AI科技評(píng)論君過去這一周的前四天都在外面參加中國(guó)機(jī)器人峰會(huì)，雖然去之前就知道這次會(huì)議的逼格不錯(cuò)，但沒想到會(huì)遇到一個(gè)這么多專家同聚一堂報(bào)告自己研究工作最新進(jìn)展的時(shí)刻，他們報(bào)告的主題也圍繞在最近大熱的無(wú)人駕駛、工業(yè)機(jī)器人、服務(wù)機(jī)器人、醫(yī)療機(jī)器人領(lǐng)域，而且是該領(lǐng)域目前最新銳的發(fā)現(xiàn)和突破，以加拿大皇家學(xué)院李明院士的演講為例，他就指出了應(yīng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)中的弊病，該如何來(lái)解決這個(gè)問題。

加拿大皇家科學(xué)院李明院士:唯有理論的進(jìn)化才能給人工智能帶來(lái)質(zhì)變

現(xiàn)在市面上有很多機(jī)器人告訴大家它們會(huì)學(xué)習(xí)，他們的機(jī)器人會(huì)通過用戶的反映來(lái)學(xué)習(xí)，這句話100%不靠譜。……但是我希望提出對(duì)這個(gè)問題的一個(gè)另類的解決方法。這是豆豆所用的來(lái)學(xué)習(xí)一個(gè)句子的相似形的LSTM算法，說起來(lái)比較復(fù)雜。不過這個(gè)東西最關(guān)鍵的是用我說這兩個(gè)相似，那最后到底是相似還是不相似？你必須得給我反饋，必須得有一個(gè)辦法告訴我是不是相似?！袛嘤?xùn)練效果的關(guān)鍵：“語(yǔ)義距離”和“信息距離”

李德毅詳解：無(wú)人駕駛的核心在駕駛腦

我做的是要用已有的認(rèn)知，借助當(dāng)前的感知。我的駕駛腦數(shù)據(jù)流程圖，余凱說值一千萬(wàn)，我把這個(gè)送給余姚同志們，看看你們能不能做出來(lái)，我的駕駛腦一個(gè) 瞬間記憶池，還有態(tài)勢(shì)記憶池、還有決策記憶池。如果我們用到掃地機(jī)機(jī)器人上，以后它天天這樣掃也是很好的機(jī)器人，這是不同的記憶能力不同的認(rèn)知。駕駛活動(dòng)更多的是技巧，記憶和經(jīng)驗(yàn)，而不是知識(shí)、推理和計(jì)算。

北理孔祥戰(zhàn)：服務(wù)機(jī)器人這個(gè)品類在消費(fèi)者腦子里還沒有

但家用服務(wù)機(jī)器人的市場(chǎng)，包括軟銀Pepper也在嘗試，到底它從哪個(gè)點(diǎn)上爆發(fā)，這是非常值得研究的，我跟500多個(gè)創(chuàng)始人反復(fù)討論過一年，現(xiàn)在的產(chǎn)品重合度特別高，比如掃地機(jī)有一定的市場(chǎng)，但它是以家用電器的身份進(jìn)入市場(chǎng)的，不算嚴(yán)格意義上的機(jī)器人，機(jī)器人這個(gè)品類在消費(fèi)者腦子里還沒有，那路上攔個(gè)消費(fèi)者，問他什么是家用機(jī)器人，他沒概念，所以你要重塑產(chǎn)品的概念在他腦子里，這是非常非常難的。

另一塊，家用機(jī)器人在沒有品類的情況下，有沒有一定的可以分類的東西，有，那就是玩具，基本上咱們現(xiàn)在看的都是以玩具好玩這么一個(gè)定位切入的，但這樣的話，它和玩具陷入了競(jìng)爭(zhēng)區(qū)。

ABB副總裁顧純?cè)喝嵝宰詣?dòng)化怎么幫助制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)?

在制造業(yè)來(lái)講就是用相對(duì)最小的投入得到最大的回報(bào)。同時(shí)我剛才講了一下，以消費(fèi)電子品作為一個(gè)例子，因?yàn)樗纳芷诤芏蹋械漠a(chǎn)品生命周期只有6個(gè)月，最多9個(gè)月，你肯定不想這么快就淘汰掉你的設(shè)備，這個(gè)時(shí)候以機(jī)器人技術(shù)為代表的柔性自動(dòng)化技術(shù)特點(diǎn)可以顯示出來(lái)了。這也是大家為什么討論中國(guó)機(jī)器人的時(shí)候，我們要了解整個(gè)的價(jià)值鏈，不只是關(guān)注元器件，當(dāng)然元器件也很重要，但是我認(rèn)為在產(chǎn)業(yè)鏈上的應(yīng)用才是柔自動(dòng)化核心價(jià)值所在，在產(chǎn)品生命周期結(jié)束的時(shí)候，為我們的客戶提供服務(wù)和升級(jí)改造。

ICML論文｜這違反直覺的“升噪”方法，反而能很好的解決激活函數(shù)梯度彌散的問題

國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)（ICML）即將于6月19日-24日在紐約召開，眾多頂尖的科研人員與公司的人工智能實(shí)驗(yàn)室提交了最新研究論文。在此，雷鋒網(wǎng)為大家分享著名學(xué)者 Yoshua Bengio 與谷歌 DeepMind 研究科學(xué)家等人合作的研究論文。最近業(yè)界對(duì)于“閘門”架構(gòu)重新產(chǎn)生了興趣，這種架構(gòu)可以應(yīng)用在圖片或視頻自動(dòng)標(biāo)題生成等廣泛領(lǐng)域，雖然這項(xiàng)方法獲得了成功，但是還存在關(guān)鍵問題。本片論文以引入噪音——看似違反直覺的“反人類”方法——解決了傳統(tǒng)激活函數(shù)飽和效應(yīng)難以優(yōu)化的問題。

號(hào)外

想必大家都看到了，最后一條Facebook大神Yoshua Bengio 與谷歌 DeepMind 研究科學(xué)家等人合作的研究論文來(lái)自國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)大會(huì)（ICML）事先提交的論文，此大會(huì)即將于6月19日-24日在紐約召開，也就是今天北京時(shí)間21：30的時(shí)候開始。

作為國(guó)際機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)會(huì)（IMLS）主辦的年度機(jī)器學(xué)習(xí)國(guó)際頂級(jí)會(huì)議，如果你關(guān)注ICML大會(huì)，請(qǐng)加雷鋒網(wǎng)ICML 2016精華群獲得大會(huì)最新信息。

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