AI的大规模发展需要解决信任问题，本文主要分为以下几个部分。1.神经语言模 2.多任务学习 3.词嵌入 4.NLP神经网络 5.sequence-to-sequence模型 5.注意力机制 6.基于记忆的网络 7.预训练语言模型 8.其他里程碑事件 9.传统算法里程碑事件
1.语言建模任务指的是给前一个单词去预测文本中的下一个单词。
2.多任务学习是在多个任务上训练模型之间共享参数的一种通用方法，在神经网络中可以通过给不同层施加不同权重，很容易实现多任务学习。
3.词嵌入分为两种，连续字典(CBOW)和skip-gram。不过他们的目标不同，一个是根据周围单词预测中心单词，而另一个相反。
4.最广泛的三种主要神经网络是,循环神经网络(RNNs)，卷积神经网络(CNNs)，递归神经网络。
5.可以应用于NLP中输出具有特定结构的结构化预测任务，它的瓶颈是需要将源序列的全部内容压缩为一个固定大小的向量。
6.注意力机制通过允许解码器回头查看源序列隐藏状态来环境6的问题，然后将其加权平均作为额外输入提供给解码器。
李开复强调年轻人就要找AI替代不了的工作，AI至少有15年的趋势，它将取代40%-50%的岗位与技能，在人工智能与大数据浪潮席卷全球后，欧洲做了GDPR。
知识图谱和人工智能的未来在基础理论上不会有太大的变化，成本，工程，工具才是主要的障碍。
苹果，亚马逊，Alphabet，微软，Facebook已经垄断了了人工智能人才，其他想从人工智能中获利的公司有两种选择:要么利用五大巨头提供的人工智能服务，要么雇佣人工智能开发者，利用这些人才提高自身竞争力。在研判未来和对人工智能关注方面，就连全球500强也无法跟上科技寡头的步伐。
越早离开越好
网友评论