经典深度学习

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1、RANLP2015,Hissar,BulgariaDeepLearninginIndustryDataAnalyticsJunlanFengChinaMobileResearch1人工智能的起点:达特茅斯会议1919-20011927-20111927-20161916-2011NathanielRochester人工智能的阶段1950s1980s2000sFuture自动计算机如何为计算机编程使其能够使用语言神经网络计算规模理论自我提升抽象随机性与创造性基于规则的专家系统通用智能123人工智能的当前技术:存

2、在的问题依赖大量的标注数据“窄人工智能”训练完成特定的任务不够稳定，安全不具备解释能力，模型不透明人工智能的当前状态:应用人工智能成为热点的原因:深度学习,强化学习大规模的,复杂的,流式的数据概要解析白宫人工智能研发战略计划3.深度学习及最新进展2.解析十家技术公司的的人工智能战略4.强化学习及最新进展5.深度学习在企业数据分析中的应用美国人工智能战略规划美国人工智能研发战略规划策略-I:在人工智能研究领域做长期研发投资目标：.确保美国的世界领导地位.优先投资下一代人工智能技术推动以数据为中心的知识发现技术高

3、效的数据清洁技术以，确保用于训练ＡＩ系统的数据的可信性(varascty)和正确性(appropriateness)综合考虑数据，元数据，以及人的反馈或知识异构数据，多模态数据分析和挖掘，　离散数据，连续数据，时间域数据，空间域数据，时空数据，图数据小数据挖掘，强调小概率事件的重要性数据和知识尤其领域知识库的融合使用策略-I:在人工智能研究领域做长期研发投资目标：.确保美国的世界领导地位.优先投资下一代人工智能技术推动以数据为中心的知识发现技术2.增强ＡＩ系统的感知能力硬件或算法能提升ＡＩ系统感知能力的稳健性

4、和可靠性提升在复杂动态环境中对物体的检测，分类，辨别，识别能力提升传感器或算法对人的感知，以便ＡＩ系统更好地跟人的合作计算和传播感知系统的不确定性给ＡＩ系统以便更好的判断策略-I:在人工智能研究领域做长期研发投资目标：.确保美国的世界领导地位.优先投资下一代人工智能技术推动以数据为中心的知识发现技术2.增强ＡＩ系统的感知能力当前硬件环境和算法框架下AI的理论上限学习能力语言能力感知能力推理能力创造力计划，规划能力3.理论ＡＩ能力和上限策略-I:在人工智能研究领域做长期研发投资目标：.确保美国的世界领导地位.优

5、先投资下一代人工智能技术推动以数据为中心的知识发现技术2.增强ＡＩ系统的感知能力目前的AI系统均为窄人工智能，“NarrowAI”而不是“GeneralAI”GAI:灵活，多任务，有自由意志，在多认知任务中的通用能力（学习能力，语言能力，感知能力，推理能力，创造力，计划，规划能力迁移学习3.理论ＡＩ能力和上限4.通用AI策略-I:在人工智能研究领域做长期研发投资目标：.确保美国的世界领导地位.优先投资下一代人工智能技术推动以数据为中心的知识发现技术2.增强ＡＩ系统的感知能力多AI系统的协同分布式计划和控制技术

6、3.理论ＡＩ能力和上限4.通用AI5.规模化AI系统策略-I:在人工智能研究领域做长期研发投资目标：.确保美国的世界领导地位.优先投资下一代人工智能技术推动以数据为中心的知识发现技术2.增强ＡＩ系统的感知能力AI系统的自我解释能力目前AI系统的学习方法：大数据，黑盒人的学习方法：小数据，接受正规的指导规则以及各种暗示仿人的AI系统，可以做智能助理，智能辅导3.理论ＡＩ能力和上限4.通用AI5.规模化AI系统6.仿人类的AI技术策略-I:在人工智能研究领域做长期研发投资目标：.确保美国的世界领导地位.优先投资下

7、一代人工智能技术推动以数据为中心的知识发现技术2.增强ＡＩ系统的感知能力提升机器人的感知能力，更智能的同复杂的物理世界交互3.理论ＡＩ能力和上限4.通用AI5.规模化AI系统6.仿人类的AI技术7.研发实用，可靠，易用的机器人策略-I:在人工智能研究领域做长期研发投资目标：.确保美国的世界领导地位.优先投资下一代人工智能技术推动以数据为中心的知识发现技术2.增强ＡＩ系统的感知能力提升机器人的感知能力，更智能的同复杂的物理世界交互GPU：提升的内存，　输入输出，　时钟速度，　并行能力，节能“类神经元”　处理器处

8、理基于流式，动态数据利用AI技术提升硬件能力：高性能计算，优化能源消耗，增强计算性能，自我智能配置，优化数据在多核处理器和内存直接移动3.理论ＡＩ能力和上限4.通用AI5.规模化AI系统6.仿人类的AI技术7.研发实用，可靠，易用的机器人8.AI和硬件的相互推动策略-II：开发有效的人机合作方法.不是替代人，而是跟人合作，强调人和AI系统之间的互补作用辅助人类的人工智能技术AI系统的设计很多是为人所