BAAI 2020 北京智源大会 | Ruslan Salakhutdinov | Integrating Domain-Knowledge into Deep Learning

SDUERPANG

于 2020-07-05 07:08:22 发布

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分类专栏： BAAI 2020 文章标签：人工智能机器学习深度学习神经网络

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本次报告由Ruslan Salakhutdinov分享，探讨了如何将人类知识融入AI模型，包括利用知识图谱增强自然语言理解，解决复杂问题，如多跳问答，以及机器人环境定位的高效搜索算法。报告还讨论了现实应用中的挑战。

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BAAI 2020 北京智源大会 | Ruslan Salakhutdinov | Integrating Domain-Knowledge into Deep Learning

报告概述
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报告概述

本次报告中，Ruslan Salakhutdinov先从How to Build AI 引入，并介绍了Key Challenges and Research Directions,之后又通过试图让AI回答某个自然语言问题，介绍了通过knowledge base来进行学习，但是又指出knowledge base中的知识是不完整的，又引出了使用从Wikipedia等作为知识来源构造text augmented knowledge graph。接着Ruslan又介绍了怎样解决更复杂问题，比如Complex Multi-Hop Questions,更多的是注重问答系统的处理上，他使用了一种叫做Following Relation的工具进行解决。
在报告的第二部分中，Rusian提出怎样将human knowledge整合到我们的模型中，并列举了几个challenge，比如在实际环境中，给你一张照片，你怎样才能快速的让robot到达照片中物体所在的位置，Rusian接着引出了怎样高效搜索周边环境的算法。最后Rusian讲了怎样将这些算法部署到现实环境中要面临的一些Gap。