AI公开课：19.03.06何晓冬博士《自然语言与多模态交互前沿技术》课堂笔记以及个人感悟
AI公开课：19.03.06何晓冬博士《自然语言与多模态交互前沿技术》课堂笔记以及个人感悟
导读：AI与产业界结合，算法还是很重要的。
计算机能不能思考？会不会思考？把哲学问题转为科学问题。
AI生态 IOT+交互+个性化+服务
目录
演讲内容(部分)
现场图片
PPT内容
多模态智能
理解语言
人机对话—情感
AI产业化的方向
演讲内容(部分)
AI与产业界结合，算法还是很重要的。
计算机能不能思考？会不会思考？把哲学问题转为科学问题。
AI生态 IOT+交互+个性化+服务
关于AI中美之间差异
美国一般都研究比较偏的题目，可能会带来一个新的领域。而中国一般都比较深入，比如人脸识别。其实，中美结合会更好！
关于无意识的生成和有意识的生成
有意识的生成，这个方向，还需要更多的突破，让意识能够受控。
关于情感交流
其实可以理解为机器人助理是否有意识。现在的机器人助理的交互，其实就是算法形成的反馈，但是有时候也无妨碍，就像小孩子玩玩具一样，那是一个需求。
人工智能领域，CV推进的更加快一些，NLP虽然很慢，但这也是未来的一个机会。
何晓东博士说道，2012年那时候，全世界大概不到10个人可以训练RNN，但是现在，AI领域的大部分人基本都会了。
希望人工智能带给人的生活更好更方便，体现在即时服务等方面，让人们过的更加有幸福感！
关于认知
认知是一个多模态，人工智能是否能够模拟认知，这是一个哲学问题，要先定义为科学问题，即真伪问题，所以，这需要一个清晰的定义，什么是认知？
感知→认知
从感知到认知的问题，到底有多少复杂程度。
博主额外补充
人脑有100亿个神经细胞，每日可记录8600万次信息，在1秒钟之内，可产生10万次化学反应，人的五官时刻都在捕捉各种情报，但经过大脑处理的，仅占实际情报的1%，其余的99%均比打入“冷宫”。
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多模态智能
理解语言
人机对话—情感
AI产业化的方向
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