就像这个名字所提到的,这里有两个重要的因素,一是“大数据”驱动,二是通用人工智能。大数据驱动的机器学习使得机器尽量脱离人类的经验指导,自动在海量数据和工作环境中挖掘知识取得进步。而通用人工智能基于端对端(end-to-end)的深度强化学习(DeepReinforcementLearning),帮助机器能在不同的任务中共享一套学习框架,无需人类进一步调试。
这两个因素同时作用出一个效果,即人需要的干预越来越少,而机器在与环境交互反馈中的自主学习比重越来越大。
通用人工智能
Deepmind和其它做机器学习的科技公司的不同在于它提出来的通用人工智能(ArtificialGeneralIntelligence)的概念和产品。通用人工智能背后的技术是深度强化学习,其主要有两个特点,一是端对端(end-to-end)的学习,二是自适应,无需人类调参而胜任不同的任务。大数据是原材料,机器学习是原材料加工厂,而新一代人工智能服务则是工厂出炉的产品被消费在越来越多的日常生活中。我们看到最近这三年这样一个新型产业链的每个环节都在蓬勃发展,而在AlphaGo战胜李世石的今天,更多的人开始注意到这条产业链带来的人工智能产品将会在未来10年间给人们的生活带来翻天覆地的改善。
作者:张伟楠,英国伦敦大学学院(UCL)博士候选人,即将受聘于上海交大担任助理教授,北京优路科技联合创始人
来源 | 钛媒体
http://www.tmtpost.com/1664752.html
责任编辑 | 李佳燕
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