机器之心原创

作者：赵云峰

杨强，第四范式联合创始人、首席科学家。杨强教授在人工智能研究领域深耕三十年，是国际公认的人工智能全球顶级学者，ACM杰出科学家，两届「KDDCup」冠军。现任香港科技大学计算机与工程系主任，是首位美国人工智能协会（AAAI）华人院士，AAAI执行委员会唯一的华人委员，国际顶级学术会议KDD、IJCAI等大会主席，IEEE大数据期刊等国际顶级学术期刊主编。杨强教授在数据挖掘、人工智能、终身机器学习和智能规划等研究领域都有卓越的贡献，是迁移学习领域的奠基人和开拓者，他发表论文余篇，论文被引用超过两万次。

近日，机器之心对杨强教授进行了专访，他对迁移学习、人工智能行业与技术进行了深入讲解，并对人工智能从业者提供了众多有价值的建议。

杨强教授

关于迁移学习

机器之心：您目前主要从事哪方面的研究工作？

杨强：我现在做的一项研究是把深度学习、强化学习和迁移学习结合起来，让深度学习有目标。基于有目标的延迟反馈的机器学习在现有的深度学习中做的不是太好，比如RNN能够解决序列到序列的学习（SqunctoSquncLarning)，但它比较短视，没有最终目标和最终反馈。这就会出现很多问题，比如说推荐系统就没有办法在对话中有效地，自然地使用。同时，在自然语言对话中，只会出现毫无目的的闲聊，使得用户体验会不太好。要改变这些问题，就一定要引入强化学习，这样才可以进行推理并具有长期的目标。同时在这些算法之上再加一个迁移学习的算法层。这样，可以把一个通用的学习模型「个性化」到每个人不同的需求和兴趣上。这是我们目前所聚焦的研究领域。

机器之心：提到不同学习方法的结合，ACM8月份CACM（







































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