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作者:管理员    发布于:2020-05-28 11:47    文字:【】【】【

  无极5娱乐_官网【主管Q:56862】----近日,《麻省理工科技评论》公布了 2019 年“35 岁以下科技创新 35 人”(Innovators Under 35 China)中国区榜单。在本届榜单上,我们看到了许多在具有产业化潜能的领域坚持科研使命的获奖人,也看到更多散布在海外顶尖学术机构的科学家们,用自身不改初心的坚持努力,取得了世界级标竿成就的科研成果,其中有超过半数以上的获奖者,都取得了世界级的突破性研究成果与发现。我们将陆续发出对 35 位获奖者的独家专访,介绍他们的科技创新成果与经验,以及他们对科技趋势的理解与判断。

  自 1999 年起,《麻省理工科技评论》每年都会推出“35 岁以下科技创新 35 人”榜单,旨在于全球范围内评选出被认为最有才华、最具创新精神,以及最有可能改变世界的 35 位年轻技术创新者或企业家,共分为发明家、创业家、远见者、人文关怀者及先锋者五类。

  李纪为凭借其在对话系统领域取得的一系列成果,荣膺 2019 年《麻省理工科技评论》“35 岁以下科技创新 35 人”中国区得主。

  获奖时职位:香侬科技创始人兼 CEO获奖理由:他将深度学习尤其深度强化学习用在对话系统上,让机器在与人交流时不再如此前一样单一枯燥。

  诸如苹果 Siri、微软小冰这样的对话机器人,已经渗透到了越来越多人的日常生活中。它们从诞生初期的傻气到已经具备一定的智能表现,背后是近年来自然语言处理(NLP)科学家们在对话系统上的努力。

  对话机器人,在 NLP 领域称为对话系统(Dialogue System),本质上都是通过机器学习和其他 AI 技术让机器理解人的语言。因为深度涉及人的语言,这个方向也是 AI 技术中难度相当大且综合性强的方向。

  这位本科就读于北京大学生命科学学院、博士阶段彻底“脱轨”进入计算机领域的“连续跨界者”,最终在计算机科学的汪洋大海中找到了他真正钟情的方向—— NLP,并成为斯坦福历史上第一位 3 年获得计算机科学博士学位的学生。

  在自然语言处理远不如现在火热的时候,他在学校的课堂中感受到了 NLP 的魅力:一些简单优美的方法就可以用来表达人类语言这样复杂难懂的存在。这在他看来简直是不可思议。

  2014 年,从康奈尔大学生物医学工程系肄业的李纪为,加入斯坦福大学计算机学院语言处理组 Prof. Dan Jurafsky 课题组,开始从事段落分析、机器翻译、人工对话生成等研究工作。

  彼时,也恰逢深度学习为 NLP 这一古老学科带来新的活力:原有的瓶颈不断在这个新的技术工具的帮助下得到突破,与此同时,也不断有新的问题让研究者们跃跃欲试。

  而在李纪为 2014 ~ 2017 年三年的斯坦福博士生涯中,他也是最早一批成功将神经网络用在改良对话系统的先行者之一。

  对话系统长期以来存在的几大挑战包括多轮对话、针对不同用户进行个性化对话、生成有意义并贴切的回复几大问题。

  例如李纪为在 2015 年发表的一项工作,就让机器更好地学会给出有意义的回答,而非仅仅返回诸如“哈哈哈哈”这样的万能回复。在多轮对话中,这样的回复经常出现但是没有实际意义,容易使得多轮对话陷入死循环。而这项名为“A Diversity-Promoting Objective Function for Neural Conversation Models”的工作,探讨了在对话生成任务中的主流模型 Seq2Seq 减少这种废话生成的可能性,显著地提高了生成式对线 年 EMNLP 所接收的“Deep Reinforcement Learning for Dialogue Generation”,则更深入探讨了对话系统上述的问题。李纪为提出的用强化学习训练对话神经网络的方法,展示了强化深度学习可以帮助提高对话系统的对话轮数,以及对话中的词语多样性,另外,深度强化学习还可以让两个 BOT 相互对话以产生大量的训练数据,这可在实际应用中帮助解决一部分数据缺失的问题。

  而在产业界,对话系统有望彻底改变人机交互方式,因此也被认为有着巨大商业潜力。随着移动智能手机的普及、网络连接的改善,多个外部因素也推动对话系统不仅仅是学术研究的热点,一品娱乐注册也成为了包括谷歌、微软、亚马逊、Facebook 等大公司追逐的热点,大量初创公司也在这个方向上涌现。李纪为在对话系统上的诸多科研工作,也随之在工业界中得到越来越广泛的应用,包括微软、谷歌等公司都曾基于其工作发展新的应用。

  截止目前,李纪为已在 ACL, EMNLP, ICLR, 等国际顶级会议、顶级期刊上,以第一作者身份发表近 30 篇论文。据剑桥大学学者 Marek Rei 发布的自然语言处理顶级会议作者统计显示,他是顶级会议论文第一作者数量排名第一的学者,也是自然语言处理领域论文被引用量最高的青年学者之一。其中的大量工作是在其如同摁下快进键的博士生涯中诞生的。

  “有一次,我跟一个朋友聊天,她是美籍华人,谈话中提到了一个词,‘贤惠’,她问我这个词是不是 salty(咸的)。我当时的反应是,如果我的孩子以后不会说中文,或者说不能很好地理解中文,我得多么伤心啊!” 他说。

  他也认为,中文自然语言处理仍然有着大量的重要问题值得探索。李纪为说:“中文作为世界上最古老且最复杂的文字之一,它的衍变迭代,反应出了中国文化的渊源历史。曾经,没有一种技术是能以中文和中国文化为突破口的,但我觉得自然语言处理可以。”

  比尔盖茨和沈向洋博士也曾表示,“语言理解是人工智能皇冠上的明珠”、 “懂语言者得天下”,以计算机视觉为代表的感知智能迎来落地潮之后,以 NLP 为代表的认知智能将是 AI 领域值得关注的下一个进化方向和竞争重点。

  现在,李纪为已经在国内成立了自己的公司“香侬科技”,以期让 NLP 技术真正帮助金融等传统领域实现智能化升级。

  与此同时,他也将继续探索将神经网络应用于 NLP 的工作,具体包括基于深度学习的人机对话系统、常识知识与语料数据结合的信息抽取、深度学习模型可解释性机理研究、自然语言语义单元表示与语言生成等。

  值得一提的是,香侬成立之后,基于中文的 NLP 方法和模型,一品娱乐注册也成为了李纪为的一大新兴趣点。在这个方向,他和他的团队提出了例如基于汉字字形的语义理解模型 Glyce、基于中文上下文语义的汉字光学字符识别(OCR)模型、可替代中文分词的字级别中文神经网络模型等。

  李纪为认为,在中文 NLP 上所做的新探索,正在慢慢向各界渗透有关中文的语言魅力,也在展现中国在人工智能方面的发展成果。

  “中文自然语言处理之所以难,不仅仅是因为复杂的字形原因,还有分词问题,英文单词之间以空格作为自然分界符的,而中文以字为基本的书写单位,词语之间没有明显的区分标记,同时相较英文的语法和人们常用的表达句法模式,中文的语法和人们日常表达的句法模式更为复杂和多元化,且中文表达中所用的词歧义较多,所以,基于中文的自然语言生成面临着很多的困难。

  所以我们觉得如若将基于中文的技术研究好,不仅可以为我国在人工智能的技术发展中,贡献一些小的力量,同时在将这些论文和模型推向美国等国家的使用过程中,可以让外国学者在中国技术发展的角度上有一些改变。

  在公司成立一年多,做的最有意义的事情,就是针对中文提出了多项基于中文的自然语言处理模型和方法。” 他说。

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