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澳门新浦京8455com|其父其子:AI之父们和他们孩子的坎坷成长之路

编辑:澳门新浦京官网 来源:澳门新浦京官网 创发布时间:2020-10-21阅读43530次
  

澳门新浦京官网|人们一般都有把某些事物的发现者称为XX之父的习惯,但事实上,历史上有广泛影响的许多发明家并不是把一个人分开创立的。AI也是如此。严格来说,AI的创造者有两个。两者都为后世AI的研究做出了巨大贡献。

如果不考虑性别,可以分别称为AI的父亲和AI的母亲。但是即使有两位神的守护,人工智能的道路也经历了很多考验,正是这种考验和最后的受伤,人工智能的出现引起了传说和惊奇。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能、人工智能)母亲节刚刚过去,在这里简单总结一下两个“AI之父”和他们不向往的一生。最顺利的失败者:Lisp人工智能的原型比想象中早得多,甚至可以追溯到电脑刚刚经常出现的那几年。1948年,21岁的约翰麦卡锡(John McCarthy)为我们故事的“人工智能之父”,加州理工大学的“不道德的脑机制锡克逊研讨会”(Hixon Symposium on Cerebral Mechanism in Behavism)。这是计算机发展史上的里程碑,旨在2个月内创造理论,生产模仿人类自学特点的机器。

当然,我们都表示,这样宏伟的目标不可能在两个月内建成。最终他们几乎没有超过会议的目标。但是它制定了一些研究方法和目标,为后代的研究奠定了坚实的基础。

但这不是麦卡锡的第二次贡献。麦卡锡对人工智能甚至全世界的贡献无疑是构建Lisp语言。这种语言完全可以用最高级和简洁的编程语言来描绘。

其理念落后,功能强大,到今天为止,主流编程语言越来越追赶。甚至有人说Lisp显然不是编程语言,而是数学。数学总有一天会落伍,所以Lisp可以在所有人面前走,而不会在50年以上的尺度上掉队。但是Lisp没有冲洗电脑领域,成为了所有人的标准自由选择。

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毕竟嘲讽:Lisp的微反而太强了。因为其结构过于基本,能力太强,方式又有如此的权利,所以完全让人想起,每个人想做的一切都可以用无数种方法建设。

(威廉莎士比亚、哈姆雷特)这使Lisp成为在没有标准化教育模板的情况下妨碍Lisp普及的第二个原因。Lisp虽然没有普及,但自学的人都表现出了忠心。几年后,Lisp的几种“方言”(变体)重新开始,许多主流语言开始融合Lisp的杰出。

而且这已经是Lisp出来太久了。我们不能概述那次事故。但同时,我们坚信黄金可以一直闪烁。暴露出危险的未来Lisp的相遇并不是太必要,超越对人工智能发展的挫折,但即使没有太先进的设备语言,人们也能一直用低级语言建设。

(威廉莎士比亚、温斯顿、)(但人工智能的另一位父亲(或母亲)在去世前,自己已经到了孩子活十年的未来。有必要导致AI研究的长时间低迷。

马文敏斯基1946年转入哈佛大学,1950年毕业,转入普林斯顿大学研究生院。1951年,他创立了世界上第一个神经网络模拟器,要自学如何通过迷宫。

如上所述,他也是当年达特茅斯会议的与会者之一。他在神经网络方面所做的研究被后人证明是至少AI研究领域的绝佳尝试之一。但是这个神经网络最重要的创始人在去世前把这个理论完全送到坟墓里。 1969年,敏斯基被授予计算机界最低荣誉图灵奖。

但是同年,他和西蒙威帕特(Seymour Papert)一起出版了《感觉机》一书。敏斯基推断其中神经网络不是未来人工智能的方向。

由于在学术界具有非常权威的权威,这本书很快就使有关神经网络的研究陷入了长期低迷的境地。敏斯基回答的理由是,一层神经网络无法处置“密文”电路。其次,当时电脑缺乏足够的计算能力,符合市场对大型神经网络长期运营的需求。

人们对科学未来的估计被发现过于悲观或过于乐观。很少有人能做出准确的预测。

毫无疑问,敏斯基的预测也过于乐观。随着计算机计算速度的迅速发展,他明确提出的这两个问题仍然是个问题。但是当时人们无法预测这一点,70年代沦为人工智能的寒冬。此后,只有重新加入谷歌的专家杰弗里辛顿(Geoffrey Hinton)等少数人仍然坚决开展神经网络研究,并表示直到1978年情况才有所好转。

在许多科学家的不懈努力下,后来出现了人工智能取得的一系列成果,以及深蓝色和以后的AlphaGo。(威廉莎士比亚、哈姆雷特、莎士比亚)Timing means a lot在这两个故事中,我们慷慨的感叹是“时期”的重要性。Lisp和神经网络可以说代表划时代的作品和概念,甚至各自领域的未来,但经常出现得太早,受到冷遇,甚至被自己的作者指出没有未来。

但是我们不必担心人类不会错过最好的发明家。因为未来总会到来。(约翰肯尼迪,发明家,发明家,发明家,发明家)所有不合时宜的东西最终都会变成天时地利。如果你还在某些领域挣扎,不要太受益,就不必装病。

也许你的时代还没有到来。~代替号外Facebook,由Yoshua Bengio和Google Deepmind研究科学家等合作的研究论文来自国际机器学习大会(ICML)提前提交的论文。

该大会是6月19日-29日由国际机器学习学会(IMLS)主办的年度机器学习国际首脑会议,如果您注意ICML大会,请添加ICML 2016精华液,接收大会的最新信息。原创文章,发布许可禁令。

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