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我国AI学者热议:假如深度学习有“隆冬”,哪些AI技能方向可孕育新芽?

admin 2019-11-11 259人围观 ,发现0个评论
我国AI学者热议:假如深度学习有“隆冬”,哪些AI技能方向可孕育新芽?

本年的图灵奖挑选了“深度学习三巨子”——Yoshua Bengio、Yann LeCun、Geoffrey Hinton,但这一事情并未削弱人们对深度学习隆冬已至的忧虑。

跟着越来越多的深度学习使用走向日常日子,该技能的局限性也开端遭到许多重视,例如对大数据的强依靠、短少泛化才能、不行解释性等,这些要素都阻止着依据深度学习完结实在的人工智能。

此前人工智能范畴经历过的“隆冬”现象,最主要的特质在于,许多的人力物力投入到 AI 的研讨中却简直一无所得,组织和政府面对“人工智能”研讨失利和淹没本钱,现已看不到任何开展前景,也由此导致人工智能研讨阻滞了数十年。

那么,在 2019 年行将翻页的这一节点,深度学习的开展显现出“隆冬”预兆了吗?

图|Yoshua Bengio、Yann LeCun,以及 Geoffrey Hinton

在今日上午 CNCC2019 中的一场评论中,包含我国AI学者热议:假如深度学习有“隆冬”,哪些AI技能方向可孕育新芽?中国工程院院士高文、中科院核算所研讨员陈云霁、北大教授黄铁军、依图 CTO 颜水成、北交大教授于剑、腾讯 AI Lab 主任张正友、清华大学教授朱军在内的诸位 AI 学者,深度评论了这项技能的现状甚至整个 AI 开展未来的或许走向。

现场互动中,中国科学院梅宏院士以为,深度学习作为机器学习的一个分支,取得图灵奖现已满足证明其价值地点。正如核算机从开始的军用走向民用,人类将其变成一个通用化的东西,核算机相同可以持续得到开展,深度学习也将是类似的状况。

依据评论,正如其他的科学技能相同,深度学习有有用部分,也有不有用的部分。从前,云核算、大数据亦是热度不亚于今日的 AI 的技能,但今日它们相同在持续开展,只不过现已从“明星技能”的状况走向“润物细无声”的阶段。

久远来看,深度学习也将有类似的未来:它不会迎来完全损失价值、宣告“逝世”的结尾,而是仍在某些特定的方向上发挥作用,特别是需求从许多的数据中寻求规则以履行特定使命的场景。

“深度学习会不会有冬季,要看是不是有更多更有用的深度学习使用呈现,可以很好地服务于咱们的日子,这样的我国AI学者热议:假如深度学习有“隆冬”,哪些AI技能方向可孕育新芽?使用越多,隆冬到来的或许性越小中科院核算所研讨员、寒武纪创始人陈云霁如此表明。

中国工程院院士高文也说到,深度学习低谷到来的或许性,将在于需求深度学习、着重大数据的使命被完结得差不多了,“低谷”之后谁接棒,将取决于现在各式各样的或许性傍边,谁能首先处理最重要的问题、取得最明显的打破。正如 AI 开展过程中,深度学习首先在 2012 年完结了机器图画分类逾越人眼的里程碑,由此走出“冬季”,带来使用的大迸发。

固然,深度学习中亟待处理的问题还有许多,为深度学习添砖加瓦有其必要,但现场评论中更要害的一个一致在于,学术界不该持有仅靠深度学习“一招鲜吃遍全国”,有用的锤子发明后只着力于一点的心态。即从学术研讨可以持续往前开展的视点来看,应该推进 AI 范畴多元化的研讨方向。

由此,几位 AI 学者也给出了十分详细的潜力研讨方向,这些研讨方向将有或许拿下深度学习的接力棒,孕育出新的“春日之芽”。

图|CNCC2019 评论现场(来历:CNCC)

清华大学教授朱军以为,贝叶斯推理将会是其间的一个选项。他和他的团队正重视于此。贝叶斯网络由 Judea Pearl 提出,凭仗这项作业,Pearl 在 2011 年取得图灵奖,这一作业可协助机器将潜在原因与一系列人们所观察到的现象联系起来。Pearl 也从前批评过 AI 现状,他以我国AI学者热议:假如深度学习有“隆冬”,哪些AI技能方向可孕育新芽?为今日的人工智能只不过是上一代机器已有功用的增强版,即在许多数据中发现规则性:“简直一切的深度学习打破性效果本质上来说都只是些曲线拟合算了”。

作为 AI 范畴坚决的类脑核算支持者黄铁军表明,要回答人工智能未来的路是怎么走的,需求回头看人的智能是怎么演化而来。他以为,下一代人工智能的方向将在于类脑智能,但开展类脑智能需求咱们扔掉原有的核算思想,转向以下三个层次的研讨:硬件(如脉冲神经网络)、模型(即信息在神经中流通的动力学模型)、类脑智能机理。其间,脉冲神经网络硬件在国外现已得到了必定的开展,但现在还未有一个模型可以像 2012 年的视觉辨认打破相同,彰显出巨大的潜力。

腾讯 AI Lab 主任张正友说到,怎么将先验常识引进到现有的数据驱动型的 AI 触手tv中将值得重视。以人类的婴儿为例,他们不需求太多的举例,只需小量训练样本(即先验常识),就能经过与实在国际交互然后进行学习,但现在的深度学习还远未与先验常识紧密结合。

除此之外,符号智能、多模态、软硬一体化等也在其他几位学者的名单中。期待在不久的将来,咱们可以听到来自这些方向的重大打破。

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