国际表征学习会议主题演讲
4月下旬，全球人工智能科学家通过线上方式齐聚国际表征学习会议（ICLR）。该会议聚焦人工智能、统计学和数据科学的进展，同时涵盖计算机视觉、计算生物学、语音识别、文本理解、游戏和机器人等领域。
某机构学者兼加州大学伯克利分校教授Michael I. Jordan发表主题演讲，深入探讨了将人工智能发展为能够设计行星级系统所面临的复杂性。这类系统有望帮助人类实现大规模协同运作。
“抽象现有商业、医疗或交通等领域的IT系统，可知人工智能系统涉及大量人员、计算机、数据流和决策环节，“Jordan解释道，“规模化的人工智能系统将包含由众多机器学习决策者组成的复杂网络，这些决策者需要协同工作，以降低数据感知决策的风险。”
以下为Jordan的演讲内容精要，他重点讨论了以下技术方向：
- 多臂赌博机与匹配市场的结合：通过市场机制优化资源分配
- 基于不确定性的Q学习：强化学习算法在不确定环境中的改进
- 实时错误发现率控制：动态调整统计推断的可靠性阈值
这些技术将有助于缓解机器学习决策过程中出现的新挑战，确保人工智能系统能为依赖它们的人类做出更智能的决策。
研究领域
- 机器学习
技术标签
- ICLR会议
- 学术合作项目
- 深度学习