微软创立全新人工智能实验室,与DeepMind、OpenAI同台竞技

微软创立全新人工智能实验室,命名为Microsoft Research AI,旨在推进通用人工智能的发展。实验室位于华盛顿州雷德蒙德,成员超过100人,涵盖多个AI子领域。微软希望通过整合不同领域的研究,实现更为通用的学习系统。

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微软创立全新人工智能实验室,与DeepMind、OpenAI同台竞技

机器之心  2017-07-13 12:40  阅读:11
摘要:ByZhuZhiboSmith2017年7月13日  近期微软正在创立其全新的人工智能实验室,该实验室由来自自然语言处理等多个AI子领域的科研人员共同组成,组成人员将超过100人,旨在推进通用人工智能

ByZhuZhiboSmith 2017年7月13日 

  近期微软正在创立其全新的人工智能实验室,该实验室由来自自然语言处理等多个 AI 子领域的科研人员共同组成,组成人员将超过100 人,旨在推进通用人工智能的发展。

  将朝着发展通用的学习系统迈进

  雷德蒙公司团队将拥有超过100名研究人员

  Microsoft 公司正在建立一个专注于人工智能的全新的研究实验室,以期创建更多通用的学习系统。

  该新实验室命名为 Microsoft Research AI , 将以位于华盛顿州雷德蒙德的总部为基础,由来自感知、学习、 推理和自然语言处理等人工智能研究的多个子领域中的科学家组成,共超过100人。

  微软研究实验室主任 Eric Horvitz 表示,实验室的目标是将这些学科结合起来,从而朝着更通用的人工智能进发,这意味着一个单一系统就可以处理额一系列广泛的任务和问题。 例如,这样一个系统可能既能规划通过城市的最佳路线,也能弄清楚如何最大限度地减少您的所得税,同时还理解如讽刺或手势等困难的人类概念。

  这与所说的狭隘的人工智能是不同的,狭隘的人工智能系统只是为了能很好地执行一个单一任务而设计—— 例如,识别数字照片中的面孔。

  在开发更通用的学习系统的比赛中,微软将与其他人工智能研究公司,如位于伦敦的 DeepMind 和旧金山的 Google Brain,这两家分公司均为 Alphabet Inc 的分部,以及捷克共和国的一个小型研究机构 OpenAI,其创始人包括Elon Musk 和Peter Thie,进行竞争。

  

  “多年来,这个领域已经经受了大量的‘离心力’作用”,Horvitz 在一次访谈中说到,计算机视觉专家很少与自然语言专家进行探讨,反之亦然。“新的微软实验室的目的就是把这些研究人员都聚集到一起,让他们之间产生沟通与交流,并且为共同的目标而努力。”

  除了现有的研究人员外,Horvitz 透露微软计划雇佣计算机科学家和如认知心理学等领域的专家参与到新的实验室当中。新的微软实验室也将会和麻省理工的脑科学,智力与机器实验中心进行合作。

  微软正在设法与很多新的竞争对手进行合作,这就是“人工智能合作会造福人类与社会”(Partnership on AI to Benifit People and Society —— https://www.partnershiponai.org/),它的目的是关注那些开发更强大、更普遍的机器学习系统所引发的伦理道德问题。

  Horvitz,是“Partnership on AI ”的联合主席,并且明年将会以唯一的主席的身份进行工作,他表示由于微软开发了很多前沿的人工智能功能,所以这些系统的公平性与透明性也愈发重要。

  最后,微软也表示,在上周三它创立了一个新的公司顾问团,由来自其各个分公司的代表组成,Horvitz 任主席,这个顾问团会对公司的人工智能相关工作提供伦理上的监察。这个顾问团,被命名为“工程研究中的人工智能与道德标准”(“AI and Ethics in Engineering and Research”),或简称为 Aether,它将直接向微软首席执行官 Satya Nadella 进行工作报告。

  人工智能研究的新开端始于人工智能产品对微软变得愈发重要的时候(如语音激活型数字助手—— Cortana)。 上周,微软公司对其销售力量进行了重组,以将重点放在与人工智能及云计算相关的产品销售当中。

内容概要:本文深入探讨了Kotlin语言在函数式编程和跨平台开发方面的特性和优势,结合详细的代码案例,展示了Kotlin的核心技巧和应用场景。文章首先介绍了高阶函数和Lambda表达式的使用,解释了它们如何简化集合操作和回调函数处理。接着,详细讲解了Kotlin Multiplatform(KMP)的实现方式,包括共享模块的创建和平台特定模块的配置,展示了如何通过共享业务逻辑代码提高开发效率。最后,文章总结了Kotlin在Android开发、跨平台移动开发、后端开发和Web开发中的应用场景,并展望了其未来发展趋势,指出Kotlin将继续在函数式编程和跨平台开发领域不断完善和发展。; 适合人群:对函数式编程和跨平台开发感兴趣的开发者,尤其是有一定编程基础的Kotlin初学者和中级开发者。; 使用场景及目标:①理解Kotlin中高阶函数和Lambda表达式的使用方法及其在实际开发中的应用场景;②掌握Kotlin Multiplatform的实现方式,能够在多个平台上共享业务逻辑代码,提高开发效率;③了解Kotlin在不同开发领域的应用场景,为选择合适的技术栈提供参考。; 其他说明:本文不仅提供了理论知识,还结合了大量代码案例,帮助读者更好地理解和实践Kotlin的函数式编程特性和跨平台开发能力。建议读者在学习过程中动手实践代码案例,以加深理解和掌握。
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