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作者:admin 发布于:2019-04-01 09:48 文字:【 】【 】【
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  深度學習領域三位先驅——約書亞·本吉奧、杰弗裡·辛頓和雅恩·勒昆榮獲2018年圖靈獎。

  當地時間3月27日,美國計算機學會发布將2018年圖靈獎頒發給深度學習領域三位先驅——約書亞·本吉奧、杰弗裡·辛頓和雅恩·勒昆,以褒獎你們推動深度神經網絡成為計算機技術的垂危組成部门。

  圖靈獎素有“計算機界的諾貝爾獎”之稱,三位獲獎者也都是人工智能領域名闻遐迩的科學家。本吉奧是蒙特利爾大學教诲,辛頓是谷歌公司副總裁、多倫众大學名譽教训,勒昆是紐約大學教学、臉書公司首席人为智能科學家。

  “人工智能姑且是通盘科學領域中發展最疾的學科之一,也是當今社會最為熱議的話題之一。”美國計算機學會主席切裡·潘凱克說,這很大水平上歸功於深度學習領域近年來获取顯著進展,而這一領域的基礎是由本吉奧、辛頓和勒昆奠定的。

  所謂人工神經網絡,是手印仿人的神經機制,在計算機中模擬出一層或多層被稱為“神經元”的計算單元,使它們之間通過加權連接而互相影響。通過改變這些節點的加權值,也许改變人为神經網絡的計算性能。

  本吉奧、辛頓和勒昆認識到通過搭筑多層神經元,形成比較“深”的人为神經網絡的危急性,這正是“深度學習”一詞的由來之一。

  “三位獲獎者確實可稱為深度學習領域的奠基人。”中科院自動化所模式識別國家重點實驗室辩论員宗成慶秉承科技日報記者採訪時說,早期實現的神經網絡是單層的,他们們把單層神經網絡拓展成众層並付諸應用,在圖像識別、語音識別和機器翻譯等许众任務上都取得了不錯的成绩。

  “通過大大前进計算機懂得天下的才能,深度神經網絡不僅在改變計算機領域,也正在改變科學和人類行為所涉及的每一個領域。”谷歌高級副總裁杰夫·迪恩說。

  上世紀80年月,科學家開始利用人为神經網絡模型幫帮計算機完毕形式識別任務,並模擬人腦的智能。辛頓、本吉奧和勒昆不停把這種想绪堅持到本世紀,盡管早先我们們的宗旨不被認可。

  “計算機科學界已認識到這種技能並不離奇,這是善事。”辛頓正在承袭英國廣播公司(BBC)採訪時說,多年來各人都覺得人工神經網絡何足道哉。

  辛頓自上世紀80年头早期就開始倡導機器學習技能,全班人和其大家科學家提出將“人工神經網絡”作為機器學習筹商的基石。現在,深度學習已在人为智能領域被广泛採納。

  “很大一个别意义是計算機成效有了根基性提高。”宗成慶告訴科技日報記者,上世紀八九十年代人工智能出現一波熱潮,但當時計算機的存儲容量、計算才能都相称有限,隻能計算單層神經網絡。目下計算機效用大大扶助,再加上有海量數據支撐,在多層神經網絡中訓練大規模數據得以快快實現。

  “深度學習技術短促正在計算機領域的應用至极寻常。從應用角度看,這種措施確實可使许众任務的處理获取最優結果。”宗成慶說。

  拋開其進展不談,現階段深度學習技術還無法讓計算機像人一樣去深度清爽語言、語音和圖像。比喻,智高手機帮手看起來口齒精巧,卻並未真公理解谁們的話。要是對它說“臭豆腐真香啊”,它的答復會莫名其妙,生怕給出怎麼大白都不錯的答案。

  宗成慶認為,以天然語言分明為例,下一步的主见是讓機器正在語義、概念上進行推理和計算,而不僅盘桓在對信號層面的處理。這就涉及很多神經科學、認知科學和計算科學結关的問題。

  與此同時,人工神經網絡如故是個“黑箱子”,可解釋性比較差。讓它將英文翻譯成华文,假使出現錯誤,是哪個環節導致錯誤依然難以解釋。處理特定任務结局须要幾層神經網絡材干實現最佳,也沒有关领略釋,隻能凭借經驗和實驗大量地測試。

  “深度學習技術將經過一段時間的發展逐漸趨於成熟,進入比較平穩的平台期。進一步打破须要對人工神經網絡進行較大改進,畏惧在包括腦科學在內的多學科交错议论的基礎上提出新的模型和措施。”宗成慶說。(劉園園)

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