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2017年09月25日 15:47

王飞跃|智能科技与新轴心时代:未来的起源与目标

王飞跃|智能科技与新轴心时代:未来的起源与目标
          
智能科技的本质
   
AlphaGo唤起了世人对人工智能的热切关注,但背后实质是什么?就是展示了从牛顿的“大定律、小数据”到默顿的“大数据、小定律”之可行性: 通过把人类的几十万盘围棋博弈,自我“对打”成几千万盘的对局,然后再凝练成价值与策略二张“小”网,最后战胜人类围棋高手; 这确切告诉大家一条从小数据产生大数据,再由大数据炼成"小定律"式的精准知识之路。
 
我相信,AlphaGo之后,IT的时代定义已经变了,不再是信息技术,那是旧“IT......
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2017年09月21日 14:59

人工智能EQ学:博弈机器学习

人工智能EQ学:博弈机器学习
 
文 | 刘铁岩(MSAR首席研究员)
 
人工智能早就不是一个新词了。早在六十年前,在达特茅斯学院举行的一次会议就正式确立了人工智能(Artificial Intelligence)的名称,以及研究领域和任务。在那之后,人工智能几经沉浮,走过黄金时代,也走过人工智能的寒冬。如今,人工智能又迎来了新的春天,不管是Skype Translator实时的语音翻译技术,超过人类准确度的图像识别技术,像微软小娜、小冰一样琳琅满目的聊天机器人,还是不久前的人机围棋大战,都让我们目睹了人工智能技术的一个又一个突破。身处人工智能时代,一方面,我们对人工智能的未来充满信心,另一方面我们也需要深刻反......
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2017年09月14日 17:33

尤亦庄:引力、量子与人工智能的深度对话

尤亦庄:引力、量子与人工智能的深度对话
文 | 尤亦庄 
 
在我们的世界里,引力支配着宇观星系的运动,量子支配着微观粒子的运动,而智能则支配着我们这些宏观智慧生命的行动。这三种完全不同尺度的现象,看起来似乎毫无关系。但是现代物理学的研究越来越多地表明,它们之间可能有着深刻的联系。
          
虫洞=量子纠缠
 
这第一重联系发生在引力和量子现象之间,称为全息对偶。全息对偶最早是在弦理论的研究中被提出来的[1]。它指的是一个d维空间的量子理论和一个(d+1)维空间的引力理论之间的全息对应,这种对应最明显地体现在量子纠缠和虫洞之间惊人的相似性......
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2017年09月14日 17:11

用深度学习解读量子宇宙奥秘

用深度学习解读量子宇宙奥秘
 
文 | 甘文聪 
 
全息引力理论是建立了无引力的量子场论(量子多体理论)与更高一维的引力理论之间的等价关系。但是直到现在,人们依然并不十分清楚如何从一个无引力的量子场论得到更高一维的引力理论。一个突破是2006年Ryu与Takayanagi发现的全息纠缠熵公式----他们建立了场论的纠缠熵与引力理论的最小面的等价关系。后来,人们发现本身被用来描述量子多体态的行为的张量网络具有与引力时空类似的几何结构。
 
来自哈佛大学的集智科学家尤亦庄和来自斯坦福大学的祁晓亮、杨钊合作,在他们的最新论文Machine Learning Spatial Geome......
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2017年09月11日 14:05

量子计算时代的机器学习

量子计算时代的机器学习
 
文 | 黄金龙
 
人工智能和量子信息
 
在讲量子机器学习之前我们先来八卦一下人工智能和量子信息。1956,达特茅斯,十位大牛聚集于此,麦卡锡(John McCarthy)给这个活动起了个别出心裁的名字:“人工智能夏季研讨会”(Summer Research Project on Artificial Intelligence),现在被普遍认为是人工智能的起点。AI的历史是非常曲折的,从符号派到联结派,从逻辑推理到统计学习,从经历70年代和80年代两次大规模的政府经费削减,到90年代开始提出神经网络,默默无闻直到2006年Hinton提出深层神经网络的层级预训练方法,从专注于算法到李飞......
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2017年09月06日 15:01

为人类编程

为人类编程
文 | 张江
 
既然我们可以将人类的脑力视为一种计算资源来替代计算机做一些难度很高的工作,那么我们有没有可能将这个过程自动化呢?也就是我们能不能像调用一段程序一样来调用人这种特殊的计算资源呢?答案是肯定的,首先让我们来介绍一下土耳其机器人市场。
 
土耳其机器人市场
 
18世纪,有一个叫作沃尔夫冈•冯•肯佩伦(Wolfgang von Kempelen)的匈牙利商人曾经游离欧洲。他随身携带的是他那神奇的宝贝:土耳其机器人(Turk)——一台会说话、会下棋的机器人(如图1所示)。要知道,早在18世纪的时候,计算机都还没......
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2017年08月23日 13:16

资源|深度学习中的代码资源库(一)图像处理篇

本文是集智小仙女为大家整理的代码资源库—图像处理篇,收集了大量深度学习项目图像处理领域的代码链接。包括图像识别,图像生成,看图说话等等方向的代码,所有代码均按照所属技术领域附有链接。大家同时可戳知乎中的链接索引,直接进入相应链接。知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/28601032?utm_source=wechat_session&utm_medium=social

1、 图像生成

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2017年08月11日 14:58

深度神经网络(DNN)是否模拟了人类大脑皮层结构?

深度神经网络(DNN)是否模拟了人类大脑皮层结构?
文 | Harold Yue 
 
概要
 
人工智能交融了诸多学科,而目前对人工智能的探索还处于浅层面,我们需要从不同角度和层次来思考,比如人工智能和大脑的关系。
 
1 神经元
 
在深度学习领域,神经元是最底层的单元,如果用感知机的模型, wx + b, 加上一个激活函数构成了全部,输入和输出都是数字,研究的比较清楚。别的不说,在参数已知的情况下,有了输入可以计算输出,有了输出可以计算输入。
 
但在神经科学领域,神经元并不是最底层的单位。
 
举......
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2017年07月19日 09:32

读《机器崛起》:人与机器的共生与融合

读《机器崛起》:人与机器的共生与融合
文 | 张江
 
随着两行热泪从柯洁年少的脸庞滑落,智能机器崛起的时代终于到来。
 
在未来的数十年中,人工智能将会在越来越多的领域用强大的计算能力无情地碾压人类智商。那时,落泪的也许就是你和我,恐惧、无奈、懊恼、憎恶,我们都将体验柯洁的心理遭遇。然而,就在一年前,柯洁还曾号称自己可以战胜AlphaGo,绝大多数人类棋手都认为李世乭才是最后的赢家。
 
人类的情绪总是这样大起大落,面对机器的强势崛起,人类充满了情绪化与不理智。回顾历史,这样的戏剧一再上演。是人类将人工智能捧上了天,也是人类将机器踩在了脚下。幼稚、情绪化、不理智......
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2017年06月19日 16:03

“Scale”读书笔记 | 天下之大作于细

“Scale”读书笔记 | 天下之大作于细
文| 郭瑞东 
 
导语
 
这篇文的副标题来自老子“天下之难作于易,天下之大作于细;是以圣人终不为大,故能成其大。”,之所以引用这段话,是因为其说清楚了大小之辩对个人的关系,而这也是这篇小文的主题。今年上海的高考作文题目是“预测”,要想做好预测,你需要掌握规律,最好是普遍的统计意义上的规律。
 
那有没有一种适用于多个学科的通用法则了?不止可以用来解释生物的生老病死,还可以指导城市的兴衰与公司的成败。
 
在17年5月16号出的这本新书中,来自 Santa ......
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2017年06月15日 17:26

从AI高考透视人工智能进展

从AI高考透视人工智能进展
文 | 张江
 
导语
 
最近,人工智能再一次刷屏了!
 
学霸君的人工智能程序Aidam以134分的成绩拿下了2017年的数学高考,而且更令人吃惊的是,Aidam仅仅用不到10分钟就完成了所有的考题。这是继AlphaGo挑战柯洁之后人工智能再一次成功吸引了大众的眼球,所有这些触动我们神经的事件都在一次次地向我们表明,人工智能的确已经取得了突飞猛进的发展。
 
接下来,就让我透过这些热点事件,说说AI下棋与AI高考背后的人工智能技术。
 
Aidam是如何工作的?
 
......
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2017年06月14日 15:37

从万物有灵到AI掌管世界——AI视野(三)

从万物有灵到AI掌管世界——AI视野(三)
文 | 张江
 
导语
 
据统计,到2020年,接入互联网的设备将会突破五百亿。
 
于是,如何有效地管理如此数量巨大的电子设备将成为一个棘手的问题。尽管配备了深度学习功能的神经芯片将会嵌入到这些设备之中,使得万物有灵不再是神话,但人类有限的认知资源仍然无法细微的关注到每一个智能硬件。我们必须借助人工智能,一个由AI管理的世界将不可避免地到来……
 
 
人工智能+智能硬件
 
人工智能这个词虽然已经火热,但是AI技术的落地仍然是一个重大而未......
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2017年06月09日 16:31

透视深度学习 畅想未来应用

透视深度学习 畅想未来应用
——AI视野(二)
 
文 | 张江 
 
导语
 
人工智能真的来了!
 
有人说,这也许会是人类历史上的最后一次革命!所有人都希望能够乘上AI这条巨龙,跨入未来。然而,在行动之前最好还是先做好准备,我们必须具备与AI同样高、同样广阔的视野,否则我们还没爬上龙背就会被它摔死。于是,我写下了“AI视野”这个系列文章,希望它们能够借各位看官一双慧眼……
 
如果说AI是条巨龙,那么,深度学习就是这条龙的眼睛,然而深度学习究......
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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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