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    Neuro Causal and Symbolic AI. 36th NIPS

    理解因果互动是人类认知的核心,因此也是科学、工程、商业和法律的核心追求。发展心理学表明,儿童探索世界的方式与科学家相似,他们会问诸如“如果”这样的问题以及“为什么?”人工智能研究的目标是在机器中复制这些能力。特别是深度学习通过端到端可训练的深度神经网络,为函数逼近带来了强大的工具。这种能力已经被无数应用中的巨大成功所证实。然而,它们缺乏解释能力和推理能力,这被证明是建立类人能力系统的一个障碍。因此,在深度学习中启用因果推理能力对于研究通向人类智能的道路至关重要。神经因果模型的第一步已经存在,并有望实现人工智能系统的愿景,即像现代神经模型一样高效地进行因果推理。类似地,经典的符号方法正在被重新访问和重新整合到当前的系统中,以允许超越纯模式识别的推理能力。因果关系的Pearlian形式化揭示了一个理论上合理和实践上严格的推理层次,作为评估神经符号系统推理能力的有益基准。我们的目标是将对人工智能研究领域(一般机器和深度学习、符号和以对象为中心的方法以及逻辑)的整合感兴趣的研究人员聚集在一起,并以开发下一代人工智能系统为目标,对因果关系进行严格的形式化。

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    实战 Prometheus 搭建监控系统

    Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统,说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud,这是一个在线音乐分享的平台,类似于做视频分享的 YouTube,由于他们在微服务架构的道路上越走越远,出现了成百上千的服务,使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性,于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统。Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud,他也是在 2012 年加入 SoundCloud 的,实际上,在加入 SoundCloud 之前,Matt 一直就职于 Google,他从 Google 的集群管理器 Borg 和它的监控系统 Borgmon 中获取灵感,开发了开源的监控系统 Prometheus,和 Google 的很多项目一样,使用的编程语言是 Go。

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    领券