人工神经网络研究凸显多元协作重要性
它最初的灵感的确来自大脑结构,但在其数十年的发展经历中,包括感知机的出现、反向传播算法的发明以及深度学习的兴起,这一领域已展现出多种学科之间的交叉合作,这些学科包括计算机科学、数学、哲学、心理学、神经生物学等。可以毫不夸张地说一句:人工神经网络正促进知识的交融与创新。跨学科研究往往能催生新技术或改进...
深一度丨诺贝尔物理学奖,为什么颁给了人工智能?
而人工神经网络就是一种机器学习的形态,通过构造一些人工神经元,来模拟大脑里面神经元的连接方式、形态,开展机器学习。把物理学奖颁给人工智能科学家,会不会有点奇怪?“在我看来,物理学奖颁给人工智能的科学家,是挺正常的一件事。”陈安表示,一方面,霍普菲尔德和辛顿两位获奖者在早期人工神经网络中做了许多...
人工智能的记忆
长短期记忆神经网络(LSTM)是一类改进了的循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork或RNN)。因此,我们首先简单介绍改进之前的RNN,或称它们为“传统的”循环神经网络。人类有记忆,神经网络当然也需要记忆。不过,我们通常所指的前馈神经网络难以模拟记忆功能。前馈神经网络(图2a)是应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络...
通用人工智能:是什么?如何测试?如何实现?|研读
如果从“可解释(interpretable)”、“可控”等方面来区分,认为“生物计算机智能”是“可解释”的,而“克隆人智能”则不是,那么现在的人工神经网络也是“不可解释”的,按照相同的标准,其就应当划分在“人工智能”之外了。为了不把问题变得太复杂,这里我的简单做法是将“人工”限定为“计算机(包含其各种形式,至少包...
人工智能的未来:自学习机器可能取代当前的神经网络
人工智能(AI)不仅性能惊人,而且需要大量能源。承担的任务越复杂,能耗就越大。德国埃尔兰根的马克斯·普朗克光科学研究所的科学家维克托·洛佩斯·帕斯托尔和弗洛里安·马夸特开发出了一种更高效的人工智能训练方法。他们的方法是利用物理过程,有别于传统的数字人工神经网络。
他让人工智能有了“长短期记忆”
长短期记忆神经网络(LSTM)是一类改进了的循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork或RNN)(www.e993.com)2024年10月24日。因此,我们首先简单介绍改进之前的RNN,或称它们为“传统的”循环神经网络。人类有记忆,神经网络当然也需要记忆。不过,我们通常所指的前馈神经网络难以模拟记忆功能。前馈神经网络(图2a)是应用最广泛、发展最迅速的人工神经网络结构,...
解密2024 诺贝尔物理学奖为啥颁给 AI:Hinton 和 Ilya 12 年前对话...
讲到这里,你可能有一个疑问:这些跟物理学有什么关系呢?诺奖委员会的解释是,人工神经网络是用物理学工具训练的。GeoffreyHinton曾以Hopfield网络为基础,创建了一个使用不同方法的新网络:玻尔兹曼机。在这个过程中,Hinton使用的是统计物理学的工具,来学习和识别数据中的模式。就这样,AI跟物理学联系上了。
两名科学家分享2024诺贝尔物理学奖,其中一位是“AI教父”
瑞典皇家科学院在当天发布的新闻公报中表示,长期以来,机器学习一直对研究很重要,包括对大量数据的分类和分析,而霍普菲尔德和欣顿利用物理学工具构建了一些方法,为当今强大的机器学习奠定了基础,基于人工神经网络的机器学习正在给科学、工程以及日常生活带来革命性的变化。
2024年大脑奖:行走在神经科学和人工智能之间的交界处 | 追问新知
012024年大脑奖揭晓,由哥伦比亚大学教授拉里·阿博特、索尔克研究所教授特伦斯·塞诺夫斯基以及哈佛大学和希伯来大学教授海姆·索姆林斯基分享,以表彰他们在计算和理论神经科学领域的杰出贡献。02阿博特研究神经元和神经网络的计算建模和数学分析,塞诺夫斯基关注大脑的计算资源,而索姆林斯基则揭示人工神经网络和大脑回路之间的惊人...
人工智能需要有更大的自主性
有个数学公式叫作universalapproximationtheorem(通用近似定理)。这个定理讲的是当深度人工神经网络足够复杂的时候,它可以近似任何一个方程。在我看来,这是一个非常重要的数学基础。这也就意味着我们现在所用的模型可以比以前更好地学习这些数据,再从数据里面发掘出更有意义的应用。