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在過去的幾年里，對于分子生物學中的每一個步驟，取得了顯著的進展。雖然我們尚未完全將分子生物學轉變為計算科學，或者將醫學和人類健康變成一門工程學科，但目前的勢頭表明我們離這一愿景只有豐富的額外數據和一些進一步的發展。這種進展在某種程度上與人工智能應用的其他領域有所不同。就個人而言，我相信人工通用智能（AGI），即使是小型哺乳動物的水平，仍然在地平線之外。此外，組合學、離散算法和數學推理并不是LLM（大型語言模型）的強項。這是因為這些模型是前饋架構，不包括循環，除非通過將迄今生成的文本反饋給LLM作為輸入而隱含地產生循環。正如Stephen Wolfram在他優秀的概述中所解釋的，計算不可簡化性保證了這些模型不能做某些事情（Wolfram 2023）。值得一提的是，這種能力的火花正在開始在GPT-4等系統中出現，正如Bubek等人在2023年所描述的那樣。然而，對分子生物學的建模并不需要AGI：它不需要高層次的規劃、主動性或目標，而且僅對組合學和算法推理有有限的需求。相反，對分子生物學的建模需要LLM在以下方面表現出色：學習復雜、嘈雜的序列數據的統計特性，以最佳方式從有損表示中預測這些數據。為了闡明這一觀點，讓我們來看一下在分子生物學中的中心法則的幾個不同階段近期的深度學習突破。

大規模圖分析方面的專業知識是解決現實世界的重大挑戰的關鍵，從醫療健康到可持續性，再到檢測內部威脅、網絡防御等。本書全面介紹了大規模圖分析，包括學術界、工業界和政府的思想領袖的貢獻。 對于圖數據科學和大規模分析來說，這是一個非常令人興奮的領域，我們有新的新興計算平臺和加速器。隨著我們進入物聯網(IoT)和5G網絡，數百億設備將產生ZB的數據，我們也認識到能源是我們數據移動的一個限制因素，我們的計算將是我們未來需要解決的關鍵組件。將這些類型的問題映射到正確的體系結構可能會產生六個或更多數量級的性能改進。大規模圖分析的專業知識是解決從健康到可持續發展到檢測內部威脅、網絡防御等現實世界重大挑戰的關鍵。

本書面向學術界、國家實驗室和工業界的學生、研究人員和實踐者，他們希望了解大規模圖分析中最先進的算法、模型、框架和軟件。這本書包含了大規模圖分析領域的主要作者的章節的全面集合。這些章節分為五個部分:第一部分:算法:搜索和路徑(第1-2章)，第二部分:算法:結構(第3-6章)，第三部分:算法和應用(第7-11章)，第四部分:模型(第12-14章)，第五部分:框架和軟件(第15-20章)。

一本嚴謹而全面的教科書，涵蓋了知識圖譜的主要方法，人工智能中的一個活躍和跨學科領域。

知識圖譜領域允許我們從復雜的現實世界數據中建模、處理和得出見解，在過去十年中，它已經成為人工智能的一個活躍的跨學科領域，借鑒了自然語言處理、數據挖掘和語義Web等領域。目前的項目包括預測網絡攻擊、推薦產品，甚至從數千篇關于COVID-19的論文中收集見解。這本教科書提供了該領域的嚴格和全面的覆蓋。它系統地關注主要的方法，包括那些經受住時間考驗的方法和最新的深度學習方法。

在介紹了介紹性和背景材料之后，本文涵蓋了構建知識圖譜、向知識圖譜添加新知識(或在知識圖中精煉舊知識)以及訪問(或查詢)知識圖譜的技術。最后，書中描述了特定的知識圖譜生態系統，與每個生態系統對應的幾個現實世界的應用和案例研究。每一章結尾都有軟件和資源部分，以及建議閱讀的參考書目。章末練習共130個，代表了不同的抽象層次。

//mitpress.mit.edu/9780262045094/

這本書描述了深度學習系統: 算法，編譯器和處理器組件，以有效地訓練和部署深度學習模型的商業應用。

當最先進的深度學習(DL)工作負載消耗的計算量快速增長時，計算能力的指數增長正在放緩。模型大小、服務延遲和功率限制是在許多應用程序中部署DL模型的一個重大挑戰。因此，協同設計算法、編譯器和硬件勢在必行，以提高性能、功率和效率的整體系統級和算法解決方案來加速這一領域的發展。

推進深度學習系統的工程師通常包括三類:(1)數據科學家，他們與領域專家(如醫學、經濟或氣候科學家)合作，利用和開發深度學習算法;(2)硬件設計師開發專門的硬件來加速DL模型中的組件;(3)性能和編譯工程師優化軟件，使其在給定的硬件上更有效地運行。硬件工程師應該了解產品和學術模型的特性和組成部分，這些特性和組成部分很可能被業界采用，以指導影響未來硬件的設計決策。數據科學家在設計模型時應該注意部署平臺的限制。性能工程師應該支持跨不同模型、庫和硬件目標的優化。

本書的目的是提供扎實的理解 (1)工業DL算法的設計、訓練和應用; (2) 將深度學習代碼映射到硬件目標的編譯技術; (3) 加速DL系統的關鍵硬件特性。本書旨在促進DL系統的發展的共同創新。它是為在一個或多個領域工作的工程師編寫的，他們試圖了解整個系統堆棧，以便更好地與在系統堆棧其他部分工作的工程師協作。

這本書詳細介紹了工業中DL模型的進步和采用，解釋了訓練和部署過程，描述了今天和未來模型所需的基本硬件架構特征，并詳細介紹了DL編譯器的進步，以有效地執行各種硬件目標的算法。

本書的獨特之處在于對整個DL系統堆棧的全面闡述，對商業應用的強調，以及設計模型和加速其性能的實用技術。作者有幸與許多擁有超大規模數據中心的高科技公司的硬件、軟件、數據科學家和研究團隊一起工作。這些公司采用了本書中提供的許多例子和方法。

人工智能(AI)已經成為我們日常對話和生活的一部分。它被認為是改變世界的新型電力。人工智能在工業和學術界都有大量投資。然而，在當前的人工智能周期論中，也有很多炒作。基于所謂深度學習的人工智能在許多問題上都取得了令人印象深刻的成果，但其局限性已經顯而易見。自20世紀40年代以來，人工智能一直處于研究階段，由于過高的期望和隨之而來的失望，該行業經歷了許多起起伏伏。

//www.zhuanzhi.ai/paper/1d9d85c3196d033542a7e815757c49a8

這本書的目的是給人工智能的現實圖景，它的歷史，它的潛力和局限性。我們相信人工智能是人類的助手，而不是統治者。我們首先描述什么是人工智能，以及它在過去幾十年里是如何發展的。在基本原理之后，我們解釋了海量數據對于當前主流人工智能的重要性。本文涵蓋了人工智能、方法和機器學習的最常見表示。此外，還介紹了主要的應用領域。計算機視覺一直是人工智能發展的核心。這本書提供了計算機視覺的一般介紹，并包括對我們自己的研究的結果和應用的展示。情感是人類智能的核心，但在人工智能中卻鮮有應用。我們將介紹情商的基礎知識以及我們自己在這一主題上的研究。我們將討論超越人類理解的超級智能，解釋為什么在現有知識的基礎上，這種成就似乎是不可能的，以及如何改進人工智能。最后，總結了人工智能的現狀和未來要做的事情。在附錄中，我們回顧了人工智能教育的發展，特別是從我們自己大學的內容的角度。

人工智能研究的長期目標是構建能夠看到我們周圍豐富視覺環境的智能體，用自然語言將這種理解傳達給人類和其他智能體，并在物理或具身環境中行動。為此，計算機視覺和自然語言處理的最新進展取得了巨大的進展——從生成圖像/視頻的自然語言描述，到回答有關圖像/視頻的問題，再到就視覺內容進行自由形式的對話。

最近，在計算機視覺、自然語言處理和機器人領域，具身人工智能(即訓練具身代理在自我中心感知中執行各種任務)吸引了大量的興趣。視覺語言導航(VLN)是由Anderson和Wu等人提出的嵌入式人工智能的一個基本主題。

在本教程中，我們將不僅涵蓋視覺和語言研究前沿的最新方法和原則，還將對VLN領域進行全面概述。

【導讀】Yann Lecun在紐約大學開設的2020春季《深度學習》課程，干貨滿滿。最新的一期是來自Facebook AI的研究科學家Ishan Misra講述了計算機視覺中的自監督學習最新進展，108頁ppt，很不錯報告。

在過去的十年中，許多不同的計算機視覺問題的主要成功方法之一是通過對ImageNet分類進行監督學習來學習視覺表示。并且，使用這些學習的表示，或學習的模型權值作為其他計算機視覺任務的初始化，在這些任務中可能沒有大量的標記數據。

但是，為ImageNet大小的數據集獲取注釋是非常耗時和昂貴的。例如:ImageNet標記1400萬張圖片需要大約22年的人類時間。

因此，社區開始尋找替代的標記過程，如社交媒體圖像的hashtags、GPS定位或自我監督方法，其中標簽是數據樣本本身的屬性。

什么是自監督學習？

定義自我監督學習的兩種方式：

• 基礎監督學習的定義，即網絡遵循監督學習，標簽以半自動化的方式獲得，不需要人工輸入。

• 預測問題，其中一部分數據是隱藏的，其余部分是可見的。因此，其目的要么是預測隱藏數據，要么是預測隱藏數據的某些性質。

自監督學習與監督學習和非監督學習的區別:

• 監督學習任務有預先定義的(通常是人為提供的)標簽，

• 無監督學習只有數據樣本，沒有任何監督、標記或正確的輸出。

• 自監督學習從給定數據樣本的共現形式或數據樣本本身的共現部分派生出其標簽。

自然語言處理中的自監督學習

Word2Vec

• 給定一個輸入句子，該任務涉及從該句子中預測一個缺失的單詞，為了構建文本前的任務，該任務特意省略了該單詞。

• 因此，這組標簽變成了詞匯表中所有可能的單詞，而正確的標簽是句子中省略的單詞。

• 因此，可以使用常規的基于梯度的方法對網絡進行訓練，以學習單詞級表示。

為什么自監督學習

自監督學習通過觀察數據的不同部分如何交互來實現數據的學習表示。從而減少了對大量帶注釋數據的需求。此外，可以利用可能與單個數據樣本相關聯的多個模式。

計算機視覺中的自我監督學習

通常，使用自監督學習的計算機視覺管道涉及執行兩個任務，一個前置任務和一個下游任務。

• 下游任務可以是任何類似分類或檢測任務的任務，但是沒有足夠的帶注釋的數據樣本。

• Pre-text task是為學習視覺表象而解決的自監督學習任務，其目的是利用所學習的表象，或下游任務在過程中獲得的模型權值。

發展Pre-text任務

• 針對計算機視覺問題的文本前任務可以使用圖像、視頻或視頻和聲音來開發。

• 在每個pre-text任務中，都有部分可見和部分隱藏的數據，而任務則是預測隱藏的數據或隱藏數據的某些屬性。

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