AI公开课之NLP:19.03.06何晓冬博士《自然语言与多模态交互前沿技术》课堂笔记以及个人感悟
AI公开课之NLP:19.03.06何晓冬博士《自然语言与多模态交互前沿技术》课堂笔记以及个人感悟
导读:AI与产业界结合,算法还是很重要的。
计算机能不能思考?会不会思考?把哲学问题转为科学问题。
AI生态 IOT+交互+个性化+服务
目录
演讲内容(部分)
AI与产业界结合,算法还是很重要的。
计算机能不能思考?会不会思考?把哲学问题转为科学问题。
AI生态 IOT+交互+个性化+服务
关于AI中美之间差异
美国一般都研究比较偏的题目,可能会带来一个新的领域。而中国一般都比较深入,比如人脸识别。其实,中美结合会更好!
关于无意识的生成和有意识的生成
有意识的生成,这个方向,还需要更多的突破,让意识能够受控。
关于情感交流
其实可以理解为机器人助理是否有意识。现在的机器人助理的交互,其实就是算法形成的反馈,但是有时候也无妨碍,就像小孩子玩玩具一样,那是一个需求。
人工智能领域,CV推进的更加快一些,NLP虽然很慢,但这也是未来的一个机会。
何晓东博士说道,2012年那时候,全世界大概不到10个人可以训练RNN,但是现在,AI领域的大部分人基本都会了。
希望人工智能带给人的生活更好更方便,体现在即时服务等方面,让人们过的更加有幸福感!
关于认知
认知是一个多模态,人工智能是否能够模拟认知,这是一个哲学问题,要先定义为科学问题,即真伪问题,所以,这需要一个清晰的定义,什么是认知?
感知→认知
从感知到认知的问题,到底有多少复杂程度。
博主额外补充
人脑有100亿个神经细胞,每日可记录8600万次信息,在1秒钟之内,可产生10万次化学反应,人的五官时刻都在捕捉各种情报,但经过大脑处理的,仅占实际情报的1%,其余的99%均比打入“冷宫”。
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多模态智能
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理解语言
人机对话—情感
AI产业化的方向
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