3月22日，由清华大学经管学院发起，清华x-lab与Facebook公司联合推出的《创新与创业：硅谷洞察》第三课在清华大学大礼堂开讲。

主讲嘉宾 Facebook 人工智能 研究院院长Yann LeCun教授 以“深度学习与人工智能的未来”为主题介绍了目前人工智能（AI）领域的前沿发展方向及面临的挑战。

什么是监督学习？

这是目前应用最为广泛的人工智能技术之一。通过向机器展示很多的例子及其正确答案，监督学习能够使算法的输出和人们想要的结果尽量接近。就像带一个孩子看一本图画书，给孩子看了很多大象的图片后，孩子就可以认识大象了。

什么又是深度学习？

早期的机器学习与人工智能的研究都受到了神经科学的启发，研究者们通过构造一个一个类似神经元的“感知器（Perceptron）”，实现了对物体进行分类的功能。在上世纪50年代晚期，人们建立了传统的模式识别模型，并取得了很好的应用效果。

卷积神经网络

神经网络有一个领域非常成功，叫卷积神经网络。近年来，由于大型数据库、算法及GPU计算的发展，卷积神经网络取得了飞速的发展，特别是在物体识别、人脸识别及自动驾驶等领域的应用越来越广泛。卷积神经网络为何能取得如此好的应用效果？物理世界本身就是可以分解的，这些分解的部分能够以不同的方式进行组装，以合成更复杂的世界。一幅图像同样可以分解成各种基本的图形，之后通过进一步的结合，又可以形成更复杂的图案。而卷积神经网络就是在一步步发掘这种内在的组合规律。

人工智能未来的发展

主要困难在于如何让人工智能具备感知和理解世界的能力，简单地说就是具备“常识”。通过局部的信息，推断出遗漏的信息，比如推断过去和预测未来发生的事情，补全视觉的盲点等。

人工智能就像是一个蛋糕，这个蛋糕的主体就是无监督学习，大多数人类和动物学习就是通过无监督方式来进行的；表面的这一层糖霜是监督学习，而上面的樱桃是增强学习。

这三种学习方式，每一种都有着不同的信息量。无监督学习是让智能体自己观察这个世界，机器观察到的数据肯定比人类更多，从而可以对这个世界做出更准确的预测。

人工智能会主导世界吗？

LeCun教授：人工智能不会主导世界。如果让机器占领世界，首先要为它设计一个驱动系统，让它知道占领世界是一件好事，它才会这样去做。我不认为我们会把机器设计成这样，人类会努力让机器符合我们的价值观。

(本文内容来源：清华大学经济管理学院)

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