《从机器学习到自主智能》,图灵奖得主Yann LeCun最新报告,附192页ppt与视频

2022年8月2日 356点热度 0人点赞 0条评论
最近,在EPFL的机器学习夏令营上,图灵奖得主Yann LeCun最新报告《从机器学习到自主智能》,详细阐述了最近关于自主智能的具体概念,非常值得关注!


随着机器学习的不断发展,领域内的研究者开始思考一个问题:我们离通用人工智能(AGI)还有多远?

要实现 AGI,最关键的一点是让机器了解世界是如何运转的,掌握广泛的现实知识。

这也是图灵奖得主 LeCun 近期在探索的问题。他曾表示:让机器像人或动物一样行动一直是他一生的追求。

LeCun 认为动物大脑的运行可以看作是对现实世界的模拟,他称之为世界模型。LeCun 表示,婴儿在出生后的头几个月通过观察世界来学习基础知识。观察一个小球掉几百次,普通婴儿就算不了解物理,也会对重力的存在与运作有基础认知。

不久之前,LeCun 表示他已经建立了世界模型的早期版本,可以进行基本的物体识别,他现在正致力于训练它做出预测。在昨天公布的一篇论文中,LeCun 详细地描述了这一愿景。

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专知

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AI / ML / DL在当今的应用

    • 很大程度上依赖于监督式深度学习。在Deep RL上有一些。

    • 越来越依赖训练前的自监督学习

与人类和动物相比,现在的ML/DL很糟糕

    • 人类和动物学习世界的模型

Self-Supervised学习

    • 主要问题:表示不确定性,学习抽象。

基于能量的模型

    • 对比学习方法样本

    • Non-contrastive学习方法

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深度SSL是下一场AI革命的促成因素

我会试着说服你:

    • 放弃监督和强化学习

        嗯,不完全是,但是尽可能多。

    • 放弃概率模型

        使用基于能量的框架来代替

     放弃生成模型

    使用联合嵌入架构代替

    使用分层的基于潜在变量的能量模型

    使机器能够推理和计划。

    参见论文稿:“通向自主机器智能的道路”

    https://openreview.net/forum?id=BZ5a1r-kVsf


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74320《从机器学习到自主智能》,图灵奖得主Yann LeCun最新报告,附192页ppt与视频

这个人很懒,什么都没留下

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