目前人工智能在计算机识别、语音识别、机器翻译系统等多领域得到运用。其中,人工智能深度学习的作用尤为突出。“深度学习能把很多人工智能工作统一化,使其达到顶尖的水准。数据、算力、开源平台的出现是人工智能深度学习的三大主要驱动力。”
中国工程院院士、中国自动化学会理事长郑南宁在肯定上述观点的同时,提出了目前人工智能深度学习存在局限性问题。他表示,如何让机器像人类一样对物理世界进行直观理解,是人工智能追求的核心目标及重要研究方向。
郑南宁建议,应花更多时间来发现受脑认知和神经学科启发的人工智能突破点。“这种结合脑科学的人工智能的目的,在于使机器学习产生人脑思考的特征和认知途径。其中包括认知映射、直觉推理和认知推理等。”
他以人工智能在无人驾驶方面的应用为例表示,对于无人驾驶在场景的可靠感知、预行为的理解以及意外遭遇的应对上,可以通过发展进化的自主驾驶学习系统,使其学习过程与人类司机的驾驶训练类似。
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