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摘自 机器之心 -- 学习世界模型，通向AI的下一步：Yann LeCun在IJCAI 2018上的演讲     人工智能到底缺少了什么？监督学习需要太多的样本，强化学习需要太多的尝试，AI 系统缺乏常识。 Yann LeCun 总结了一下这两类系统的缺点：缺乏独立于任务的背景知识；缺乏常识；缺乏预测行为后果的能力；缺乏长期规划和推理的能力。简言之就是：没有世界模型；没有关于世界运行的通用背...

没有神迹，用不着吓唬，人工智能的真正突破还未到来 -- 知乎专栏《知识分子》香港科技大学的权龙教授:“人工智能的目的是让计算机去看、去听和去读。图像、语音和文字的理解，这三部分基本构成了我们现在的人工智能。而在人工智能的这些领域中，视觉又是核心，视觉占人类所有感官输入的80%，也是最困难的一部分感知，如果说人工智能是一场革命，那么它将发轫于计算机视觉，而非别的领域。”计算机视觉专家、加州大学伯克利...