文章 2017-09-01 来自:开发者社区

中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 6. 使用因果模型

6. 使用因果模型 还有一种思路是使用因果模型。因果模型仅仅需要很少的训练数据,而且它们还可以迁移到新的问题领域。 想像一下,采用因果模型,我们甚至可以对太阳和黑洞内部正在发生的事情做很好的预测。虽然不管以前还是现在都没有与之相关数据,但是我们有能够信任的因果模型,可以派上用场。

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中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式 1. 针对不确定性的决策

1. 针对不确定性的决策 在上个世纪50年代时,我们第一个想法就是在不确定的情况下怎么进行决策。 我们来看一些标准的策略过程。首先,我们会观察目标值Y,然后要选择action(行动)A,来让它的期望值达到最好的效果。我们把这样的决策进行建模:E[U|A, Y],希望把期望的效应达到最大化。 我们可以将该不确定性模型定义为P[U|A, Y],这在任意一本有关人工智能的书或者经济学的书里都可以看到.....

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中国人工智能学会通讯——构建强健的人工智能:原因及方式

我今天的演讲跟前面那些可能有所不同,技术性没那么强。当然,我也会讲到一些数学知识,但更多的内容还是关于人工智能所面临的挑战,以及我们现在所用的一些安全的解决方法。 首先,我会讲一讲我们对于强健AI(robust artificial intelligence)的需求、背后的目的何在。然后,我要谈一下,在模型不完整时,AI 系统需如何来正常工作。 我们知道,现在世界上还有很多东西是人工智能不知道的....

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