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解决智能产生的"元问题"
商汤科技研究院院长王晓刚现场展示了一个其团队在2016年设计的大规模物体检测网络.在这个网络里,不同的分辨率的特征信息之间可以在同一层神经网络进行传递,并且互相印证,其中还设计了不同的门来控制传递的信息流,如什么样的信息可以传递.
"开始的时候,商汤用不同的神经网络解决不同的问题,但是事实上我们人类只有一个大脑,却可以用一个大脑解决各种各样的复杂问题,包括三维的物体形状的感知、文字的理解、在视频中去识别和跟踪物体以及对声音的处理.神经网络也是有这样的一个发展趋势,未来有希望运用一个网络去完成多种复杂的任务."王晓刚说.
发展AI,就要更好地了解人的思维和大脑,Tomaso Poggio所在的麻省理工学院大脑、心智和机器中心(CBMM)在五年前开始了这样的研究,Poggio认为CBMM的使命是要在理解认知方面获得新的进步,同时也需要去了解整个智能的架构和智能背后的科学原理.关于智能的科学会帮助回答最宏大的问题,了解生命的起源、宇宙的起源,以及时间的源头.大脑中智能的产生,是科学现在需要解决的元问题.
商汤科技研究院院长王晓刚现场展示了一个其团队在2016年设计的大规模物体检测网络.在这个网络里,不同的分辨率的特征信息之间可以在同一层神经网络进行传递,并且互相印证,其中还设计了不同的门来控制传递的信息流,如什么样的信息可以传递.
"开始的时候,商汤用不同的神经网络解决不同的问题,但是事实上我们人类只有一个大脑,却可以用一个大脑解决各种各样的复杂问题,包括三维的物体形状的感知、文字的理解、在视频中去识别和跟踪物体以及对声音的处理.神经网络也是有这样的一个发展趋势,未来有希望运用一个网络去完成多种复杂的任务."王晓刚说.
高通全球副总裁Charles Bergan认为,机器学习未来可能会发生的的改变就是像人类一样在某些方面可以实现一次性学习.他举例说,人类只需要摸过一块石头,就会知道石头是什么,而不需要像机器学习一样研究一百万块石头.虽然现在大家还不知道如何实现,但当这个理论被研究出来的时候,会是这个行业的变革.
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2023-03-09
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