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人工智能基础理论的过去、现在及发展趋势思考

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本文回顾了人工智能的发展历史,分析了当前国内外研究现状,指出了目前以深度学习为代表的人工智能基础研究困境。包括可解释性神经网络模型问题、网络模型的结构设计问题、小样本学习问题等。给出了今后人工智能发展趋势,认为基于统计物理思维构建协同学习系统可能是通往通用人工智能的路线之一。
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From: 郭平
DOI:10.12074/201905.00013
Recommended references: 辛欣,郭平.(2019).人工智能基础理论的过去、现在及发展趋势思考.[ChinaXiv:201905.00013] (Click&Copy)
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[V1] 2019-05-10 14:33:59 chinaXiv:201905.00013V1 Download
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