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資訊專欄INFORMATION COLUMN

DeepMind-深度學習: AI革命及其前沿進展

why_rookie / 1558人閱讀

摘要：是一名來自牛津大學的擁有高聲望和優(yōu)良業(yè)界口碑的機器學習教授。在年拿到的博士學位后，至年他在擔任博后，至年在擔任教授，他還是加拿大高級科研學會的一員，并拿到了許多學術類的獎項。年月日，加入了由管理的平臺。

Nando de Freitas

Nando de Freitas是一名來自牛津大學的擁有高聲望和優(yōu)良業(yè)界口碑的機器學習教授。在2000年拿到Trinity College的博士學位后，1999至2001年他在 UC Berkeley擔任博后，2001至2014年在 University of British Columbia擔任教授，他還是加拿大高級科研學會（CIFAR）的一員，并拿到了許多學術類的獎項。Nando本人在其網站上這樣簡潔地描述他的興趣：我想明白智能以及思考的機理。我的工具有計算機科學，統(tǒng)計學，數學和無盡的思考。2015年12月26日，Nando de Freitas加入了由Reddit管理的AMA（Ask Me Anything）平臺。

報告導讀

人工智能進展的關鍵要素：基礎科學理論、數據、計算力、算法軟件

深度學為什么成功的另一視角： 深度神經網絡從數據中學習

神經編程編譯器

人工智能前沿7大熱點：

強化學習

元學習

模仿學習

機器人

概念與抽象

感知與意識

因果推理

強化學習框架

AlphaZero

模仿：幫助我們在強化學習中解決探索

模仿人學習非常重要：翻譯、語音模型，通用協同

觀看Youtube視頻學習，人可以從視頻中學習各種技能，機器是否同樣來學習？

挑戰(zhàn)：領域鴻溝、沒有動作、沒有獎賞

跨模態(tài)距離分類

時序距離分類

感知意識：思維意識理論

世界自身的知識能夠幫助解構和表示學習

學習確認的智能代理、行為和意圖非常重要

一個智能機器必須知道它知道什么和它不知道什么

感知意識提供一個模仿學習的框架

慢學習以更快學習

few shot 元學習

條件策略的one-shot 模仿學習

因果推理

其他人工智能的前沿領域包括：

抽象，概念、關系，物體，程序，架構

自監(jiān)督自動選取任務

持續(xù)性知識表示

基準性語言理解

情感性動機型系統(tǒng)

魯棒性、靈活性與軟件框架

模塊發(fā)明

道德和治理

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