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2013诺奖得主Michael Levitt:机器学习关键在归纳数据

   时间:2018-08-12 09:36:14     浏览:60    评论:0    
核心提示:  讯   2018年8月11日下午 《财经》杂志主办的2018世界科技创新大会在北京会议中心召开。由清华大学公共管理学院院长薛澜主持,2013年诺贝尔化学奖获得者Michael Levitt参与了 “人工智能的标准化革命”的讨论话题,他表示机器的归纳概括能力相当重要,并且可以用于化学、物理学等更广泛的领域。   Michael Levit认为

  讯

  2018年8月11日下午 《财经》杂志主办的2018世界科技创新大会在北京会议中心召开。由清华大学公共管理学院院长薛澜主持,2013年诺贝尔化学奖获得者Michael Levitt参与了 “人工智能的标准化革命”的讨论话题,他表示机器的归纳概括能力相当重要,并且可以用于化学、物理学等更广泛的领域。

  Michael Levit认为机器的归纳能力相当重要。随着机器学习或者人工智能的发展,机器越来归纳的能力在不断提升,不再是简单的从年龄归纳出身高,而是发展到可以判断出自驾驶的车辆到什么程度停下来,而这种新的归纳能力非常重要。无论化学、物理学等等,都可以借用这个发展。

  Michael Levit指出,可以考虑把数据拿来进行概括,从而用于更广泛的领域。假定电脑像人一样聪明,当然是个抽象的人,可以通过图灵测试,但是电脑真正做的是什么?就是从数据来概括,然后来自我学习。它是从数据的概括开始,这是计算机最核心的能力。

  Michael Levitt表示,目前人工智能领域的重要性得到凸显,是出于三大原因。首先,对于什么样的算法有用,什么样的算法没用,会了解更多。其次,当下人们对数据必要性的认识越来越清晰,每个人都有大量的数据,关于外部世界也有大量的数据。最后,运算速度越来越快的电脑使得人工智能的发展变得容易,最早是小孩想通过玩游戏,促进了计算机的发展。

  对于如今的电脑来说,无论是围棋、象棋都不是很难的事,识别人脸也不是很难的事,今天的计算机已经可以承担很多过去被认为很难的任务了。当然不能说电脑变得很聪明,只现在让电脑操作的事情更为复杂,其中包括翻译,甚至是创作一首美丽的诗,Michael Levitt认为这也会变成现实。

  与此同时,Michael Levitt也谈到人工智能领域起名字非常重要,在美国,“机器学习”已经取代了“人工智能”的名字,机器学习是一个很泛的概念,简单地说,机器学习是将数据拿来,从中归纳一些东西,目前已经开展了很多年。

 
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