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牛津教授54页PPT揭秘AI革命及其前沿进展!(PPT原文及注解)

2018-10-08 21:00 Nando de Freitas


导读:2018年9月9日-14日,DeepMind主办的Deep Learning Indaba 2018大会在南非斯泰伦博斯举行。会上,牛津大学教授Nando de Freitas和其他15位专家做了《深度学习:AI革命及其前沿进展》的报告。


来源:专知(ID:Quan_Zhuanzhi)



报告导读:



▲人工智能进展的关键要素:基础科学理论、数据、计算力、算法软件


▲深度学为什么成功的另一视角: 深度神经网络从数据中学习


神经编程编译器


▲人工智能前沿7大热点:

  1. 强化学习

  2. 元学习

  3. 模仿学习

  4. 机器人

  5. 概念与抽象

  6. 感知与意识

  7. 因果推理


强化学习框架


▲AlphaZero




▲模仿:帮助我们在强化学习中解决探索


▲模仿人学习非常重要:翻译、语音模型,通用协同


▲观看Youtube视频学习,人可以从视频中学习各种技能,机器是否同样来学习?


▲挑战:领域鸿沟、没有动作、没有奖赏


▲跨模态距离分类


▲时序距离分类


▲感知意识:思维意识理论

  • 世界自身的知识能够帮助解构和表示学习

  • 学习确认的智能代理、行为和意图非常重要

  • 一个智能机器必须知道它知道什么和它不知道什么

  • 感知意识提供一个模仿学习的框架


▲慢学习以更快学习


▲few shot 元学习


▲条件策略的one-shot 模仿学习


▲因果推理


▲其他人工智能的前沿领域包括:

  • 抽象,概念、关系,物体,程序,架构

  • 自监督自动选取任务

  • 持续性知识表示

  • 基准性语言理解

  • 情感性动机型系统

  • 鲁棒性、灵活性与软件框架

  • 模块发明

  • 道德和治理



关于作者:Nando de Freitas是一名来自牛津大学的拥有高声望和优良业界口碑的机器学习教授。在2000年拿到Trinity College的博士学位后,1999至2001年他在 UC Berkeley担任博后,2001至2014年在 University of British Columbia担任教授,他还是加拿大高级科研学会(CIFAR)的一员,并拿到了许多学术类的奖项。


Nando本人在其网站上这样简洁地描述他的兴趣:我想明白智能以及思考的机理。我的工具有计算机科学,统计学,数学和无尽的思考。2015年12月26日,Nando de Freitas加入了由Reddit管理的AMA(Ask Me Anything)平台。



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