学习世界模型,通向AI的下一步:Yann LeCun在IJCAI 2018上的演讲(3)


[本文来自:www.ii77.com]

接下来 Yann LeCun 介绍了使用对抗训练的视频预测。他首先展示了预测无监督学习。人类是很擅长预测的,然而机器很难预测未来会发生什么。近年来的研究中出现了一些使用「对抗训练」的成功案例,但是仍有很长的路要走。Yann LeCun 用一个纽约公寓的视频示例进行举例说明。 [原文来自:www.ii77.com]


学习世界模型,通向AI的下一步:Yann LeCun在IJCAI 2018上的演讲


语义分割空间的视频预测


这部分 Yann LeCun 介绍了当前语义分割预测的现状。


学习世界模型,通向AI的下一步:Yann LeCun在IJCAI 2018上的演讲


Latent-Variable Forward Models for Planning and Learning Policies


下图展示了用于推断动作和潜在变量的模型架构。


学习世界模型,通向AI的下一步:Yann LeCun在IJCAI 2018上的演讲


然后 Yann Lecun 展示了一个现实世界的真实案例。


学习世界模型,通向AI的下一步:Yann LeCun在IJCAI 2018上的演讲


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学习世界模型,通向AI的下一步:Yann LeCun在IJCAI 2018上的演讲


最后,Yann Lecun 总结了技术和科学之间的互相驱动和促进,如望远镜和光学、蒸汽机和热力学、计算机和计算机科学等。并提出了疑问:什么相当于智能的「热力学」?


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学习世界模型,通向AI的下一步:Yann LeCun在IJCAI 2018上的演讲

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