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优博在线娱乐平台:学习顶级玩家的所有举动

时间:2020/6/11 21:22:10  作者:  来源:  浏览:0  评论:0
内容摘要:对于机器学习的未来,Jan Lequin和Joshua Bengio抱有相同的期望。他们相信自我监督学习将创造出更像人类的人工智能。正如Lequin解释的那样,大多数人可以在30小时内学会驾驶汽车,因为他们已经建立了汽车直观表现的物理模型。“自我监督学习是一种非监督学习。它可以通...
对于机器学习的未来,Jan Lequin和Joshua Bengio抱有相同的期望。他们相信自我监督学习将创造出更像人类的人工智能。

正如Lequin解释的那样,大多数人可以在30小时内学会驾驶汽车,因为他们已经建立了汽车直观表现的物理模型。

“自我监督学习是一种非监督学习。它可以通过揭示数据各部分之间的关系和内部结构,从数据中生成标签。这种标签便于对数据进行分类。自我监督的样本量学习很小,但是需要基础知识的积累。”王金桥说。

王金桥进一步解释说,例如,玩围棋,如果机器可以学习顶级玩家的所有举动,就可以从另一个类推得出一个类比。例如,假设世界上有5,000种苹果并且植物学家开发了一种看起来与其他苹果非常相似的新苹果,则自我监督学习可以通过数据分析来识别该苹果,但是它也可以认识到它与众不同从以前的苹果类型。换句话说,通过自我监督学习,该机器可以自动分析内部数据的结构关系,而无需培训,并且可以应用从数据分析中得出的定律对各种新情况做出判断。这种能力与人类相似。在婴儿期,人类可以通过气味,触觉和视觉感知世界。入学后,他们可以将万物的物理特征与知识相结合,逐步形成推理能力。

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