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不确定性 文章 进入不确定性技术社区

学贯中西(10):从RL领会如何与不确定性共舞

  • 1 前言在上一期里,我们说明了当人类的慢想 ( 创意 ) 与 AI 的快思 ( 直觉 ) 互相平衡时,最能展现协同创造力。 有了 AI 经验直觉来协助去芜存菁,人类更敢超越经验 去进行大跨度的联想和探索。这样的协同组织体系,非常适合与高度不确定的外 在环境 (Environment) 互动,并从外在环境获取最大的 回报。这是自然界生物 ( 有机体系 ) 的天赋学习本质, 非常接近于 AI 强化学习 (Reinforcement Learning,简称 RL) 机制。例如,AlphaGo Ze
  • 关键字: 202208  AI  RL  不确定性  

诠释AI(人工智能)的两大特征:黑盒子与不确定性

  •   高焕堂  (台湾VR产业联盟主席,厦门VR/AR协会荣誉会长兼顾问)  摘  要:AI擅长寻找大数据中的规律,其亮丽的表现已经令人类叹为观止。在学习AI时,如果您能深刻掌握AI的黑盒子(Black box)和不确定性(Uncertainty),将更能发挥AI的专长来帮助人类。  关键词:AI;黑盒子;不确定性  1 AI的长处  当今基于深度学习的AI(人工智能)非常擅长于:从大数据的复杂关系中寻找出人类难以得知的规则(规律性或法则)。人们对周遭大环境的隐藏规律太多未知,AI可以协助人们去探索未知,补
  • 关键字: 202002  AI  黑盒子  不确定性  
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