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【深度】递归神经网络之父眼中的人工智能

2016-07-12 15:09
铁马老言
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  瑞士人工智能实验室IDSIA的科学事务主管Jürgen Schmidhuber1997年率领团队提出了简化时间递归神经网络的长短期记忆时间递归神经网络(LSTMRNN),由此奠定了“递归神经网络之父”的美誉。在接受Info Q的采访时,Schmidhuber讲述了他对深度学习及人工智能发展趋势的看法。他一直以来的目标都是“打造一个比我更聪明的人工智能”,目前,他的新创公司也致力于研究通用神经网络人工智能,而要实现这一目标,Schmidhuber认为需要的不仅仅是普通的深度学习。

  近来,机器学习已经成为媒体上的热门词汇。最近,《科学》杂志发表了题为《通过概率规划归纳的人类层次概念学习》(Human-level concept learning through probabilistic program induction)的封面文章。不久之后,《自然》杂志在封面文章中报道了Alpha Go,这个打败了欧洲围棋冠军的人工智能程序。目前,很多人都在讨论人工智能的潜力,提出各种各样的问题,比如“机器能像人类一样学习吗?”,“人工智能是否会超越人类智能?”等等。

  为了回答这些问题,Info Q采访了尤尔根·施米德休伯教授(Jürgen Schmidhuber),他是瑞士人工智能实验室IDSIA的科学事务主管。他和我们分享了更多关于深度学习以及人工智能最新趋势和发展动态的信息。

尤尔根·施米德休伯教授

  尤尔根·施米德休伯教授是瑞士人工智能实验室IDSIA的科学事务主管,同时任教于卢加诺大学和瑞士南部应用科学与艺术学院。他于1987年和1991年在慕尼黑工业大学先后获得计算机科学的学士和博士学位。

  尤尔根·施米德休伯教授是瑞士人工智能实验室IDSIA的科学事务主管,同时任教于卢加诺大学和瑞士南部应用科学与艺术学院。他于1987年和1991年在慕尼黑工业大学先后获得计算机科学的学士和博士学位。

  自1987年以来,他一直引领着自我改进式通用问题求解程序的研究。从1991年开始,他成为深度学习神经网络领域的开拓者。他在IDSIA和慕尼黑工业大学的研究团队开发了一种递归神经网络,并率先在正式的国际性比赛中获胜。这些技术革新了连续手写识别、语音识别、机器翻译和图片注释,现在被谷歌、微软、IBM、百度和其他很多公司应用。Deep Mind深受他以前博士学生的影响。

  从2009年起,施米德休伯教授成为了欧洲科学与艺术学院的院士。他获得过很多奖项,包括2013年国际神经网络协会的亥姆霍兹奖,以及2016年电气与电子工程师协会的神经网络先锋奖。2014年,他参与创办了人工智能公司NNAISENSE,旨在打造第一个有实用价值的通用人工智能。

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