介绍 在人工智能不断发展的领域中，两个关键角色联手合作，打开了新的局面：生成式人工智能和强化学习。这些尖端技术有潜力创造自我改进的人工智能系统，使我们离实现机器自主学习和适应的梦想更近了一步。这些工具为能够改进自己的人工智能系统铺平了道路，使得机器能够自主学习和自适应的想法更加接近。 近年来，人工智能在理解人类语言、帮助计算机观察和解释周围世界方面取得了巨大成就。像GPT-3这样的生成式人工智能模型和Deep Q-Networks这样的强化学习算法站在这一进展的前沿。尽管这些技术在单独使用时已经具有了革命性的影响力，但它们的融合打开了人工智能能力的新维度，并将世界的边界推向了更舒适的境地。 学习目标 获取关于强化学习及其算法、奖励结构、强化学习的一般框架和状态-动作策略的必要和深入的知识，以了解代理机构如何做出决策。 探索这两个领域如何共生地结合在一起，以在决策情景中创建更具适应性和智能性的系统。 研究和分析各种案例研究，展示将生成式人工智能与强化学习在医疗保健、自主车辆和内容创作等领域进行整合的有效性和适应性。 熟悉Python库，如TensorFlow、PyTorch、OpenAI’s Gym和Google’s TF-Agents，以在实施这些技术时获得实际的编程经验。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 生成式人工智能：赋予机器创造力 生成式人工智能模型，如OpenAI的GPT-3，旨在生成内容，无论是自然语言、图像还是音乐。这些模型的工作原理是预测在给定上下文中接下来会发生什么。它们已经被用于自动化内容生成和能够模仿人类对话的聊天机器人等方面。生成式人工智能的特点是能够从学习到的模式中创造出新的东西。 强化学习：教会人工智能做出决策 来源–Analytics Vidhya 强化学习（RL）是另一个开创性的领域。它是让人工智能像人类一样通过试错学习的技术。它已经被用于教授人工智能玩复杂的游戏，如Dota 2和围棋。强化学习代理通过接收行为的奖励或惩罚来学习，并利用这些反馈来不断改进。从某种意义上讲，强化学习使人工智能获得了一种自治形式，使其能够在动态环境中做出决策。 强化学习的框架 在本节中，我们将揭示强化学习的关键框架： 行为实体：代理机构 在人工智能和机器学习领域，术语“代理机构”指的是任务是与指定的外部环境进行交互的计算模型。它的主要角色是做出决策和采取行动，以实现既定目标或在一系列步骤中累积最大奖励。 周围的世界：环境 “环境”指的是代理人操作的外部背景或系统。实质上，它构成了超出代理人控制范围但可以观察到的每一个因素。这可以是虚拟游戏界面，也可以是机器人在迷宫中导航的现实世界环境。环境是评估代理人表现的“真实基准”。…
Leave a Comment4 search results for "VentureBeat"
很多公司现在正在利用数据科学和机器学习，但在投资回报率方面仍有很大改进空间根据2021年VentureBeat的分析，87%的AI模型从未进入生产环境，而MIT Sloan Management Review的一篇文章发现，70%…
Leave a Comment关于AI中“伦理”最重要的一点是它与价值观有关。伦理不告诉你什么是对的或错的，它提供了一个价值观的词汇表，透明度、安全性、公正性，并提供了优先考虑它们的框架。今年夏天，我们能够将我们对AI中的价值观的理解带给欧盟、英国和美国的立法者，帮助塑造AI监管的未来。这就是伦理的闪光之处：在还没有法律制定的情况下帮助开辟前进道路。 符合Hugging Face对开放和问责的核心价值观，我们在这里分享了我们所说和所做的一些内容。其中包括我们CEO克莱姆在美国国会作证和美国参议院AI洞察论坛上的发言；我们对欧盟AI法案的建议；我们对NTIA关于AI问责的意见；以及我们首席伦理科学家梅格在民主党代表团的意见。在许多这些讨论中，经常出现的问题是为什么AI中的开放性是有益的，我们在这里分享了我们对这个问题的回答的一些内容here。 顺应我们的核心价值观民主化，我们也花了很多时间公开演讲，并有幸与记者进行交流，以帮助解释目前AI领域的情况。这包括： 莎夏在AI的能源使用和碳排放方面的评论（The Atlantic，The Guardian，两次，New Scientist，The Weather Network，华尔街日报，两次），以及参与了华尔街日报关于这一主题的发表的一部分；对AI末日风险的看法（Bloomberg，The Times，Futurism，Sky News）；关于生成AI中的偏见的详细信息（Bloomberg，NBC，Vox）；解释边缘化工人如何为AI创建数据（The Globe and Mail，The Atlantic）；强调AI中的性别歧视（VICE）；以及在MIT Technology Review上就AI文本检测、开放模型发布和AI透明度发表见解。 内森就语言模型和开放发佈的最新进展发表评论（WIRED，VentureBeat，Business Insider，Fortune）。 梅格就AI和虚假信息发表评论（CNN，半岛电视台，纽约时报）；关于在AI中公平处理艺术家作品的需要（华盛顿邮报）；生成AI的进展及其与更大利益的关系（华盛顿邮报，VentureBeat）；通过报告解释记者如何更好地塑造AI的发展（CJR）；以及解释AI中的基本统计概念困惑度（Ars Technica）；并强调性别歧视的模式（Fast Company）。 艾琳就理解AI的监管环境发表评论（MIT Technology…
Leave a CommentCan't find what you're looking for? Try refining your search: