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人工智能、自动驾驶、星际探索…未来会变成什么样子?

听说,未来围棋高手不需要精通棋艺,米其林三星大厨不需要精通厨艺。

都说机器学习,到底机器是怎么学习法?

自动驾驶领域怎么去证明这个车是安全的?人工智能会颠覆人类智能吗?会在消灭就业的同时引发毁灭性的混乱吗?人类未来会走向太空吗?

混沌创业营,也许会给你一个答案。

(因为有想法,因为有思考力,他们应该享有掌声)

闭关这些天,学员都经历了啥?

7天不同的烧脑主题,人工智能、材料科学、自动驾驶、物理学、星际探索、政治经济、硅谷生态……

8个不同的上课地点,斯坦福大学、奇点大学、伯克利大学……

17位顶级讲者,斯坦福物理教授张首晟、伯克利人工智能宗师级Michael Jordan、纳米科技顶尖学者杨培东、斯坦福柔性电子发明人鲍哲南、小布什总统首席经济顾问Eddle Lazear……

60位思考型创业者,在跨界、追问与讨论中,混沌创业营与AI成长营一起思考着商业与前沿科技未来的模样……

我们尝试去概括和分享这些通往未来世界的声音,即使它们只是冰山一角。

溯源

AI:从冷思考到热应用

“做翻译器的人不需要精通语言学,围棋好的人不需要精通棋艺”

张首晟

(斯坦福大学物理系终身教授,美国科学院院士)

作为诺贝尔物理学奖热门候选人,他不讲量子物理,而是借用物理学的思考方法,解读机器到底如何学习。一切复杂的逻辑在他第一性原理的思维方式分析下,都显得简单生动,易懂。

他说,

当机器学习能够帮助我们理解大脑的运作过程,这种抽象和浓缩的深度学习将在未来使得“做翻译器的人不需要精通语言学,围棋好的人不需要精通棋艺”

这一点在AlphaGo的世纪大战中已经得到有力的证明。

一分钟学会下围棋

田渊栋

(Facebook人工智能研究院智能围棋项目负责人)

另一位分享嘉宾、Facebook人工智能研究院智能围棋项目负责人田渊栋关于机器学习,也分享道,

围棋是一个很有意思的游戏,它的变化充满奥妙。通过人工智能,任何不懂围棋的人一分钟也能学会围棋怎么下,但要花一辈子去真正领会围棋里面的真意。

人工智能对于人类发展的进程而言,确实存在一种提炼、浓缩、加速的作用。

机器学习的基本原理其实很容易学会。

当我们有一些数据之后,就可以训练简单的神经元表达一个函数,这个函数确定要有一个目的,随着数据的增加,模型就会跟过去的数据越来越吻合,模型马上就可以得到推广。

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