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Geoffrey Hinton和吴恩达等人总结2017年AI大事件

雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:近年来,人工智能似乎成为了业内讨论最广泛的科学技术,尤其是在 2017年,人工智能已然是业内关注的焦点。有的人认为,具有超级智能的机器人可以威胁人类、接管世界;也有的人觉得,人类对人工智能的恐惧被夸大了。 因此,当 2017 年即将过去的时候,外媒 Axios 对人工智能圈内的一些知名人物进行了一次采访,看看在他们的眼里,今年最重要的人工智能大事件都是些什么吧。雷锋网 AI 科技评论把他们的呈现介绍如下。 Rodney Brooks,Rethink Robotics 公司创始人 对我来说,今年最重要的人工智能时间,其实是我在电视上看到的一个广告。那是在2017年12月17日礼拜天,当时电视上正在播放美国橄榄球大联盟比赛,其中一个广告是该联盟自己拍摄的,说他们正在使用机器学习技术来分析球迷的想法。广告的结尾,美国橄榄球大联盟展示了自己在亚马逊 AWS 服务上部署的机器学习技术。这是大约三个礼拜之前的一个事情,我觉得它的意义在于,现在机器学习和人工智能技术已经被「炒」的很多了,预计很快就能给橄榄球球迷带来一定影响了。 吴恩达,Landing.AI 首席执行官 AlphaGo 展现出了强大的计算和数据处理能力,但是卡纳基梅隆大学开发的德州扑克人工智能程序 Libratus 则感觉更具创新。从技术观点来看,这个结果令人感到很惊喜。 Andrew Moore,卡纳基梅隆大学计算科学学院院长 Libratus AI 战胜了四位顶级德州扑克选手,这次胜利是非常重要的,因为这意味着人工智能技术有了极大的提升,已经可以考虑对手可能故意误导等手段了。在一个对信息真实性审查越来越严格的世界里,我们看到新一代人工智能对原始事实开始表现出怀疑,这真的是太神奇了。 Geoffrey Hinton,多伦多大学 我认为,2017年,人工智能在很多方面都取得了很大的进展,但是却没什么突破,比如 2014 年就开始说要在机器翻译里应用神经网络,而 AlphaGo 其实也是2016年的。 在我看来,令人印象最深刻的事情有这么几个: 1、神经架构搜索:它使用神经网络实现自动化设计神经网络的「黑魔法」,现在已经开始应用了; 2、使用注意力的机器翻译,无需循环神经网络或卷积; 3、围棋领域里的 AlphaGo 升级版 AlphaGo Zero,它很快就学会了如何以人类的方式下围棋,而且已经成为了目前最好的人工智能围棋引擎。 Greg Diamos,百度高级研究员 今年,给我印象最深刻的就是斯坦福大学的研究人员团队,他们开发出了首个人工智能「放射科医生」,它可以检测心律失常,然后告知人类医师检测结果。我认为,随着技术的发展,人工智能在医疗领域里的应用会越来越多,这令我感到非常惊讶。 Azeem Azhar,Peer Index 创始人 The Exponential View 策展人 2017 年的人工智能大事件,我会选择两件事,他们都非常重视人工智能技术的应用,而且也都能解决一些过去被人们忽视的问题。 第一个是微软研究院的凯特?克劳福德(Kate Crawford),她介绍了机器学习算法是如何出错的,这个问题会加强和扩大现有的人工智能偏见。 第二个是由剑桥大学阿德里安?维尔德(Adrian Weller)发表的一份论文,其中提到了如何建立算法系统,这些算法系统可以反映出人类对公平的直觉如何。我们必须对凯特?克劳福德和阿德里安?维尔德所提到的问题加以重视,并且刺激科技行业接受。 Terah Lyons,Partnership on AI 执行董事 今年,人工智能还是给我们带来了一些令人心痛的时刻,因为在某些边缘化问题上,人工智能的表现似乎并不太好。比如最近,Kristian Lum 就表示从事机器学习的同事有性骚扰行为,这需要在人工智能领域里引起重视,而且多样性问题绝不是一个侧面表现。 科技行业里的性别歧视似乎越来越猖獗,这对人工智能领域也非常有害,甚至会带来灾难性的后果,其中最重要的原因,就是很多排他性的设计会带来比较严重的问题,而人工智能可以很容易地把问题进一步扩大,并且延伸很多糟糕的人类偏见。 我们所有人都有义务把包容性作为创新首选,特别是在人工智能这样一个有潜力带来巨大利益的领域。2018 年,在人工智能尝试解决的所有重大挑战中,包容性应该是要排在第一位的。 Been Kim,谷歌大脑研究科学家 今年,我认为比较受欢迎的最大趋势,是人工智能可以尝试应对一些可解释性的问题,这意味着我们有了一种可以帮助人类理解人工智能模型的方法。 在今年举办的 ICML 上,就设置了人工智能解释性教程和一些相关的研讨会。此外,在 NIPS 大会上,也有研讨会和人工智能解释性的介绍,明年 CVPR 大会和 FATML 会议也都会有相关议程。 Richard Socher, Salesforce首席科学家 也许,2017年最令我感到印象深刻的事情,就是来自于本月初召开的 NIPS 大会上。伦理,成为了人工智能研究领域里最令人印象深刻的核心主题之一。我有必要提醒大家,人工智能是否能够获得成功,重点在于信任、透明和平等的价值观。
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