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初学者专家选择指南

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初学者专家选择指南

目前 AI 被笼统划分为“弱人工智能”、“强人工智能”、“超人工智能”三个类别。甚至在很多业内专家(比如洪小文)眼中,只有“强”、“弱”AI 的区别,因为“超人工智能”离我们实在还很远,难以捉摸。这样的笼统分类显然不利于大众对于各项 AI 技术进行认识和理解。因此,一些专家开始提出基于技术难度和 AI 智能水平的分类、分级方法。

其中,美国学者 Arend Hintze 提出了对 AI 的四级分类, 而最近,Intuition Machine 联合创始人 Carlos Perez 又提出了针对深度学习的五级分类。这些分类方法对各层次 AI 技术进行了简单的归类,有助于初学者更好地认识 AI 。

上个月,密歇根州立大学副教授 Arend Hintze 发表了一篇很有价值的短文章《理解 AI 的四种类别:从响应式机器到有自我意识的存在》( “Understanding the four types of AI, from reactive robots to self-aware beings” )。文中,他提出了对 AI 的四级分类:

响应式

这是最基本的 AI 类型,无法产生记忆,不能利用过去的经验做决策。它们是“专才”初学者专家选择指南 而非“通才”,为完成特定任务所设计,不能胜任其他任务。

有限记忆

心智理论( Theory of mind)

这是一个心理学术语,意思是能根据他人行为,推导、并理解他们的想法和动机。这一类型的 AI 能够归纳出周围环境、和与之交互的其他代理的“表征”( representations,AI 术语,详见“表示学习”)。

自我意识

对此,AI 专家 Carlos Perez 表示,他喜欢这个四分类法远远超过目前广泛使用的“强人工智能 vs 弱人工智能”二分类法(ps:或者再加上“超人工智能”成为第三个类别)。Arend Hintze 的方法把弱 AI 分为三个类别(响应式,有限记忆,心智理论),这给了我们更多概念,来区分不同的 AI 初学者专家选择指南 应用。但 Carlos Perez 又评论道,该分类法似乎来自于 “GOFAI” 思路(老式 AI),潜台词是它已经过时了;另外,从有限记忆、能够使用部分过去记忆做决策到心智理论,这步子迈得太大了。

于是,Carlos Perez 提出了他自己的 AI 分类方式,按能力把 AI 划分为五个级别。他表示,该分类法主要针对深度学习,希望对 AI 从业者来说更细致、更有用。它能帮我们看清楚 AI 目前在哪个阶段,以及将来会走向何方。

Perez 表示:“对当前 AI 技术进行评估,我们缺少一个好的概念框架。这可能只是由于大多数 AI 评论人无法跟上最新的深度学习进展——需要读的东西太多,而且最新发现不停刷新我们现在对 AI 的理解。”

我们来看看 Perez 针对深度学习能力的 AI 分类:

1. 只能分类的系统(ANNs/DL) Classification Only

该级别包含全连接神经网络( fully connected neural network ,FCN),卷积神经网络(convolution network,CNN)和它们之间的各种组合。这些系统把一个高维度矢量作为输入,得到单个结果,一般是对输入矢量的分类。

2. 使用记忆分类的系统 Classification with Memory (CM)

这个级别包含 “C 层”网络中整合的记忆因素。LSTM 就是一个例子:记忆单位嵌入在 LSTM 节点中。其它类似的变形还有,神经图灵机器 (NMT) 和 DeepMind 的可微分神经计算机(DNC)。在对行为进行计算时,这些系统会维持状态恒定。

3. 使用知识分类的系统 Classification with Knowledge (CK)

该级别与 CM 有些相似。但 C 层网络能获取的信息不是原始内存,而是符号化的知识库(symbolic knowledge base)。我们获知,事实上 Carlos Perez 就发现了三种符号化整合:1. 转移学习方式( transfer learning approach);2. 自上而下方式 ;3. 自下而上方式。第一种方式用一个符号化系统作为正则化矩阵(regularizer)。第二种方式在神经表征底层的最上层加入了符号化元素。第三种方式跟这相反,C 层网络直接与符号化知识库关联。

4. 使用有限知识的分类 Classification with Imperfect Knowledge (CIK)

在这个级别,系统直接建立在 CK 之上,但是,它已能够使用不完美的信息做推理。这类系统的代表是 Alpha Go。只是 Alpha Go 采用的不是 CK 而是 CM 级别的能力。正如 Alpha Go,这类系统能通过与自身的对抗模拟来训练自己。

5. 能使用有限知识协作分类的系统 Collaborative Classification with Imperfect Knowledge (CCIK)

这个级别和 Arend Hintze 的“心智理论”类别十分近似,多个代理神经网络联合起来解决问题。这些系统被设计来完成多项目标。我们其实可以在对抗网络中运行它的原始版本:与判别器和生成网络一起学习归纳。在博弈论驱动的、能战略战术性解决多重问题的网络上应用该概念,就能得到高度灵活的系统。但是,我们现在还达不到这个水平,前面那些级别仍需要很多研究来完善。

Perez 五级分类法的根据:

每一层级别,都带来了上个级别没有的新能力。 比方说,C 层系统只能预测反因果关系(anti-causal relationships)。 CM 级别的系统能完成不错的翻译。CIK 级别系统能玩战略游戏。

我们可以看出,除了没有“自我意识”级别,这个分类法和 Hinzte 四级分类高度相似。在这些“基础”级别全部达到之前,Carlos Perez 不准备探讨自我意识。这个分类同样没有提到零样本学习(zero-shot learning)、一步学习(one-shot learning)或者无监督学习。据悉,后者仍然是 AI 基础挑战之一。正如 大牛 Yann LeCun 所形容:

在最近的演讲里,Yann LeCun 开始用预测学习(predictive learning)来替代无监督学习。这是一个很有意思的转变:它展示出 LeCun 在如何做蛋糕这个问题上,观点发生了微妙变化。在他眼里,这是 AI 技术大幅进步所必需的基础。换句话说,在建设好预测学习的地基之前,在现有监督学习的基础上加入更多记忆、知识库、协作代理这些能力会十分困难。

在最近的 NIPS 2016 大会上,LeCun 展示了这幅 PPT:

这列出了 AI 进步的主要障碍:

这些能力在反馈回路里用到时,都利用了加速器技术。我们其实在现在的研究中看到过这类元学习(meta-learning)或是学习优化(learning to optimize)。元学习技术带来的主要启示是:当我们能训练机器找出用其它方法找不出的解决方案,研究方法会变得更强大。

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初学者的雪茄,初学者的指南!

初学者的雪茄, 如何选择雪茄

抽雪茄是一种做法,有时被错误地与保留给某些入门者的经验联系在一起,这些人往往有丰富的经济手段。相反,存在着广泛的可能性,或多或少人人都能获得。你会发现质量足够好的产品,价格不一,从5到500法郎不等。请注意,雪茄业在许多方面与葡萄酒业相似。这种奇妙的产品,要经过成熟期,随着时间的推移,会获得珍贵的香气。有时近乎 "天价 "的价格是由市场上产品的稀缺性决定的。然而,绝对有可能以10法郎左右的价格找到优质的雪茄。

专家的作用

您的经销商必须能够保证适当地保存这种需要细致关注的美妙产品。事实上,雪茄被保存在 保湿盒中,其中的温度和湿度参数是共生的,保证了你的雪茄有一个良好的发展。销售顾问将承担起启动指南的作用,并能启迪你的需求。这就是为什么Cigarpassion ,以回答你的所有 问题。

雪茄,是物质和形式的复合体

与香烟不同,雪茄是100%的烟草。从里面的 "填充物 "到覆盖这些奇迹的 "包装"。烟草,像葡萄酒、鱼子酱或咖啡一样,是一种奢侈品,由一个细致入微的生产链生产。

雪茄与它的形状有什么关系?事实上,有相当多的不同形状--每一种都有其特定的命名(参考:雪茄的尺寸和模块)。 这些命名大多是基于古巴的标准。当你看到这支雪茄时,它实际上由三个主要部分组成。(回顾一下)你有填料,这是雪茄的主体。你有粘结剂,这是包含你的填充物的叶子--它通常是一整片专门用于该功能的叶子。然后,你有覆盖这个整齐的组件的包装纸。这种叶子一般来说更赏心悦目。它具有更有吸引力的视觉品质。规律性是这个函数的理想属性之一。茄衣代表了你的雪茄的颜色,就像葡萄酒的颜色一样。茄衣在影响雪茄的香气方面起着重要作用。我们以直径来谈论不同的尺寸,我们称之为Cepo(参考雪茄尺寸和模块),不同的长度将决定不同的名称。在某种程度上,认为直径越细,包装材料的功能在产品的构成中就越重要,这是符合逻辑的。因此,当Cepo较宽时,其味道将主要来自于内脏。形状、长度和直径这些参数的组合被称为vitola。

parejos是我们通常认为的圆柱形雪茄,然后是figurados,它的形状会更尖。从这两个主要系列中会产生一些子类别,例如两边都是尖的,身体是弯曲的perfectos。(初学者专家选择指南 见下面的图片)

Puro是什么意思?

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做出选择

雪茄的强度一般与每片烟叶的尼古丁含量相对应。因此,"温和型 "雪茄的尼古丁含量会比 "浓郁型 "初学者专家选择指南 雪茄少。与香烟不同,雪茄烟不是用来吸的。事实上,其目的是为了提高烟草香气的嗅觉力量。强度与香气的强度有关。

更多关于烟叶的信息

沃拉多是从烟草植物的下部获得的,主要用于制作肚皮。这些小叶子的颜色较浅,具有提供温和味道和低尼古丁含量的功能。因此,seco对味道的影响不大。从本质上讲,seco是用来促进燃烧的。因此,含有大量seco的雪茄的味道会比较温和。这片叶子所形成的强度相对较低。

塞科 是从植物的中间部分获得的,也主要用于制作肚皮。它的味道比seco的味道更高大上一些。这种类型的烟叶旨在提供口感、味道和香气,这种烟叶的强度为中等。

上层叶子(中层叶子)

Ligero :这种烟叶位于烟草植物的顶部。它被认为能够为牛肚混合物提供最大的力量和强度。

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采取行动的时间

  • 另一个小窍门是抽尺寸较短的雪茄,这样可以让你有更短的吸烟时间。例子:Gurkha heritage Robusto(小号冕或Robusto型)。

5 支适合初学者的雪茄

我们选择这支雪茄是因为它完全符合初学者的优质产品的标准。事实上,这是一款小号的鲁道夫,后者是Rosado Sungrown系列中最小的一款。正是因为它的香味顺滑,我们才会推荐这支雪茄给新的业余爱好者。Arturo Fuente Rosado Sungrown Magnum R 52是一支相对温和、芳香的雪茄。第一口是以雪松和坚果为导向。在 吸烟过程中,它将演变为略带辛辣的奶油味,但不会变得太突出,它是一个宏伟的罗布斯塔,从其小尺寸来看,没有风险。

初学者专家选择指南 初学者专家选择指南
- 生产国 多米尼加共和国
- 长度(毫米) 127
- 直径 20.57
- 吸烟时间 25-35分钟
- 强度/力量 中型
- 初学者专家选择指南 海角片 厄瓜多瓦
- 肚皮多米尼加共和国
- 次岬角 多米尼加共和国

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- 生产国 古巴 (100%)
- 长度(毫米) 129
- 直径 16.67
- 吸烟时间30-45分钟
- 强度/力量 中型
- 海角片 哈瓦诺斯
- 肚皮 哈瓦诺斯
- 次岬角 哈巴诺

初学者专家选择指南
- 生产国 古巴
- 长度(毫米)102
- 直径 19.84
- 吸烟时间 15-30分钟
- 强度/力量 软中度
- 海角片 哈瓦诺斯
- 肚皮 哈瓦诺斯
- 次岬角 哈瓦诺斯

哈巴诺-厄瓜多尔马杜罗包装纸的叶子优雅而深沉。为了制作 "Pilón",在烟叶上采用了古巴祖传的发酵技术,以最大限度地展现出香气,并使其具有美丽的颜色。厄瓜多尔的茄衣将雪茄打扮得非常漂亮,茄衣和填充物的叶子来自尼加拉瓜最好的风土。CAO Pilon Robusto的抽吸很容易,使新的探索者很容易接受。

国外英语教学初学者指南:12 个关键提示和指针

找一份工作,搬到半个地球教英语,不像选择你这个周末要去参加哪些派对,或者选择你要去健身房穿什么——这不是一时冲动交易。虽然全球范围内的招聘周期和程序各不相同,但您通常应该计划从开始 TEFL 认证和求职到实际登上飞机并起飞出国并开始教学工作的时间为 3-6 个月。在某些情况下,如申请日本的 JET 等政府公立学校课程或西班牙和法国的助教课程,申请、面试和安排旅行的过程可能需要 6-9 个月甚至更长的时间。

10.为启动成本做好准备

  • TEFL 认证: 1,000 - 2,500 美元,完全认可的在线或面对面课程——相信我,这是值得的。
  • 前往目的地国家/地区的交通费用:北美人前往其他大陆的费用通常为 300 至 1000 美元。
  • 在您开始获得报酬之前为您的新国家提供支持:即使您在抵达时有工作等着您,您通常不会在工作的第一天获得报酬。这些费用可以从 500 美元(如果您提供住房并且您的工作是预先安排好的)到 3000 美元(如果您在面试职位和租公寓时需要在欧洲主要城市养活自己)不等。

11.与您的朋友和家人互动

好消息是,借助技术,从全球各个角落保持联系比以往任何时候都容易。电子邮件、Facebook 和其他社交媒体让交谈和分享照片变得轻而易举,而使用 Skype 和 Zoom,您可以随时免费与朋友和家人进行视频通话。

12.思想开放和灵活

本质上,你不能在国外教英语的唯一方法是如果你没有主动去实现它——所以我们走吧!这意味着研究您的选择,获得 TEFL 认证并制定时间表。保持现实和有条理,但不要犹豫,拓宽你的视野并抓住机会。移居国外意味着冒险,所以拥抱它!

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