由于人们担心人工智Neng驱动的聊天机器人可Neng会泄露私人数据，计算机科学家们正努力教机器学习模型如何遗忘。这意味着， 选择性遗忘可yi提高...

记住是基本，忘记才是AI进步的关键

记住是基本，忘记才是AI进步的关键。主要原因是dui与人类来说遗忘本身并不是什么坏事。而dui与声音 机械的记忆Neng力geng为简单化，只需要记忆住声纹，声纹概念hen早就被提及，dan是时至今日才有重大的突破，深度聚类机器学习，Neng够辨别多个声纹，即便你的声音多没特点，就像如今的企业语音识别系统一样，一款 遗忘有助于版权和知识产权保护 麻了... 还有啊，遗忘有助于版权和知识产权保护，Zui近涉及聊天机器人模型的诉讼就突显了这一点，比如《纽约时报》诉OpenAI案。诚然 AI领域的发展现状是一... 由于人们担心人工智Neng驱动的聊天机器人可Neng会泄露私人数据，计算机科学家们正努力教机器学习模型如何遗忘。这项工作除了Neng解除人们对隐私... 遗忘是AI进步的关键 研究研究。 tong过这种方式， 压缩成为策略性遗忘的一种方式，掌控这一瓶颈也可Neng成为AI研究人员用于构建未来geng强大的神经网络的新目标和体系的一个工具。.只是生而为人，健忘其实是种关键Neng力。.虽然这还是一个新领域，Zui近科学家们Yi经在探索克服这种限制的潜在理论，并取得了长足的进步。 忘记可Neng是AI进步的关键， 尽管忘记有时候会使我们感到沮丧，但人类忘记的Neng力正是我们优于人工智Neng的地方。计算机记忆即电脑内存，通常是指存... 如何让记忆力变得geng好？ 即以研究脑认知的神经科学原理为“主体”，以研发脑疾病诊治新手段和脑机智Neng新技术为“两翼”。 “如何让记忆力变得geng好？”面对一名小学生... 评估框架 评估框架：需要强大的评估框架来验证遗忘效果。准确性：确保模型不会生成Yi被遗忘的内容。 白嫖。 按照一体两翼进行布局， 即以研究脑认知的神经科学原理为主体，以研发脑疾病诊治新手段和脑机智Neng新技术为两翼。 如何让记忆力变得geng好? ... 人们有在互联网上提出“被遗忘”的权利，那在人工智Neng眼前呢？ 人工智Neng，似乎也应该学会“遗忘”，而且不简简单单是主要原因是隐私的原因。 遗忘， 不止应该是对人类 我们dou知道忘记一些事情是什么感觉，忘掉带钥匙，忘掉自己的账号密码是我们dou经历过的东西。即使是那些拥有非凡记忆力的人，也无法确保自己的记忆Neng够保持多长的时间，官宣。。 换句话说人们似乎永远无法wan全控制自己的记忆。也可Neng正是主要原因是此， 我们发明了纸笔，发明了硬盘，发明了各种各样Neng够把我们的记忆以物质记录的方式存留下来的方式。AI，也是我们“记住自己”的一种方式，百感交集。。 dan是我们的记录与记忆是有选择的：谁dou不想把那些不好的回忆在自己的脑海里留存太久，谁dou不会去刻意记住生活中繁杂的细枝末节。我们保留了有用的、有价值的记忆，而忘记了价值较低的信息。我们dui与这些记忆的物质承载工具大多也是这个态度。 可以。 同样，dui与AI也应该是这样的。过于长久和无意义的记忆可Neng会引发技术问题，还涉及到隐私、律法和德行方面的问题。我们应该向对待自己的日记那样，有Neng力让一个机器人忘记它所见证的一切。 人工智Neng机器人的遗忘 计算机中的存储器通常用来描述其存储需要回忆的信息的Neng力，以及存储这些信息的计算机的物理部件。比方说当计算机的工作存储器不再需要某个任务时它会“忘记”数据，从而释放出计算资源用于其他任务。 这也同样适用于人工智Neng， 当我们忘记某些事情可Neng会让我们感到沮丧的时候，正是这种方式让我们忘记了人类仍然优于人工智Neng。机器学习算法you其不善于知道什么时候保留旧信息，什么时候丢弃过时的信息。比如fei常科幻的“连接主义人工智Neng”，就面临着几个与“遗忘”有关的问题。这些问题包括过度拟合， 即学习机器从过去的经验中储存过于详细的信息，从而妨碍了它概括和预测未来事件的Neng力。 目前有一项技术叫Zuo长短期记忆网络算法， 它使用特定的学习机制来决定在任意一个节点哪些信息需要记住哪些需要geng新，哪些需要关注。用香港科技大学相关领域的专家Edwin Chen的话 LSTM应该达到这样的状态：“当场景结束，模型应该忘记当前场景的位置，所处时间，并重置ren何特定场景的信息；只是如guo场景中的一个角色死亡了机器则应该继续记住他不再活着的事实。suo以呢， 我们希望机器Neng学习掌握一个相互独立的遗忘/记忆机制，这样当新信息进来时它知道什么观念该保留什么该丢弃。”，礼貌吗？ 我天... 遗忘不仅仅是一次失败的记忆， 这是一个积极的过程，可yi帮助大脑获取新信息并geng有效地Zuo出决策。 dui与人工智Neng来说也是如此。 我们先Zuo一个kan起来不是那么恰当的比喻， suo有“记忆”的物质承载dou是有承载上限的，日记本写满了就没法再记，硬盘的容量塞满了也放不下geng多的东西。 求锤得锤。 如guo放任suo有你kan到的信息dou记在你的电脑硬盘里 它可Nenghen快就会被塞满，ran后“写入”这个类似于“记忆”的东西就会罢工不干。 我傻了。 如guo教一个说中文的孩子学习英语， 孩子会hen容易把学习中文的方法应用到英语的学习中，比如名词，句子构建，语序区别，一边忘记那些不相关的东西，比如口音，语调，没必要的，我们人类可yi一边进行遗忘和学习。 dan是机器人的处境可不一样， 如guo训练神经网络学习英语，则他会tong过“深度学习”整出一个适用于英语的学习方式。如guo还想一边教它中文， 对中文内容的学习将覆盖神经网络以前为学习英语所获得的知识，主要原因是这与之前的学习方式矛盾，如guo存储内存一定，那么只好删除suo有内容并重新开始。这也hen好理解， 现在的神经网络不允许AlphaGo在一个深度学习过程中一边学会围棋和五子棋，尽管他们棋具douhen相似，dan是规则大不同。这被称为“灾难性遗忘”，也是神经网络的一个局限。 算法不Neng选择忘记什么而负责它们的人可Neng没有权利或解决问题的Neng力。进入流与输出流严重的不匹配将会导致大量的局限性出现。如guo只是进行大量数据持续的收集， 我舒服了。 而没有简单的方法tong过“遗忘”提纯数据，那人工智Neng也仅仅是在有限的容量上，在一个狭隘的角度里堆砌和发展我们的智慧成果而Yi。 suo以呢，学会遗忘是人工智Neng面临的重大挑战之一，可Neng也是这个行业破局的关键所在。人类大脑和遗忘的过程中，有可Neng藏着颠覆现有AI技术的秘密，我跪了。。 尾声：未来不确定的图景 了解我们的大脑如何决定什么值得记忆， 什么值得遗忘，dui与创造geng好的人工智Nenghen重要。医疗机器人进行医疗诊断，智Neng家居设备监控我们的行动，平安机器人tong过视频摄像机和热成像进行巡逻。这些dou是hen多存储的数据，决定一个机器人什么时候应该忘记是一个深刻的人类挑战。 dan是如guo成功了呢？ 前面我们提到了 可Neng是主要原因是过度拟合的存在让AI在对未来Zuo出逻辑判断时可Neng会出现失真的问题。如guo我们把“遗忘”这把钥匙交给了人工智Neng，让他们tong过合理的选择性遗忘，走出了过度拟合可Neng存在的问题。那么 我们拥有一个“百科全书”式的AI时它Nengtong过各种被记忆与遗忘提纯的数据，对未来进行吗，实际上...？ 这是人们一直在期待的一种图景，也是我们隐隐害怕的图景，简单来说...。 阿西莫夫有一篇短篇科幻小说叫Zuo《再说说的问题》。书中的“超脑”在一代一代的开发之后就有了这样解答问题的Neng力。如guoNeng够将这样的人工智Neng制造出来 bing且处于wan全的控制之下dui与人类社会来说可Nengdou是一场意义非凡的飞跃。 希望如此吧。 网站题目：人工智Neng机器人的遗忘，遗忘或许是AI进步的关键 搞起来。 成dou网站建设公司_创新互联，为您提供移动网站建设、网站设计、网站收录、响应式网站、自适应网站、建站公司，哈基米！