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原标题:LeCun锐评诺奖:出于压力才颁给AI,但获奖成果已完全无用
关键字:报告,神经网络,深度,机器人,诺贝尔奖
文章来源:夕小瑶科技说
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夕小瑶科技说 分享来源 | 量子位LeCun最新演讲,公开表示:
今年诺贝尔奖颁给AI,是诺奖委员会感到压力的结果,需要承认深度学习的影响。
但物理奖颁给Hinton和Hopefield,获奖成果玻尔兹曼机和Hopefield网络现在完全无用。
言语间不乏调侃“化学奖塞不下更多人,所以只能选了物理”,“Hopefield是生物物理学家,Hinton的模型以物理学家命名,勉强合理”。
台下观众也蚌埠住了,爆发阵阵笑声。
众所周知,今年的诺贝尔物理学奖颁给了机器学习先驱Hopfield、Hinton,前者因其“提出了Hopfield神经网络,以相当于物理学中自旋系统能量的方式进行描述”,后者因其“提出的玻尔兹曼机,使用了统计物理学中的工具”。
有人把视频发在了X上,网友看到LeCun此番发言一时间炸开了锅。
有人觉得LeCun这是酸了。
也有人认为LeCun说的不无道理。
具体怎么回事?最近,LeCun参加了题为“机器如何达到人类水平智能”的主题讲座。
就在活动将要结束的时候,回答了大家提出的一些感兴趣的问题。
一开始的问题是:这些人工智能模型,实体化的角色是什么,以实现真正的智能。
Le
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