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| 本文作者： 亞萌 | 2016-12-11 10:12 |
2016 NIPS 如火如荼進行了近一周時間，各位大佬也頻繁在會場露面，并時不時搞個“大新聞”。雷鋒網(wǎng)時刻關(guān)注著 NIPS 的一切動態(tài)，并把大家較為關(guān)注的論文以及學(xué)術(shù)大師的PPT整理出來，方便大家學(xué)習(xí)和參考。
Yann LeCun 最近可謂是學(xué)術(shù)界的網(wǎng)紅，上周先后錄了三段視頻為大家普及人工智能知識，現(xiàn)在又飛到西班牙見見粉絲，也不忘隨時更新下 Facebook。
Yann LeCun 受邀在今年的 NIPS 大會發(fā)表主題演講。眾所周知，深度學(xué)習(xí)通常分類為：無監(jiān)督學(xué)習(xí)、監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)，而 Yann LeCun 在演講中用“預(yù)測學(xué)習(xí)”替代“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”。他指出因為預(yù)測學(xué)習(xí)要求機器不僅能在沒有人類監(jiān)督的情況下進行學(xué)習(xí)，同時能夠?qū)W習(xí)世界的預(yù)測模型。
吳恩達教授在 NIPS 上發(fā)表演講：《利用深度學(xué)習(xí)開發(fā)人工智能應(yīng)用的基本要點（Nuts and Bolts of Building Applications using Deep Learning）》。
吳恩達在現(xiàn)場用白板黑筆寫的板書，已被小編做成了中文版 PPT，就是這么走心。
我們知道，機器學(xué)習(xí)方法可以分為生成方法（generative approach）和判別方法（discriminative approach），所學(xué)到的模型分別稱為生成式模型（generative model）和判別式模型（discriminative model）。
而 Ian Goodfellow 就是“生成式對抗網(wǎng)絡(luò)之父”，現(xiàn)為 Open AI 科學(xué)家，此前為谷歌大腦團隊高級研究員，大學(xué)期間師從 Yoshua Bengio 大神。生成式對抗網(wǎng)絡(luò)這個詞就是他發(fā)明的，而且對機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究影響重大。他在 NIPS 2016 大會上分享了生成式對抗網(wǎng)絡(luò)的研究成果。
這是 Yoshua Bengio 在 FB 上發(fā)的照片，師徒相聚，畫面感人。
NIPS大會現(xiàn)場：最左為 Yoshua Bengio，最右為 Ian Goodfellow
PS：關(guān)注微信公眾賬號【AI科技評論】，在微信公眾號后臺回復(fù)關(guān)鍵詞“大神”，獲取PPT。
去年的NIPS大會是在蒙特利爾，蘋果沒去，只是幾位員工低調(diào)地混在普通觀眾群里。
今年的西班牙，蘋果去了，扛大旗的是蘋果AI研究團隊負責(zé)人Russ Salakhutdinov，他做了演講，并興奮地向眾人宣布：蘋果將允許其AI研發(fā)人員對外公布論文成果。
Russ Salakhutdinov表示，此舉目的是為了從學(xué)術(shù)圈吸引更多人才到蘋果公司工作。眾所周知，蘋果這家公司有著“保密”的文化傳統(tǒng)，這使其難以從學(xué)術(shù)圈招到人才。因為在學(xué)術(shù)圈，公開研究成果與分享信息，是獲得同行認可和取得進步的關(guān)鍵。
Russ Salakhutdinov此次NIPS西班牙之行，估計也將會扮演蘋果首席HR的角色。或許不久，我們將親見蘋果的第一篇AI論文，拭目以待。
在NIPS會議期間，DeepMind 宣布，將把這一 AI 訓(xùn)練環(huán)境的整個源代碼發(fā)布至開源社區(qū) GitHub，并將其名稱由 Labyrinth 更改為 DeepMind Lab。屆時，所有開發(fā)者都能下載源代碼并對其進行個性化設(shè)置，以此訓(xùn)練和測試原有的 AI 系統(tǒng)。
DeepMind 的這一舉動又一次證明了該實驗室對研究成果的開放態(tài)度。該公司上個月才宣布與動視暴雪 ( Activision Blizzard ) 聯(lián)手將視頻游戲《星際爭霸 II 》轉(zhuǎn)換為一個測試平臺，以便所有 AI 研究人員都有機會制作出這款復(fù)雜游戲的人工智能系統(tǒng)。
DeepMind 的聯(lián)合創(chuàng)始人之一 Shane Legg 表示，開放 DeepMind Lab 代碼會讓其他研究人員意識到它本身是否能被復(fù)制，研究人員可以在 DeepMind 的測試中評估他們自己的 AI 系統(tǒng)的表現(xiàn)。Shane Legg 說，“如果其他研究人員有興趣的話，可以試試看會不會打敗我們?！?/p>
本周的國內(nèi)外社交媒體明星，無疑就是無人收銀超市Amazon Go。
用戶進入商店，穿過閘機的時候打開手機讓其識別，這時手機里的系統(tǒng)啟動，并隨時準備更新物品清單。Amazon Go令人驚艷的部分就是，在用戶拿走或放回物品的一瞬間，手機里的系統(tǒng)會自動更新清單。最后，用戶拿著物品滿意地離開，手機自動扣款。
簡而言之，就是你可以徑直走進超市，選好貨品之后立馬離開，不用在收銀臺前排長長的隊伍，等待結(jié)賬。
我們說，移動支付顛覆了既有商品交易方式，那么這種“搶劫式”的Amazon Go甚至連“交易感”都消滅了。
日前，Uber 已經(jīng)對 Geometric Intelligence 進行全資戰(zhàn)略收購。后者是一個由學(xué)界 AI 研究人員聯(lián)合創(chuàng)立的 公司，它將成為 Uber 舊金山總部新設(shè)立的 AI 中央實驗室的核心團隊，將開展 AI 的基礎(chǔ)研究。
這不會直接帶來產(chǎn)品，但在將來很可能產(chǎn)生一系列的潛在應(yīng)用，例如行車路線管理。這也是一個重要的信號：Uber 想要與谷歌、蘋果、微軟等“傳統(tǒng)”互聯(lián)網(wǎng)巨頭，在 AI 基礎(chǔ)研究上競爭。
Geometric Intelligence 的創(chuàng)始團隊包括：紐約大學(xué)認知學(xué)家 Gary Marcus，劍橋大學(xué)機器學(xué)習(xí)教授 Zoubin Ghahramani，中佛羅里達大學(xué)計算機教授 Kenneth Stanley 和紐約大學(xué)神經(jīng)語言學(xué)博士 Douglas Bemis。該公司一共有 15 名雇員，包括多名高級數(shù)據(jù)工程師和人工智能學(xué)者。該收購協(xié)議的其中一項是：他們必須保持其與學(xué)界的紐帶。這意味著 Uber 與大學(xué) AI 研究院之間開展合作的前景。
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