【摘 要】
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在“数据是燃料、人工智能是引擎”的数据驱动机器学习时代,人工智能正在经历“大数据、小任务;小数据、大任务”的涅槃,如何从娴熟于“炼金术”的调参师向笃定于“厚积薄发”推理机迈进,是面临的巨大挑战.机器学习(machine learning)这一单词首次出现时被定义为“不需要确定性编程就可以赋予机器某项技能的研究领域”,其目标是构造一种学习机器(learning machine),使之像人一样具有“learning to learn”的能力.人类学习离不开数据、知识以及与环境交互等,本文探讨数据驱动与知识引导
【机 构】
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浙江大学人工智能研究所, 浙江杭州 31027;浙江大学上海高等研究院, 浙江杭州 31027
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在“数据是燃料、人工智能是引擎”的数据驱动机器学习时代,人工智能正在经历“大数据、小任务;小数据、大任务”的涅槃,如何从娴熟于“炼金术”的调参师向笃定于“厚积薄发”推理机迈进,是面临的巨大挑战.机器学习(machine learning)这一单词首次出现时被定义为“不需要确定性编程就可以赋予机器某项技能的研究领域”,其目标是构造一种学习机器(learning machine),使之像人一样具有“learning to learn”的能力.人类学习离不开数据、知识以及与环境交互等,本文探讨数据驱动与知识引导相互结合的智能计算这一问题,希望这一模式将推动更通用(more general) 计算范式跃变.
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