Ray Kurzweil如何帮助谷歌创造终极智能大脑

 (特别声明,本文由十一城团队原创翻译,转载请注明出处. copyright reserved by elevencitys.com)           谷歌一直致力于人工智能的研发,所以作为人工智能领域的顶级科学家,Ray Kurzweil加盟Google并不能算是十分令人震惊的消息。尽管如此,聘用的决定让一些人惊叹,因为ray是hard AI的权威发对者。它使用deep learing技术创造一个人造大脑和一个神经网络,Geoffrey Hinton随后购买了他的技术。看起来谷歌正在成为人工智能领域的最大胆的开发商,事实上,ray加入到谷歌的这个创新项目中的行为让一些人感到忧虑和不安。         星期二,雷库兹威尔(Kurzweil) 主持的一个关于威尔史密斯(Will Smith) 的新片——after earth的谷歌在线节目的时候,提到了一些关于未来的概念。节目中讨论了星际旅行和移民的问题,和亟待解决的世界能源…

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机器学习前沿热点–Deep Learning

深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。 深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

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