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今日直播 数学专家谈机器推理:从已知迈向未知

归档日期:06-03       文本归类:反向推理      文章编辑:爱尚语录

  知识图谱这个概念是google在2012年提出的,它的构建和应用是近来学术界和工业界关注的焦点,在国内尚属于新生概念,因此应用方主要集中在BAT这类手握海量数据的企业。

  知识图谱的研究中一个很重要的议题就是知识的自动推理,即按照某种策略从已有知识推断出新知识。推理是人类一种重要的高级思维形式,也是机器真正意义上拥有智能的必备前提。

  “人工智能:模型与算法”课程今日特邀百度自然语言处理部高级研究员王泉博士,以“知识图谱中的推理技术”为主题,为关注人工智能的爱好者带来一场干货满满的精彩直播。

  王泉,浙江大学理学学士,北京大学数学博士,现任百度自然语言处理部高级研究员,曾任中国科学院信息工程研究所副研究员,硕士生导师。当前主要研究机器阅读理解技术相关理论及应用。

  知识图谱的构建和应用是近来学术界和工业界关注的焦点。其中一个很重要的研究议题就是知识的自动推理,即按照某种策略从已有知识推断出新知识。推理是人类一种重要的高级思维形式,也是机器真正意义上拥有智能的必备前提。

  一方面,人类的思维十分复杂,推理这一思维过程也表现出多种不同形式,如归纳(induction)、演绎(deduction)、溯因(abduction)、类比(analogy)等。如何探索人类推理过程中的思维规律,并将其表示成机器能够理解的形式,基于此设计通用、高效的自动推理机制是研究人员长久以来关注的热点和难点。研究知识的自动推理对于人工智能学科发展具有重大的理论价值。

  另一方面,随着知识图谱应用的不断深入,研究人员发现知识图谱的不完备性严重制约了其应用效果。所谓不完备性,即知识图谱中存在大量知识缺失。知识推理是解决知识缺失问题的有力武器,能够显著提升知识图谱在智能信息服务中的应用效果。研究知识的自动推理对于知识图谱的应用普及无疑也具有重要的现实意义。

  “人工智能:模型与算法”慕课由浙江大学求是特聘教授、人工智能研究所所长吴飞教授开设。本课程从搜索推理、机器学习、博弈对抗和伦理安全等角度成体系介绍人工智能的基本概念和基础算法,帮助学习者了解人工智能的历史和趋势、模型与方法、应用及挑战,了解人工智能通过自然语言理解、视觉分析和语音识别等手段赋能实体经济。

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