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原標(biāo)題：圖靈獎遺忘的AI之父，GAI時(shí)代再發(fā)聲：Jurgen重談AI「創(chuàng)業(yè)」史
關(guān)鍵字：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),模型,人工智能,知乎,網(wǎng)絡(luò)
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大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自AI科技評論
作者：劉潔
編輯：岑峰
最近人工智能火紛飛，各種觀點(diǎn)打架。脾氣火爆的人工智能之父Jürgen Schmidhuber也不斷吐槽自己“被遺忘”了，不滿之余還不忘四處宣講自己全新的人工智能發(fā)展理念，誓要奪回大眾視線。
不久前，他就接受了Machine Learning Street（MLST）的一次獨(dú)家專訪，回憶了自己在深度學(xué)習(xí)和人工智能方面的開創(chuàng)性工作，分享他對智能機(jī)器未來的展望，還重點(diǎn)回顧了世界模型帶來的人工智能創(chuàng)新和LSTM和Transformer的開發(fā)及演變。
在Jürgen Schmidhuber看來，深度學(xué)習(xí)雖然不能解決像基礎(chǔ)理論改進(jìn)一類的問題，但在大部分問題上都表現(xiàn)出了很高的實(shí)用性，尤其是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大之處在于，它本質(zhì)上是一臺通用計(jì)算機(jī)，所以理論上來任何能在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行的計(jì)算任務(wù)都能在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行。只需要增加存儲，就能讓循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理更復(fù)雜的問題。
不過Jürgen Schmidhuber也說了，一開始自己的想法還是很天真的，想讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)去模擬和預(yù)測未來的每一個小步驟，再從中挑選出能夠帶來最大回報(bào)的行動路徑。

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