近日,多伦多大学的教员、谷歌大脑(Google Brain)研究员杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)发表了炉边谈话。他讨论了神经网络的起源,以及人工智能有朝一日可能像人类一样推理的可行性和意义。
辛顿被一些人称为“人工智能教父”,他在过去30年里一直致力于解决人工智能面临的一些最大挑战。除了在机器学习方面的开创性工作以外,他还撰写以及与他人合作撰写了200多篇经过同行评议的论文,其中包括1986年发表的一篇关于机器学习技术(被称为反向传播学习算法)的论文。
他普及了深度神经网络的概念,即包含上述功能的人工智能模型,它们被安排在相互连接的层中,传输“信号”并调整连接的突触强度(权重)。通过这种方式,人工智能模型从输入数据中提取特征,并学习做出预测。
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