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麻省理工專家:AI僅解決10%難題,90%要借助神經(jīng)/認(rèn)知學(xué)科

昨日,在北京舉行的《麻省理工科技評(píng)論》新興科技峰會(huì)上,MIT計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室教授Tomaso Poggio發(fā)表了對(duì)過(guò)去及未來(lái)人工智能領(lǐng)域發(fā)展的看法,其指出,“AI僅解決10%難題,90%要借助神經(jīng)/認(rèn)知學(xué)科。”
 
麻省理工專家:AI僅解決10%難題,90%要借助神經(jīng)/認(rèn)知學(xué)科-DVBCN
 
對(duì)于過(guò)去五年人工智能領(lǐng)域重要的成就,Tomaso Poggio教授認(rèn)為,一個(gè)是DeepMind公司的人工智能AlphaGo,另一個(gè)便是Moblieye公司專注的自動(dòng)駕駛。值得一提的是,DeepMind公司和Moblieye公司的創(chuàng)始人都是自己的學(xué)生,對(duì)于兩家公司所取得的成就,Tomaso Poggio教授認(rèn)為要?dú)w功于機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以及深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)。          
 
TomasoPoggio教授表示,深度學(xué)習(xí)就像是新興時(shí)代的“煉金術(shù)”,但需要將“煉金術(shù)”轉(zhuǎn)化為產(chǎn)生真正價(jià)值的化學(xué)科學(xué)。他認(rèn)為,“當(dāng)前深度學(xué)習(xí)可以幫助解決人類10%的難題,不過(guò)還有90需要神經(jīng)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)的研究。”
 
目前,  Tomaso Poggio教授正帶領(lǐng)麻省理工學(xué)院的CBMM中心研究團(tuán)隊(duì),試著真正了解人的思維和大腦,以便未來(lái)人類科技在理解認(rèn)知方面獲得更重要的進(jìn)步。在真正掌握神經(jīng)和認(rèn)知科學(xué)的基礎(chǔ)上,基于人工智能的深度學(xué)習(xí)和自動(dòng)駕駛才能獲得更長(zhǎng)遠(yuǎn)的發(fā)展。
 

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