苹果AI总监谈人工智能:对强化学习很感兴趣_幸福宝在线导航

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本文摘要:RuslanSalakhutdinov在图像识别和产品推荐等方面发生了很大变化,但该技术仍面临很多挑战,特别是如何让AI系统享受记忆功能仍然是一个难题。

RuslanSalakhutdinov在图像识别和产品推荐等方面发生了很大变化,但该技术仍面临很多挑战,特别是如何让AI系统享受记忆功能仍然是一个难题。本周二(3月28日),苹果AI研究部门总监RuslanSalanSalakhutdinov在MITTTechnologyReview会议上探索了人工智能的局限性,但苹果没有提到如何将人工智能集成到Siri等产品中。

Salakhutdinov于去年10月重新加入苹果,他称自己对加强自学感兴趣,利用这种技术,可以教计算机通过重复优化决策提供最差的结果。例如,谷歌用于增强自学,帮助数据中心实现最佳粉丝和操作者的配置,节约能源。

卡内基梅隆大学(Salakhutdinov是该大学的副教授)的研究者最近也在进行这方面的研究。为了加强自学训练计算机游戏上世纪90年代的视频游戏Doom。迅速,计算机学会了如何慢慢正确地射击外星人,发现需要抓住敌人的火力。

然而,它不擅长记忆,如迷宫的布局,这使得它无法提前规划和制定游戏策略。Salakhutdinov的研究涉及AI软件,需要记录Doom虚拟世界迷宫布局和各参考点,定位特定塔的方向。在游戏过程中,该软件首先不识别火炬的颜色(红色或绿色),然后根据火炬的颜色定位适当颜色的塔。

最后,该软件学会了如何在迷宫中寻找准确的塔楼。而且,当发现自己在寻找错误的塔时,不会回到原来的路上,寻找正确的塔。特别值得注意的是,这款软件每次找到塔楼都需要回忆火炬的颜色,Salakhutdinov说明。但是,Salakhutdinov应对这种类型的AI软件需要长期训练,而且需要强大的计算能力,因此不能扩大规模。

另外,Salakhutdinov想探索的另一个领域是教AI软件通过少的样品和经验超过更慢的自学速度。尽管演说中没有提到,但他的想法似乎不利于苹果在更短的时间内建立更好的产品。一些人工智能专家和分析师指出,由于苹果公司的隐私规则更加严格,允许作为培训人工智能系统的数据量,苹果人工智能技术不如谷歌和微软公司等竞争对手。Fortune指出,如果苹果仍然用于少量数据来训练人工智能系统,那么它可能在满足隐私拒绝的同时,还需要像竞争对手那样慢慢改进软件。

via.Fortune(公共编号:)编译器*照片来自网络【录用】在人工智能、无人驾驶、VR/AR、Fintech、未来医疗等领域首先获得海外科学技术的动态和信息。我们要关注国际新闻,具备一定的科技新闻选题能力,翻译成文章能力优秀的伸长编辑再次参加。履历书送到wudexin@leiphone.com,工作地点在北京。版权文章允许禁止发布。

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