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科学家对机器能够认识和复制比如观察和思考的人类活动有信心,即使这看起来像是个反乌托邦的未来。
人们利用顶尖的人工智能专家这种投资方法来使一种新兴的次领域——“深度学习”商业化。著名的科学家Geoffrey E. Hinton在2006年再度提起。本月,由Hinton指导的研究组得到了由莫克公司资助的奖励来设计一种能够发现最有可能成为新药品的事物的软件。
他们的胜利是非常引人注目的事情,因为这个研究团队在最后才参与进来,并利用了相对少的数据集。
在一个纽约 时报所写的报道中,就连最挑剔的科学家都承认这是个历史性的壮举。“我们在这些系统中所看到的准确性是跨越性的,这的确是非常罕见。”纽约大学计算机科学家Yann leCun告诉纽约 时报。
硅谷的科技公司已经运用人工智能技术有几年时间了。深度学习致力于在语音识别和计算机视觉方面有了新的发现。这已经运用到了苹果的Siri虚拟个人助手以及谷歌的街景视图。
这只是个开始。今天的图像识别系统并没有运用与人类相似的概念比如“嘴”或者“眼睛”,而是来自图像的一些统计特性。深度学习建立在几种程度的表现形式上,高水平的概念是从低水平发展而来。
“深度学习的创新是它并没有把这些特性按等级排列,但是它计算出了最适合数据的层级。”来自Mind Hacks的神经科学专家Tom Stafford和 Matt Webb说道。
最近,深度学习系统已经能够超越人类了。来自卢加诺大学的瑞士AI实验室的团队通过了模式识别测试,不用人类专家的帮助而在交通标志的数据库中找到图片。
John Markoff的科技写手指出,在未来,深度学习使得监督技术更加廉价和可用性,帮助卖主梳理数据来确认消费者的购买模式,它也能够为自驾车和代替工人的机器人的产生铺平了道路。