物理的研究,对生物的研究都已经很成熟,但对智力的研究国际上还没有公认的“基石”。

2、神经元编码

如何像给单词构造字母一样对神经信息进行编码是当前的一大问题。

3、学科融合

(1)脑科学+数学=计算神经科学

(2)认知+脑科学=认知神经科学

(3)数学+认知=数学心理学

(4)心智+机器+数学=Center for Brains,Minds and Machines(CBMM中心)

4、神经元编码需要用到的理论

(1)信息论

(2)编码理论

(3)滤波理论

5、人工智能需要在多个层面共同创新

(1)数学层面

(2)算法层面

(3)硬件层面

6、当前的成功案例

利用动物学习理论进行强化学习

 

  • 人工智能应当以人为本

1、当前主要的目标:让机器像人一样理解图像

2、贝叶斯脑

(1)贝叶斯脑理论认为大脑的知觉、推理、学习过程遵从贝叶斯计算方案

(2)哈佛大学通过实验发现婴儿的思考符合贝叶斯的推理方案

 

  • 创新研究的内在驱动和人才素质

1、东方文化培养人才讲究境界

第一境界——昨夜西风凋碧树,独上高楼,望尽天涯路

第二境界——衣带渐宽终不悔,为伊消得人憔悴

第三境界——众里寻他千百度,蓦然回首,那人却在灯火阑珊处

2、西方文化讲究乐趣

追求真理

坚韧不拔

好玩会玩

3、创新之路十分艰难

第一阶段:不被重视

第二阶段:引起别人的注意

第三阶段:觉得可能成功

第四阶段:取得成功

 

  • 结语

为什么要登山?

因为山在那里!(Because it is there!)

 

 

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