现代人工智能走在仿生学的大道上(转载） - Software版

本页内容为未名空间相应帖子的节选和存档，一周内的贴子最多显示50字，超过一周显示500字访问原贴

Software版 - 现代人工智能走在仿生学的大道上(转载）

相关主题
● 封闭还是开源，微软还在犹豫？（转载）	● 【招聘】搜狗公司--2018校招100+岗位招聘
● 奥赛金牌真三木郑重申请开人工智能版 (转载)	● 软软NB！
● unidentified_title	● 美DeepLearning算法卫片中快速找中国地空导弹阵地zt
● unidentified_title	● 双面吴恩达：既是布道者
● 我看有人从微分几何角度理解deeplearning的	● 上海聚集人才的能力还是不弱的
● 神经元网络曾经臭大街	● 老夫看来，生物学最大的困境是没有debug/仿真环境
● 锵锵请的港大计算机系主任不懂啊	● 中国要像超越美国，应该重视仿生学的研究
● 请教computer vision 有什么好的教科书？	● 不得不赞叹中国政府的效能

相关话题的讨论汇总
话题: 人工智能话题: dnn话题: 仿生学话题: 微软话题: 深度

进入Software版参与讨论

(共1页)

A*****s
发帖数: 76

在上世纪60-70年代，加拿大神经生理学专家DavidHubel(1926-2013) 与瑞典生理学
家TorstenWiesel （1924-）紧密合作，以实验为基础，搞清楚了大脑视觉系统对外界
刺激信号的反应机制，证明了大脑神经皮层的多层次结构，奠定了现代人工智能的仿生
学基础，为此，荣获1981年度诺贝尔医学奖。
2006年，加拿大人工智能专家GeoffreyHinton在《科学》期刊上发表署名文章，指
出：深度神经网络（DNN）在系统训练上的难度，可以通过“逐层初始化”（Layer-
wisePre-training）来有效克服，从此。开启了深度神经网络（DNN，又叫“深度学习
”）的研究与应用的世界浪潮。
实际上，深度学习（DeepLearning）就是现代人工智能的核心技术。谷歌、微软与
百度是现代人工智能领域的“三巨头”。它们拥有海量数据以及DNN技术，比如：2012
年11月，微软（中国）在天津的一次会议上公开演示了一个全自动的“同声传译”系统
，讲演者用英文演讲，后台的计算机一气呵成，完成语音识别、英中机器翻译，以及中
文语音合成，效果非常流畅。微软使用的就是深度神经网络技术。
2014年，微软先后推出微软“小娜”（Cortana）语音助手以及微软“小冰”网络机
器人，走的都是DNN仿生学道路。
我们要问：微软“小娜”与“小冰”的后台计算机在哪里呢？是一台大型服务器吗
？非也。一般而言，深度神经网络系统由上万台计算机（CPU或GPU处理器）构成，集中
安装在一座计算机大楼之中，对外叫做“人工大脑”（大厦），派头十足！在不久的将
来，当你与老外对话时，使用各自的智能手机，借助人工大脑，不用译员人工翻译，中
、英直接对话，自由交流，不再是梦！

(共1页)

进入Software版参与讨论

相关主题
● 不得不赞叹中国政府的效能	● 我看有人从微分几何角度理解deeplearning的
● 人类自从上了神经网络这条道	● 神经元网络曾经臭大街
● 看来搞DeepLearning 是个不错的方向	● 锵锵请的港大计算机系主任不懂啊
● 神经网络原理这门课对统计重要么 (转载)	● 请教computer vision 有什么好的教科书？
● 封闭还是开源，微软还在犹豫？（转载）	● 【招聘】搜狗公司--2018校招100+岗位招聘
● 奥赛金牌真三木郑重申请开人工智能版 (转载)	● 软软NB！
● unidentified_title	● 美DeepLearning算法卫片中快速找中国地空导弹阵地zt
● unidentified_title	● 双面吴恩达：既是布道者

相关话题的讨论汇总
话题: 人工智能话题: dnn话题: 仿生学话题: 微软话题: 深度

#	版面	帖数(主题数)
-	全站	4871 (796)
1	Military	3777 (569)
2	Stock	341 (51)
3	Joke	117 (17)
4	History	116 (3)
5	Automobile	100 (9)
6	USANews	55 (9)
7	Midlife	45 (1)
8	Headline	41 (41)
9	Dreamer	33 (13)
10	FleaMarket	32 (20)
11	Living	30 (7)

boards

未名新帖统计// 7月16日

历史上的今天