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  深度进修主导人工智能时代将竣事?万余篇论文梳理AI成长史

  2019-01-28

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  从2012年斯坦福大学和谷歌的研究人员让计较机学会识别猫起头,深度进修将人工智能推向了公家的视野,也不断在人工智能范畴占领着前沿地位。非论是正在改变医疗和安防行业的图像识别和人脸识别手艺,仍是语音识别和视频理解,这些人工智能的使用大多都要归功于深度进修。

  然而,新手艺的俄然兴起是人工智能研究的一大特征,近期一份基于16625篇论文的阐发演讲指出,深度进修主导人工智能范畴的趋向正在发生改变。

  《麻省理工科技评论》比来在全球最大的科学论文开源数据库之一arXiv上收集了16625篇人工智能范畴的论文。这些论文的颁发时间跨度为25年,最早可追溯到1993年,最晚截止至2018年11月18日。按照论文的摘要和环节词,《麻省理工科技评论》阐发了分歧人工智能方式的成长趋向并指出:“深度进修的时代即将竣事”。

  从手动编码转向机械进修

  《麻省理工科技评论》的报密告现,在20世纪90年代末至21世纪初的这段时间里,人工智能学者的目光慢慢转向了机械进修。

  在2012年一次全球范畴的图像识别算法竞赛ILSVRC(也称为 Image Net挑战赛)中,多伦多大学传授、“深度进修之父”杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)和同事们开辟的一个多层神经收集 Alex Net取得了冠军。该多层神经收集以跨越10个百分点的惊人幅度实现了图像识此外最佳精确度,大幅度超越了利用保守机械进修算法的第二名。

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