Geoffrey Hinton、Andrew Moore、吴恩达等人总结 2017 AI 大事件
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。
数据分析咨询请扫描二维码
在当今以数据为导向的商业环境中,数据分析师的角色变得越来越重要。无论是揭示消费者行为的趋势,还是优化企业运营的效率,数据 ...
2024-11-17金融数学是一门充满挑战和机遇的专业,它将数学、统计学和金融学的知识有机结合,旨在培养能够运用数学和统计方法解决复杂金融市 ...
2024-11-16在信息时代的浪潮中,大数据已成为推动创新的重要力量。无论是在商业、医疗、金融,还是在日常生活中,大数据扮演的角色都愈发举 ...
2024-11-16随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15随着大数据技术的迅猛发展,数据已经成为现代商业、科技乃至生活各个方面的重要资产。大数据专业的毕业生在这一变革背景下,拥有 ...
2024-11-15在快速演变的数字时代,数据分析已成为多个行业的核心驱动力。无论你是刚刚踏入数据分析领域,还是寻求进一步发展的专业人士,理 ...
2024-11-15Python作为一种通用编程语言,以其简单易学、功能强大等特点,成为众多领域的核心技术驱动者。无论是初学者还是有经验的编程人员 ...
2024-11-15在当今数据驱动的世界中,数据分析已成为许多行业的基础。无论是商业决策,产品开发,还是市场策略优化,数据分析都扮演着至关重 ...
2024-11-15数据分析作为现代商业和研究领域不可或缺的一部分,吸引了越来越多的初学者。然而,自学数据分析的过程中,初学者常常会遇到许多 ...
2024-11-15在当今的数据驱动世界中,机器学习方法在数据挖掘与分析中扮演着核心角色。这些方法通过从数据中学习模式和规律来构建模型,实现 ...
2024-11-15随着数据在各个行业的重要性日益增加,数据分析师在商业和技术领域的角色变得至关重要。其核心职责之一便是通过数据可视化,将复 ...
2024-11-15数据分析师的职责不仅仅局限于解析数据和得出结论,更在于将这些复杂的信息转换为清晰、易懂且具有影响力的沟通。良好的沟通能力 ...
2024-11-15数字化转型是企业提升竞争力和实现可持续发展的关键路径。面对快速变化的市场环境,以及技术的飞速发展,企业在数字化转型过程中 ...
2024-11-15CDA数据分析师认证:CDA认证分为三个等级:Level Ⅰ、Level Ⅱ和Level Ⅲ,每个等级的报考条件如下: Le ...
2024-11-14自学数据分析可能是一条充满挑战却又令人兴奋的道路。随着数据在现代社会中的重要性日益增长,掌握数据分析技能不仅能提升你的就 ...
2024-11-14数据分析相关职业选择 数据分析领域正在蓬勃发展,为各种专业背景的人才提供了丰富的职业机会。从初学者到有经验的专家,每个人 ...
2024-11-14数据挖掘与分析在金融行业的使用 在当今快速发展的金融行业中,数据挖掘与分析的应用愈发重要,成为驱动行业变革和提升竞争力的 ...
2024-11-14学习数据挖掘需要掌握哪些技能 数据挖掘是一个不断发展的领域,它结合了统计学、计算机科学和领域专业知识,旨在从数据中提取有 ...
2024-11-14统计学作为一门基于数据的学科,其广泛的应用领域和多样的职业选择,使得毕业生拥有丰厚的就业前景。无论是在政府还是企业,统计 ...
2024-11-14在当今高速发展的技术环境下,企业正在面临前所未有的机遇和挑战。数字化转型已成为企业保持竞争力和应对市场变化的必由之路。要 ...
2024-11-13