ทำไมเครือข่ายประสาทลึกและการเรียนรู้อย่างลึกล้ำจึงไม่เพียงพอที่จะบรรลุความฉลาดทางสติปัญญา
ทุกอย่างที่เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ลึก (DL) และเครือข่ายลึก (เอ้อ) ดูเหมือนว่า "ประสบความสำเร็จ" อย่างน้อยก็ดำเนินไปอย่างรวดเร็วและปลูกฝังความเชื่อที่ AGI เข้าถึงได้ นี่คือจินตนาการที่เป็นที่นิยม DL เป็นเครื่องมืออันยิ่งใหญ่ในการจัดการปัญหามากมายรวมถึงการสร้าง AGIs แม้ว่ามันจะไม่เพียงพอ เครื่องมือเป็นส่วนประกอบที่จำเป็น แต่มักจะไม่เพียงพอ บุคคลสำคัญในโดเมนกำลังค้นหาที่อื่นเพื่อสร้างความก้าวหน้า นี้รายงาน / เรียกร้องรวบรวมเชื่อมโยงไปยังงบโดยโยชัวเบนจิโอ , ยานน์เลคันและเจฟฟ์ฮินตัน รายงานยังอธิบาย: จุดอ่อนหลักของ DL (อย่างที่ฉันเห็น) คือ: พึ่งพาเซลล์ประสาทแบบจำลองที่ง่ายที่สุด (“ cartoonish” ตามที่ LeCun เรียกพวกเขา); การใช้ความคิดจากกลศาสตร์และสถิติเชิงสถิติในศตวรรษที่ 19 ซึ่งเป็นพื้นฐานของฟังก์ชันพลังงานและวิธีการบันทึกความเป็นไปได้ และการรวมเทคนิคเหล่านี้เข้าด้วยกันเช่น backprop และ stochastic gradient descent ทำให้แอพพลิเคชั่นมีข้อ จำกัด มาก (ออฟไลน์ส่วนใหญ่เป็นแบตช์การเรียนรู้แบบมีผู้สอน) ซึ่งต้องการผู้ฝึกสอนที่มีความสามารถสูง ข้อมูลการฝึกอบรมที่มีข้อความและพลังการคำนวณ ในขณะที่ยอดเยี่ยมสำหรับ บริษัท …