人工智能发展与挑战ppt.pdf

发布时间：2022-05-31 发布人：admin 分类：说明书资料大小：3.92M 资料格式：pdf 举报版权申诉

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人工智能：模型与算法人工智能发展与挑战吴飞浙江大学计算机学院

提纲 1、记忆驱动的智能计算 2、可计算社会学 3、若干挑战

记忆是人类认知的基石工作记忆 (直觉、顿悟、因果等推理) 持续时间：< 30 sec 瞬时记忆 (多通道感知) 持续时间：< 5 sec 长期记忆 (先验、知识等) 持续时间： 1 sec--lifelong 知之在人者谓之知知觉：人所固有认识外界客观事物本能，如视觉、听觉和触觉等能力知有所合谓之智智慧：知觉对外界事物的认知所以能之在人者为本能：人身上所具用来处置事之能物能力能有所合谓之能智能：对外界所产生的认知和决策《荀子. 正名》 Alan Baddeley, Working memory: looking back and looking forward, Nature Reviews Neuroscience 4, 829–839, 2003

记忆单元之间及其与环境的交互是提升智能能力的重要途径工作记忆 (直觉、顿悟、因果等推理) 持续时间：< 30 sec 环境：强化学习 Your ability to remember something doesn’t just depend on the strength of the memory, it depends on the state that you’re in 瞬时记忆 (多通道感知) 持续时间：< 5 sec 长期记忆 (先验、知识等) 持续时间： 1 sec--lifelong Human-level control through deep reinforcement learning, Nature, 518:529–533, 2015

模型中的记忆(internal memory)  神经网络中的赫布理论（Hebbian theory）：突触可塑性原理，即突触前神经元向突触后神经元的持续重复的刺激可以导致突触传递效能的增加  神经元间权值信息既执行计算任务、又承载记忆功能。  记忆被新知识覆盖导致多任务难以实行、模型泛化能力不强、结果解释性弱

从分段学习到“端到端”学习：以自然语言翻译为例语义语用语法解码编码  Conditional random field  Hidden Markov Model  word2vec  Paragraph2vec  Node2vec  path2vec

从分段学习到“端到端”学习：以视觉分类和理解为例 Detection Classification Understanding 黑盒子 (多粒度语义在中间层丢失)  Two stream model  Region-CNN  Mask R-CNN 输入端端到端学习，利用卷积、池化和误差反向传播技术，强调特征学习输出端：高层语义 (what)

从分段学习到“端到端”学习分段学习端到端学习

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