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影响人工智能未来发展的十大技术趋势 你,不容错过!

来源: 科技狗 作者:黑匣 发布:2015-12-23 21:21:00 收藏成功收藏本文

  黑匣认为,复杂神经网络、LSTMs(长短期记忆网络)、注意力模型(Attention Models)等十大趋势将塑造人工智能未来的技术格局。

  上述判断来自NIPS(神经信息处理系统) 2015大会。NIPS始于1987年,是人工智能领域两大重要学习会议之一,由于AI的爆炸式发展,近年来逐渐成为许多硅谷公司必须参加的年度会议。 在蒙特利尔召开的NIPS 2015吸引了众多AI学界与业界的顶级专家,与会人数接近4000。大会总共收录了403篇论文,其中深度学习课题约占11%。来自Dropbox的高级软件工程师Brad Neuberg分享了他所注意到的十大技术趋势,黑匣将对每种趋势做了详细分析。

  1、神经网络的架构正变得越来越复杂

  感知和翻译等大多数神经网络的架构正变得越来越复杂,远非此前简单的前馈神经网络或卷积神经网络所能比。特别需要注意的是,神经网络正与不同的技术(如LSTMs、卷积、自定义目标函数等)相混合。

  神经网络是多数深度学习项目的根基。深度学习基于人脑结构,一层层互相连接的人工模拟神经元模仿大脑的行为,处理视觉和语言等复杂问题。这些人工神经网络可以收集信息,也可以对其做出反应。它们能对事物的外形和声音做出解释,还可以自行学习与工作。

 

影响人工智能未来发展的十大技术趋势 你不容错过!

 

 

(人工模拟神经元试图模仿大脑行为 | 图片来源:Frontiers)

 

  但这一切都需要极高的计算能力。早在 80 年代初期,Geoffrey Hinton和他的同事们就开始研究深度学习。然而彼时电脑还不够快,不足以处理有关神经网络的这些庞大的数据。当时AI研究的普遍方向也与他们相反,人们都在寻找捷径,直接模拟出行为而不是模仿大脑的运作。

  随着计算能力的提升和算法的改进,今天,神经网络和深度学习已经成为人工智能领域最具吸引力的流派。这些神经网络还在变得更复杂,当年“谷歌大脑”团队最开始尝试“无监督学习”时,就动用了1.6万多台微处理器,创建了一个有数十亿连接的神经网络,在一项实验中观看了千万数量级的YouTube图像。

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