胜博发娱乐平台:对话“神经网络教父”杰夫·辛顿:人工智能发展的下一步在这 智东西-聚焦智能变革,服务产业升级

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2018-07-22

调研组了解到,目前,北京城郊对于农民闲置房产开发利用的实际案例还有很多,而上述两个案例都在增加农民财产性收入方面见到了实效。“生态环境良好、村风村貌特色浓厚,存量大、闲置率高、分布散,是京郊农民闲置房产的主要特征。

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  大力实施拥江发展战略,坚持规划引领、保护优先、文化支撑、法治保障,着力推进“多规融合”“三生融合”“产城融合”“城乡融合”“开放融合”,以钱塘江为主轴,高水平打造自然生态带、魅力文化带、公共景观带、综合交通带、现代产业带、宜居城市带,加快形成“多中心、网络化、组团式、生态型”城市空间格局。第三,新时代要有新突破。杭州要把解决发展中存在的不平衡不充分问题作为着力点,着力在创新驱动发展、全面深化改革、打造城市治理体系和治理能力现代化先行区等方面求突破,让全市人民有更多获得感、幸福感、安全感。杭州市委副书记、市长徐立毅在大会做主旨演讲。他指出,杭州将准确把握新时代发展新要求,坚持创新驱动、文化引领、生态优先、协调发展、以人为本,在时间成本、商务成本、制度交易成本上做减法,在公共服务、生态环境、文明素质上做加法,不断提升城市的竞争力、吸引力、影响力,加快城市国际化、建设独特韵味别样精彩的世界名城。

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  署理校长谭广亨表示,欢迎张翔出任港大校长,并期望港大成员支持他领导大学迎接种种的机遇及挑战。据了解,现年54岁的张翔是美国著名材料科学家,生于中国江苏省南京市。他于1985年南京大学物理系学士毕业,其后获南京大学硕士学位。1989年张翔赴美国加州大学柏克莱分校读博士,1996年取得博士学位,1996年至1999年任宾夕法尼大学助理教授,1999年至2004年在加州大学洛杉矶分校先后任副教授及教授,2004年起张翔出任加州大学柏克莱分校教授。

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  国家发展改革委财  政  部国家能源局2018年5月31日根据能源“十三五”规划中期评估和重大问题研究工作需要。依据《中华人民共和国招投标法》和财政部有关规定,现将国家能源局2018年能源规划评估和研究课题招标有关事项公告如下:一、投标要求(一)投标主体投标主体应为中华人民共和国境内(港澳台除外)的大专院校、科研院所、企业、行业协会等经审查符合投标资格的单位。多家单位可联合申报。(二)投标人资格1、投标人应具有良好的商业信誉,具有圆满履行研究任务能力,在近5年内任何合同中不存在违约、诉讼等现象。

智东西(公众号:zhidxcom)编|origin日前,被誉为“神经网络教父”的杰夫·辛顿接受了外国媒体Gigamo的采访,谈到了他对人工智能、深度学习的看法。

他认为,人工智能要实现飞跃,下一步须能真正理解文档内容。 问:你被称为“神经网络教父”。 你认为你能在有生之年看到真正的人工智能吗?杰夫·辛顿:这取决于你说的“真正的人工智能”是什么了。

如果你说的是拥有跟人类水平相当的感知能力、语言能力、推理能力以及运动能力的机器人,那可能不行。

不过要预测超过五年之后的事情很难,所以我不会说得那么绝对。

十年之前,没人会相信必须从原始训练数据中获得语言知识的神经网络,能够用来进行机器翻译。

然而这却是机器翻译现在最好的解决方案,它拉近了机器翻译和人工翻译的差距。

问:对于真正的人工智能,有什么需要担忧的?杰夫·辛顿:我不太担心邪恶的机器人会接管世界这套烂大街的幻想。 我反倒更担心像希特勒或者墨索里尼的人如果手中握有智能机器人军队,他们会做些什么。

我认为迫切需要有关这项技术的军事化的国际协定。

问:你对人工智能影响劳动力和经济有什么预测?它的影响会是正面的还是负面的?杰夫·辛顿:挖掘机和自动柜员机通过消除大量繁琐重复性劳动提高了生产率,也很少有人觉得不该引进它们。 在公平的政治制度中,提高生产力的技术会受到每个人的欢迎,因为它能让大家都过得更好。 技术不是问题,问题是能不能有一个适当的政治制度,来保证每个人都受益。 问:深度学习的下一个突破会是什么?杰夫·辛顿:目前,我们在解决一些阻碍了我们半个世纪的困难问题上,取得了前所未有的进步。

语音识别现在发展得很好,且进步神速。

图像识别也有巨大的进展,我认为计算机很快就能够理解视频中发生了什么。 神经网络最近还接管了机器翻译。 深度神经网络每周都在新的重大商业领域取得成功。 20年来我们见证了基础的深度学习技术令人惊异的繁荣。

这种繁荣包括了更好的神经元、更好的结构体系,以及能够在更深层次的网络中生效的学习方式,和让神经网络更好地处理输入内容的解决方法。 深度学习现在吸引了大量的人才和巨额的资源,没有理由不继续繁荣下去。 我认为更多的努力将集中在使神经网络真正理解文档内容这个问题上。

这可能涉及到开发新的缓存,这是当前的热门话题。

还有一个我们没解决的问题是,如何将神经网络从小规模的数据推广开,我怀疑这可能需要我们现今采用的神经元类型发生根本性的变化。 最后,我认为通过应用深度学习学到的经验,将使我们更好地理解人类自身的神经元如何工作,而这种理解反过来又会对深度学习产生巨大影响。

杰夫·辛顿(GeoffreyHinton)于1970年在剑桥获得实验心理学学士学位,1978年在爱丁堡获得人工智能博士学位。

他在加州大学圣地亚哥分校做过博士后,又在卡内基·梅隆计算机科学学院工作了五年。 然后他成为了加拿大高等研究院的研究员,并搬到了多伦多大学的计算机系。

从1998到2001年,他花了三年时间在伦敦大学学院建立了盖茨比计算神经科学,随后又回到了多伦多大学任职教授。 在2013年,他成为了谷歌的著名研究员,现在同时在多伦多大学与谷歌工作。

杰夫·辛顿从事机器学习算法设计。 他是引入反向传播算法的研究者之一,而这种算法现已被广泛应用。

在2005年他发表了第一篇关于DBN(deepbeliefnets)的文章,引发了对神经网络的兴趣。

他的学生在深度神经网络的应用如语音识别、物体识别和药物开发方面取得了开创性的进展。 文章编译自Gigaom。