무엇이 인가? 분석 16 625 작품은 지난 25 년
Source:의 거의 모든 당신이 무엇을 듣고 인공 지능에 대한 오늘날,그것은으로 인해 깊은 학습니다. 이 카테고리의 알고리즘을 작품으로 통계 패턴을 찾기 위해서,데이터는 매우 강력을 모방하는 인간의 능력 같은 우리의 능력을 보고 듣습니다. 에 매우 좁은 넓이에도 에뮬레이션 우리의 능력하는 이유입니다. 이 알고리즘을 지원 Google 검색,뉴스,Facebook,넷플릭스의 추천 엔진뿐만 아니라,모양 등의 산업 건강 관리와 교육니다.
는 방법을 개발하는 심화 학습
는 사실에도 불구하고 깊은 학습 거의 혼자 힘으로 보여 인공적인 지역 사회,그것을 나타내는 단지 작은 플래시에 역사적인 작업의 인류를 만드는 그것의 자신의 정보가 있다. 그것의 최전선에서 이러한 검색,니다. 는 경우에 당신을 연기하는 역사의 이해하기 쉬운 것은 곧 그녀는 멀리 이동합니다.
"는 경우에는 2011 년에 누군가가 쓴다는 깊은 교육에 앞 페이지의 신문과 잡지 몇,우리는 것처럼,와우,어떤 마을 전체가 금연,"says 페드로 도밍고스 교수,컴퓨터 과학 워싱턴 대학에서의 저자는‘마스터 알고리즘’니다.
그의 말에 따르면,갑자기 기복의 다양한 방법은 긴 것이 특징 분야에서의 연구가 아니다. 모든 십년이 있었 뜨거운 사이의 경쟁이 다양한 아이디어. 그런 다음,시간,스위치를 클릭하고 사회 전체가 시작 뭔가를 할 수 있습니다.
우리의 동료에서 MIT Technology Review 이러한 문제를 시작합니다. 이를 위해,그들에게 호소하는 가장 큰 중 하나 오픈 데이터베이스의 과학 논문으로 알려진 arXiv 니다. 그래서 그들은 발췌문에서는 모든 16 625 사에서 사용할 수 있는 절"인"18 일 2018 및 추적 단어가 언급된 몇 년 동안,를 보는 방법 개발이 지역입니다.
이들의 분석을 밝혔는 세 가지 주요 동향:으로 변화 학습 기계 90 년대 후반에는—2000 년대 초반,성장 인기의 신경 네트워크에서 시작 초 2010,의 증가 강화 학습 지난 몇 년 동안에서입니다.
하지만 처음 몇 가지 사항입니다. 첫째,절 arXiv AI 날짜를 1993,용어"인공지능을 의미한다"1950-일 년,그래서 데이터베이스를 자신을 구성하는 최신 장의 역사에서 이 지역이다. 둘째로,문서 데이터베이스에 추가 매년 나타내는 작업의 일부에서 실시 이 지역에서는 순간입니다. 그러나,arXiv 제공하는 훌륭한 자원을 식별하기위한 몇 가지의 주요 연구 동향을 보기 위해 줄다리기 사이에 서로 다른 이념 캠프입니다.
패러다임의 기계 학습
가장 큰 변화는 연구 발견에서 출발한 시스템에 대한 지식을 기반으로,2000 년대 초에 ies 니다. 이러한 컴퓨터 시스템을 기반으로 아이디어에는 가능하다는 것을 인코딩하는 모든 인간의 지식으로 규칙 엔진입니다. 대신,과학자들이 돌을 머신 배우—상위 카테고리의 알고리즘을 포함하여 심화 학습한다.
사이에 100 대부분의 언어와 관련된 시스템에 대한 지식을 기반으로—"로직","제약"그리고"규칙"—감 가장합니다. 과 관련된 기계 학습"data","네트워크","performance"성장하는 다른 사람보다 더합니다.
의 원인 이 날씨 변경은 매우 간단합니다. 에서 80 년대의 시스템에 따라,지식을 얻었고,팬들 사이에서 인기 때문에 흥분 주위에 야심찬 프로젝트를 다시 시도했는 기계에서 일반적인 의미합니다. 하지만 이런 프로젝트를 시작하고,연구자들에 직면하게 되었으로 중요한 문제이다:그것은 필요하다고 인코딩이 너무 많은 규칙을 사용하려면,시스템의 무언가를 하는 데 유용합니다. 이 증가 비용을 상당히 둔화 현 프로세스입니다.
이 문제에 응답되었습니다. 대신하여 필요한 사람들을 손으로 코드의 수백 수천의 규정,이 방법은 프로그램은 기계가 자동으로 추출 이러한 규칙에서 쌓는 데이터입니다. 마찬가지로,이 지역의 버스 시스템,지식을 기반으로 하며,적용하여 개선의 기계 학습니다.
는 붐에서 신경 네트워크
의 틀에서 새로운 패러다임의 기계 학습 전환 깊은 배우지 않았다 즉시 발생합니다. 대신에,분석 주요 용어의,과학자 테스트의 다양한 방법 외에도 신경 네트워크,기본 메커니즘의 깊은 학습니다. 다른 인기 있는 방법에는 베이지안 네트워크,support vector machines 고 진화하는 알고리즘,그들은 모두 다른 방법을 사용 패턴을 찾는 데이터입니다.
1990 년대와 2000 년대까지,몇 년 사이의 이러한 방법은 있었다 강력한 경쟁니다. 그런 다음,2012 년에 획기적인 주도하는 또 다른 변화에 날씨. 연간 동안 ImageNet 경쟁 설계,가속기의 진행에서 컴퓨터 비전 분야,연구원이 이름이 제프리 Hinton 함께 그의 동료와 함께 토론토 대학에서 달성했다 최고의 정확도에서 이미지식의 정확도로 약 10%이상입니다.
깊은 학습 기법은 그가 사용하는 새로운 관심사의 연구에서 첫번째 커뮤니티의 시각화한 다음 저쪽에. 더 많은 과학자들이 사용하기 시작 그것은 인상적인 결과를 달성하기 위해서,인기를 이 기술의 인기와 함께,신경 네트워크의 극적으로증가했습니다.
성장을 강화 학습
의 분석 보다는 몇 년 후에 전성기의 깊은 배우가 발생한 세 번째와 마지막으로 변화에 AI 연구.
외에도 다양한 기계 학습 방법을 다음과 같은 세 종류가 있습니다:제어 교육,통제되지 않으로 합니다. 도 학습을 포함하는 먹이는 기계 표시 데이터를 가장 자주 사용하고 가장 실제적인 응용 프로그램이 날짜습니다. 그러나 지난 몇 년 동안,강화 학습,시뮬레이션 학습 과정을 통해 동물의"당근,"당근,어른들도의 급속한 성장은 그것을 참조에서 작동합니다.
새로운 아이지만,많은 수십 년 동안 그것은 작동하지 않았습니다. "전문가로 통제되는 훈련에 웃었 전문가에 의해 강화 학습,"도밍고합니다. 하지만,깊은 학습,하나의 전환점,갑자기를 넣는 방법을 전면에 있습니다.
는 순간이 찾아왔 월 2015 때 AlphaGo 에서,훈련으로 병력,패배하고 세계 챔피언에서는 고대 게임의 이동합니다. 에 미치는 영향 연구 커뮤니티 즉각적이었다.
다음 십년간
분석 MIT Technology Review 만 최근 느낌의 경쟁 중에서 아이디어는 특성화 연습니다. 그러나,그것을 보여 변화의 노력의 중복을 줍니다. "그것을 이해하는 것이 중요 아무도 이 문제를 해결하는 방법,"도밍고.
의 많은 방법으로 사용되는 25 년 동안,동일한 시간에 1950-ies 할 수 없습 과제를 충족시키고 성공의 각다. 신경회로망,예를 들어 정점에서 60 년대와 작은 80 년대,그러나 거의 죽기 전에 회복하고,그 인기를 감사하는 심화 학습한다.
모든 십 년간,다시 말해서,본 지배의 기타 기법:신경 네트워크에서 늦은 50 년대와 60 년대에,다양한 상징적 시도를 70 년대에,시스템,지식을 바탕으로 80 년대,베이지안 네트워크에서 90 년대,지원 벡터 제로와 신경망에 다시 2010.
2020 지 않을거야,어떤 다른 말 박사 도밍고합니다. 그래서 시대의 깊은 배우 수 있습니다 곧 끝입니다. 하지만 무엇 next—오래된 기술에서 새로운 영광과 새로운 패러다임—그것은 대상의 분쟁이 치열한다.
"당신,이 질문에 대답"을 말하고,"내가 원하는 특허의 대답이다."
를 잡는 뉴스의 인공지능에 대한 꼬리합니다.
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인근 초신성이 파괴할 수 있습 큰 동물의 수백만 년 전
는 사실에도 불구하고 떠드에서,그녀는 진공합니다. 행성이 지속적으로의 모든 종류의 폭격에서 물건을 포함하여,공간이 매일의 흐름 유성진이 한과의 방사선 유출의 더 먼 별니다. 때로는 일들이 우주에서 불구로 만들 수 있습이나 기억하는 거대한의 소행성이 공룡을 죽였습니다. 대부분의 먼지를 떨어에서 지구와 달이 다음이 평화롭게 정착,나머지 묻혀있는 그때까지까지,과학자들이 수없이 파고다. 초신성을 파괴 종가요? 경우...
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토지에 대한 우리는 것이 자동차 운전을 할 수 있습니다. 으로 바다에 대한니까?
드론입니다. 자동차 운전을 할 수 있습니다. 비행 robotaxi 니다. 다고 생각하는 경우에는 헤드라인은 지난 몇 년 동안,지상 운송에서 미래를 교체 로봇 코치,그리고 설비는,사실상 요구하는 인간의 개입 없지 않는 한,당신은 응용 프로그램을 다운로드합니다. 그러나 다른 사람에 관하여 70%지구의 표면 부분이 적용되는 물까? 물론,이미 드론 수중 녹화 할 수있는 비디오에서는 4K 다음에 대한 다큐멘터리 BBC...
고생물학의 주위에 세계 배우려고 노력하는 많은 동물의 세계에 대한 과거의합니다. 그들은 있는 방법을 배우려고 노력하고 동물을 보았다,그들은 무엇을 먹고 어떻게 그들이 이동합니다. 과학자들은 스위스와 독일에 갔고 앞으로 큰 단계에서 이제 그들이 만든 로봇의 해골 도마뱀는 살았을 통해 300 만 년 전입니다. 다시 등 현실과 같은 움직임을 그들이 사용하는 컴퓨터 모델링과 데이터를 수집하는 동안 굴착합니다. 결과는...
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