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作者:刘园园 来源:科技日报 发布光阴:2019/3/29 13:11:56
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三位深度学习之父共摘“计算机界的诺贝尔奖”
图灵奖后,深度学习呼唤深度懂得

 

本地光阴3月27日,美国计算机学会宣布将2018年图灵奖发表给深度学习领域三位前驱——约书亚·本吉奥、杰弗里·辛顿和雅恩·勒昆,约谓他咱咱们推动深度神经网络成为计算机技术的重要构成部分。

图灵奖素有“计算机界的诺贝尔奖”之称,三位获奖者也都是人工智能领域大名鼎鼎的科学家。本吉奥是蒙特利尔大学传授,辛顿是谷歌公司副总裁、多伦多大学名誉传授,勒昆是纽约大学传授、脸书公司首席人工智能科学家。

“人工智能目前是统统科学领域中睁开最快的学科之一,也是当今社会最为热议的话题之一。”美国计算机学会主席切里·潘凯克说,这很大程度上归功于深度学习领域比年来获得显著进展,而这一领域的基础是由本吉奥、辛顿和勒昆奠基的。

将单层神经网络拓展成多层

要解释三位科学家的贡献,首先得说说人工神经网络。

所谓人工神经网络,是指模仿人的神经机制,在计算机中模拟出一层或多层被称为“神经元”的计算单位,使它咱咱们之间颠末过程加权衔接而互相影响。颠末过程改变这些节点的加权值,可以或许改变人工神经网络的计算机能。

本吉奥、辛顿和勒昆认识到颠末过程搭建多层神经元,构成比较“深”的人工神经网络的重要性,这恰是“深度学习”一词的由来之一。

“三位获奖者确切可称为深度学习领域的奠基人。”中科院主动化所情势辨认国度重点试验室研究员宗成庆接受科技日报记者采访时说,早期实现的神经网络是单层的,他咱咱们把单层神经网络拓展成多层并付诸应用,在图像辨认、语音辨认和机械翻译等很多任务上都取得了不错的效果。

“颠末过程大大提高计算机懂得世界的能力,深度神经网络不只在改变计算机领域,也在改变科学和人类行为所触及的每个领域。”谷歌高级副总裁杰夫·迪恩说。

从不被承认对峙到产业爆发

上世纪80年月,科学家开端应用人工神经网络模子帮助计算机实现情势辨认任务,并模拟人脑的智能。辛顿、本吉奥和勒昆不停把这种思绪对峙到本世纪,尽管起初他咱咱们的设法主意不被承认。

“计算机科学界已认识到这种办法并不离奇,这是好事。”辛顿在接受英国广播公司(BBC)采访时说,多年来大家都觉得人工神经网络不值一提。

辛顿自上世纪80年月早期就开端提倡机械学习办法,他和其余科学家提出将“人工神经网络”作为机械学习研究的基石。如今,深度学习已在人工智能领域被普遍采纳。

“很大一部分原因是计算机机能有了基本性提高。”宗成庆奉告科技日报记者,上世纪八九十年月人工智能出现一波高潮,但其时计算机的存储容量、计算能力都十分有限,只能计算单层神经网络。如今计算机机能大大晋升,再加上有海量数据支撑,在多层神经网络中训练大规模数据得以疾速实现。

深度学习仍待更大打破

“深度学习技术目前在计算机领域的应用非常普遍。从应用角度看,这种办法确切可使很多任务的处理获得最优结果。”宗成庆说。

但在宗成庆看来,已获得普遍采纳的深度学习技术未来仍需更大打破。

抛开其进展不谈,现阶段深度学习技术还无法让计算机像人一样去深度懂得语言、语音和图像。比如,智能手机助手看起来口齿伶俐,却并未真正懂得咱咱咱们的话。假如对它说“臭豆腐真香啊”,它的答复会莫名其妙,或许给出怎么懂得都不错的谜底。

宗成庆认为,以自然语言懂得为例,下一步的偏向是让机械在语义、概念上停止推理和计算,而不只停留在对信号层面的处理。这就触及很多神经科学、认知科学和计算科学结合的成就。

与此同时,人工神经网络依然是个“黑箱子”,可解释性比较差。让它将英文翻译成中文,如果出现错误,是哪个关键导致错误依然难以解释。处理特定任务究竟必要几层神经网络能力实现最佳,也没有正当解释,只能依靠经验和试验大批地测试。

“深度学习技术将颠末一段光阴的睁开逐渐趋于成熟,进入比习参鹊钠教期。进一步打破必要对人工神经网络停止较大改良,或许在包含脑科学在内的多学科交叉研究的基础上提出新的模子和办法。”宗成庆说。

(科技日报北京3月28日电)

 
 
 
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