财新传媒
2017年06月08日 16:29

机器也有好奇心吗?

机器也有好奇心吗?
文 | 李嫣然
 
导语
 
是的,机器也可以有好奇心。这不,科学家们正在努力赋予人工智能算法好奇的本能,帮助它们更好地完成强化学习。在ICML2017的这篇论文《Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction》中,作者就用好奇心作为一种奖励激励,来让人工智能控制的马利奥救出公主。
 
ICML 2017 accepted paper 已经公布。其中一篇值得关注的工作就是来自 UC Berkeley 组的《Curiosity-driven Exploration by Self-supervised Prediction》。这篇工作的主张是,即使没有明显的(外界)reward,用他们的算法也可以让马里奥大叔一路顶蘑菇......
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2017年06月06日 15:22

柯洁和AlphaGo大战观后感:我们还没准备好和AI共生

柯洁和AlphaGo大战观后感:我们还没准备好和AI共生
文 |  黄钊
 
导语
 
端午节修整归来,集中看了十几篇柯洁和AlphaGo“人机大战”的文章,感觉我还能分享些不一样的东西,希望能进一步的抛砖引玉吧。
 
人机大战,胜负已分;但其意义不止于胜负,而在“惊醒”二字。
 
惊醒:棋艺
 
人类对于围棋的认知,还有大幅提升的空间吗?各种所谓“定式”,真的是唯一最优解吗?
 
当人类小伙伴已很难贡献新的脑洞时,AlphaGo来了,源源不断输出刺激棋手获得灵感的“机洞”。<......
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2017年05月27日 16:00

除了Alpha狗,人工智能还有两只猫!

除了Alpha狗,人工智能还有两只猫!
文 | 张江 
 
导语
 
没错,人工智能界除了Alpha狗真的还有两只猫,一只叫拷贝猫(Copycat),另一只叫超级猫(Metacat)。虽然猫猫们没有Alpha狗那么有名,但是她们却本领非凡,一个可以像人一样浮想联翩、类比联想;另一个则可以自我审视、自我观察。而且,这对儿姐妹猫还有一个牛的不得了的父亲,他就是奇书《哥德尔、埃舍尔、巴赫》的作者:侯世达(Douglas Hofstader)!今天就让我们说说这两只猫!
 
拷贝猫(Copycat)
 
在介绍这只猫咪之前,让我们先来做这样一个小游戏:
 
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2017年05月25日 15:51

阿尔法狗原理解析|左右互搏,青出于蓝而胜于蓝?

阿尔法狗原理解析|左右互搏,青出于蓝而胜于蓝?
此文系旧文。
 
文 | 袁行远 肖达 
 
导语
 
这些天都在没日没夜地关注一个话题,谷歌人工智能程序AlphaGo(国内网友亲切地称为“阿尔法狗”)击败欧洲职业围棋冠军樊麾二段,在围棋游戏中达到了人类职业棋手的水平。
 
什么!!
 
19年前计算机击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫的情景还历历在目,现在计算机又要来攻克围棋了吗!?
 
虚竹在天龙八部里自填一子,无意中以“自杀”破解“珍笼”棋局,苏星河方才亲传掌门之......
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2017年05月25日 13:59

看AlphaGo虐柯洁不爽?那就解剖它亲哥!

看AlphaGo虐柯洁不爽?那就解剖它亲哥!
文 | 张江
 
导语
 
没错,AlphaGo的确有一个同父(Deep Mind)的亲哥哥,出生于2015年。从某种程度上说,AlphaGo的这个哥哥比Alpha狗还要厉害,因为它更接近我们人类追求人工智能的终极目标:通用人工智能。所以,这个哥哥一出生就引起了当时的舆论界一片哗然。这个哥哥名叫Deep Q Network,简称DQN。
如果你看着AlphaGo虐待咱人类围棋冠军不爽,那就来一起把它的哥哥DQN解剖了吧!
 
人工智能打游戏
 
这个DQN是干嘛的呢?它是一个专门负责打游戏的人工智能!可能你会认为人工智能打游戏没什么了不......
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2017年05月23日 16:03

柯洁首战失利,来学学AlphaGo背后的人工智能吧

柯洁首战失利,来学学AlphaGo背后的人工智能吧
文 | 张江
 
导语
 
发这篇文章的时候,柯洁与AlphaGo世纪大战首战已经结束了,可以说是毫无悬念,柯洁最终还是输掉了一局,这也是在大家意料之中的事情。今天借着这样一个契机,我写下了这篇文章,重点想和大家聊一聊AlphaGo背后的人工智能技术。
我们知道,去年三月份战胜围棋高手李世乭的AlphaGo实际上是一个多种AI技术、多个深度网络的混合体。它的总体架构如下图所示:
 
其中整个架构分成左右两部分,左边是两个神经网络,利用人类的走棋来训练得到。DeepMind获取了韩国网络围棋对抗平台KGS上大量高手走棋的棋......
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2017年05月18日 15:33

AI江湖 | Tensorflow心法篇

AI江湖 | Tensorflow心法篇
文 | 集智小仙女 
 
在《AI江湖筑基篇》中我们已经熟悉了深度学习的基础——人工神经网络。然而细数当今人工智能之江湖,群雄四起,风云变换。 若仅凭区区AI筑基之法,恐不能在AI江湖立足。
在AI江湖中,流传有Scikit-learn,Theano,Keras,Tensorflow等多种高深武学,尤其是出自名门的Tensorflow,以其速度之讯,威力之大,深受AI江湖人士青睐。 然而对于Tensorflow这种精妙武学来说,若无名师指导,自学起来势必艰辛。 所以,集智AI学园为助力初入AI江湖之人士快速腾飞,特推出《Tensorflow 入门专题视频教程》(请戳文末“阅读原文”)。 依靠武林前辈的视......
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2017年05月18日 15:18

AI江湖 | 筑基篇——人工神经网络

AI江湖 | 筑基篇——人工神经网络
文 | 集智小仙女
 
现今人工智能概念的火爆到什么程度?
 
各大科技媒体争相报道关于人工智能的最新消息,AI初创公司的数量不断增长,人工神经网络、深度学习技术时时刻刻都被提及......
 
我们知道,在人工智能领域,目前应用最广泛的是深度学习技术。而深度学习是基于人工神经网络的。那么问题来了,到底什么是人工神经网络,它到底干嘛了,才让计算机拥有“智能”?
 
通常来讲,神经网络是一种数学模型,是人们在计算机上构建的模拟生物神经网络的系统,所以又叫作人工神经网络(Artificial Neur......
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2017年05月15日 16:42

AI视野 | 揪着自己的头发离开地球

AI视野 | 揪着自己的头发离开地球
文 | 张江
 
导语
 
我决定写下“AI视野”这一系列的文字,逼迫着自己在繁冗的琐事之中剥离出来,让思想腾飞,畅想人工智能的未来。本篇文章相当于一个开场白,我会把这个系列文章要说的几件事儿简单的罗列一下。详细的论述会在今后的文章中一篇篇地展开讲。我唯一希望的是,在我拔光所有的头发之前,能给诸位看官带来一点新的东西。
 
前言
 
我的博士时光是安静而快乐的。那个时候不用上课,也不用应酬那么多的社会关系;更关键的是,我的导师完全不干涉我的博士论文研究。这让我拥有了大把大把的时......
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2017年05月02日 16:59

AI-Reviser:不懂语法的AI才是好外语老师

AI-Reviser:不懂语法的AI才是好外语老师
文 | 曹振峰
 
推荐语
 
集智社群有个怪青年,经常说着大家听不懂的话,最近突然憋出了一个大招:AI-Reviser ,这是一个英文语法自动修改器。你输入一段英文,它会自动纠正其中的语法错误,例如: 
从此,妈妈就再也不用担心我的英文语法了!欢迎各位投资人,创业者搭诌这个有才的小哥。
 
——Cancy
 
缘起
 
在国外求学的日子里,每天都要跟导师发无数的邮件,以及要用英语写一大堆的工作总结,还要写论文。这对于我这种英语语法底子薄又囊中羞涩的无业......
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2017年05月02日 16:43

机器翻译的主要原理和相关技术

机器翻译的主要原理和相关技术
文 | 张江
 
导语
 
本篇文章是李嫣然自然语言处理与深度学习系列课程之机器翻译的课程笔记。
 
近年来,机器翻译有了长足的进步,这是自然语言处理与人工智能的一次重大飞跃。Google的神经翻译机器(Google Neural Machine Translation,简称GNMT)在很多语言上的翻译表现已经接近了人类翻译的水平。本次课程就是介绍Google的GNMT的主要原理和相关技术。
 
背景
 
所谓的机器翻译可以看作是如下这张图:
 
 
我们的翻译机......
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2017年05月02日 16:28

数据与洞察:从“常识社会学”到“能解决问题的社会学”

数据与洞察:从“常识社会学”到“能解决问题的社会学”
主持人 | 吴令飞
 
导语
 
这是一场线上讨论会,由集智科学家吴令飞主办。为了2017年7月22-23在北京召开的两个研讨会,“Frontiers in AI and Applications"以及”AI and Public Policy"做预热。讨论会将围绕下述问题,回归Duncan Watts与这个话题有关的书和论文并鼓励大家就自己的研究经验展开讨论。
 
时间安排:2017.05.05(周五)芝加哥上午9点,北京晚上10点,哥廷根下午4点。
 
地点:多贝在线教室
 
人员:吴令飞(主持人)、李林倬、贾士麟、王成军、唐......
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2017年04月24日 16:46

网络与几何的纠缠

网络与几何的纠缠
文 | 张江
 
导语
 
我们通过感官认识我们周边的世界。于是,眼睛及其视觉系统便识别出来我们所栖居的三维世界。尽管科学试图通过抽象的逻辑思维来超越感官,从而创造出了线性代数、拓扑、分形等概念和学科,但是当我们面对全新而且复杂的概念的时候,我们仍然忍不住要回过头来去抓住几何空间这根救命稻草。
 
复杂网络的研究正遵循了这样一种发展规律。网络概念的提出最早可以追溯到大数学家欧拉,他为了解决著名的哥尼斯堡七桥问题而将哥尼斯堡当地的地图抽象成一堆节点和连线。从此,人们便可以仅仅关心节点彼此之间的连接关系,而忘掉位置和大小。然......
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2017年04月18日 15:44

图片翻译机——GAN的神奇功效

图片翻译机——GAN的神奇功效
原文作者: Christopher Hesse ——2017/2/19
 
原文链接:https://affinelayer.com/pixsrv/index.html
 
导语
 
你听说过GAN可以将白马“转化”为斑马,可以积木“转化”为建筑,可以把线条“转化”为猫咪、鞋子、挎包,可以把白天转化为黑夜……
 
这些都是在基于GAN的框架下实现的图片翻译,这就是pix2pix这篇论文【1】,真的非常值得一读。本文就来给大家讲述一下它背后的原理。
 
让我们先来看一些例子:
 
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2017年04月10日 17:17

社会传染动力学:阈值模型及其扩展

社会传染动力学:阈值模型及其扩展
摘要:
 
本文回顾了社会传染的经典模型之一阈值模型的相关内容,并且根据近年来在线服务产品采纳行为传播的实证研究讨论了阈值模型的局限性。在此基础上,介绍了一个新的模型,该模型在传统的阈值模型中引入两个新的机制,从而成功地解释了现实生活中社会传播的现象。
阈值模型的研究历史
 
社会传染现象在现实生活中随处可见。例如信息的传播,新产品、新技术或新药物的普及,恐慌情绪的蔓延,又或者是经济市场中泡沫的产生与破灭等等。这些看似风马牛不相及的现象之间,却有一些共同的性质:它们都是从少数个体的行为“变异”开始......
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2017年04月06日 16:54

从“缘起性空”到“人工智能”

从“缘起性空”到“人工智能”
文 | 张江
 
集智俱乐部与龙泉寺显然是有缘的。
 
集智俱乐部,一个自发形成的民间团体,由一群热爱探索、追求科学的小伙伴们组成,力图搭建一个中国的“没有围墙的研究所”;
 
龙泉寺,一所以其“科研实力”著称,吸引了大批清华、北大高材生剃度出家的神秘寺院。
 
后者非常擅长利用现代化高科技手段来宣传、推广佛法,他们的“贤二”机器僧甚至享誉世界;
 
前者的科学研讨则经常会带着一点点“走偏”的风格,哲学思辨及其宗教人文关怀会时不时地被......
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2017年03月30日 14:02

华院首席科学家:中文或是人类面对人工智能的最后壁垒

华院首席科学家:中文或是人类面对人工智能的最后壁垒
文 | 吴迪
 
“语言可能是人类面对人工智能最后的壁垒,尤其是中文。”
 
在3月18日集智俱乐部在中央财经大学学术会堂举办的公开讲座上,华院数据首席数据科学家尹相志结合NLU(Natural Language Understanding,自然语言理解)在金融领域的应用之处侃侃而谈。在阿尔法狗在围棋领域击败人类之后,人类又一引以为傲的智慧壁垒被攻破,那么究竟有没有一个领域是人工智能暂时无法企及人类的?尹相志给出的答案是中文。
 
NLP(Natural Language Processing,自然语言处理)是人工智能的一个子领域,也是人工智能中最为困难的问题之一,“语......
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2017年03月28日 11:36

自然语言理解在金融领域的应用

自然语言理解在金融领域的应用
文 | 尹相志
 
中文理解与金融业
 
如今的人工智能已经在各个子领域中取得了突飞猛进的发展。现在的AI可以听、说、读、写,但是在自然语言的理解方面仍然存在着很大的不足。
 
特别是,对于中文的处理恐怕是人类智力仅剩的堡垒之一。处理中文尤其困难是因为:
 
中文是世界上少数的几个需要分词的语言;
 
中文的字符(汉字)数量超多(20928);
 
能够依赖上下文产生相反的语义;
 
无需约定俗成就可以创造出新的文字。</......
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2017年03月23日 17:12

ICLR 2017: 注意力与记忆网络

ICLR 2017: 注意力与记忆网络
文 | 李嫣然
 
本期推出的第三篇文章“Attention和Memory Network”则是由著名的小S(李嫣然)献给大家的。她也是系统地梳理了有关注意力和记忆的相关重要论文。我们会看到,为了应付数据之中的层级性,人们想出了各种各样的办法。
 
今天分享 ICLR 2017,主题是 Attention 和 Memory。这两者作为2014年到2016年最火的 Neural Network Mechanism 和 Architecture,将非常多的 Vision 和 NLP 任务的 performance 都提高到了不少。尤其是 Attention,已经成为了新的 state-of-the-art,不加 Attention 的 NN 几乎无法再和 attention-based models 抗衡。
 ......
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2017年03月23日 17:04

让我们的思想一起发酵:记深度学习中的层级性

让我们的思想一起发酵:记深度学习中的层级性
文 | 甄慧玲
 
前导语:“你有一个苹果,我有一个苹果,彼此交换,我们每个人仍有一个苹果;你有一个思想,我有一个思想,彼此交换,我们每个人就有两种思想。”这是但丁的名句。今天,在深度学习,启发式算法和统计物理的共同促进下,我们说,你有一个思想,我有一个思想,我们一起发酵,会有n个思想!
 
什么是『层级结构』呢?
 
简单来理解,就是我们认为training sets中的数据不仅仅是有平面上的clusters的,还有空间结构上的区别!例如,同时在training sets中出现了“1”和“数字”,同时出现了“猫”和......
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