财新传媒
位置:博客 > 集智俱乐部 > 文章归档 > 2017年十一月
2017年11月30日 09:31

神经网络与图灵机的复杂度博弈

神经网络与图灵机的复杂度博弈
译 | 东方和尚 
 
1931年,天才数学家图灵提出了著名的图灵机模型,它奠定了人工智能的数学基础。1943年,麦克洛克 & 皮茨(McCulloch & Pitts)两人提出了著名的人工神经元模型,该模型一直沿用至今,它奠定了所有深度学习模型的基础。那么,这两个开山之作究竟是怎样一种相爱相杀的关系呢?天才数学家冯诺依曼指出,图灵机和神经元本质上虽然彼此等价,我们可以用图灵机模拟神经元,也可以用神经元模拟图灵机,但是它们却位于复杂度王国中的不同领地。神经网络代表了一大类擅长并行计算的复杂系统,它们自身的结构就构成了对自己最简洁的编码;而图灵机则代表了另一类以串行方式计算......
阅读全文>>
2017年11月23日 16:08

冯·诺依曼:探寻计算的“原力”

冯·诺依曼:探寻计算的“原力”
译 | 东方和尚
 
人类对人工智能的探索基于这样一种基本假设:我们所在宇宙中的一切过程,无论是有生命的还是无生命的都是可计算的。因此,原则上讲,冯·诺依曼体系结构的计算机可以模拟任何的物理过程。通过阅读这篇文字你会发现,其实计算可以分为模拟计算和数字计算两种类型。所谓的模拟计算就是需要我们构造一种非数字化的物理过程来对真实物理过程进行模拟。例如,飞行模拟的风洞试验就是基于这种模拟计算的。在具体的应用中,不同的模拟方法会给我们带来完全不同的效果。那么,目前火爆的人工神经网络更适合运用哪种模拟方法呢?让我们跟随冯·诺依曼的脚步,来探究计算的&ldqu......
阅读全文>>
2017年11月16日 15:34

遗传算法之父:约翰·霍兰德

遗传算法之父:约翰·霍兰德
文 | 德先生
 
前言
 
约翰·霍兰德(John H. Holland,1929-2015)复杂理论和非线性科学的先驱,遗传算法之父,又译“约翰·霍兰”。
 
约翰·霍兰德是美国约翰·霍普金斯大学心理学教授,美国著名的职业指导专家,也是著名的麦克阿瑟研究奖获得者、麦克阿瑟协会及世界经济论坛的会员、圣塔菲研究所指导委员会主席之一。1950年获得麻省理工学院学士学位。后获得密歇根大学博士,并长期任教于该校。现为心理学和电气工程与计算机科学教授。
 
约翰霍兰德于1959年提出了具有广泛社会影响的......
阅读全文>>
2017年11月03日 13:34

AI简史系列:2010至今

AI简史系列:2010至今
文 | 张江
 
前言:
 
深度学习在新世纪的第二个十年强势崛起,连接学派暂时领先。然而人工智能始终源于多学科交叉,所以常常是外部力量改变了学科本身,那么人工智能的新变革会在哪里发生?让我们拭目以待。
 
前文概要:从80年代开始,机器学习进入人工智能舞台的中心,开启了符号学派、连接学派、行为学派三足鼎立的时代,直到深度学习在新世纪苏醒过来……
 
人工智能之梦——梦醒何方(2010至今)
 
就这样,在争论声中,人工智能走进了21世纪的第二个十年,似乎一切......
阅读全文>>
2017年11月01日 14:58

AI简史系列:1980-2010

AI简史系列:1980-2010
文 | 张江
 
前情概要:
 
人工智能之梦——梦的持续(1956-1980)1956年达特茅斯会议之后,人工智能迎来井喷发展,许多数学定理被计算机证明,程序可以战胜跳棋州际冠军,在这个黄金时代,人工智能看上去前景光明。然而好景不长,更难的数学定理难倒了计算机,跳棋程序始终无法战胜世界冠军,相关科研经费被大幅削减,人工智能进入寒冬。危难之间,携带大量人类知识来解决问题的专家系统出现了……
 
人工智能之梦——群龙问鼎(1980—2010)
 
专家系统、知识工程的运作需要从外界获......
阅读全文>>