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深度学习技术即将碰到天花板,NeurIPS会议上多名专家发出警告:亚博APP

 


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本文摘要:YoshuaBengio上周,1万3千名人工智能领域的专家聚集在温哥华,参加了世界领先的人工智能学术会议NeurIPS。

YoshuaBengio上周,1万3千名人工智能领域的专家聚集在温哥华,参加了世界领先的人工智能学术会议NeurIPS。会议上,许多专家对深度自学的局限性感到担忧,指出该技术的发展将成为瓶颈。

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当地时间周三上午8点半,谷歌顶级研究员Blaise,AguerayArcas公开发表了主题演说。在演讲中,他首先赞扬了深度自学技术的革命性。

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他回答说,因为有了这个技术,很多和他一样的团队都可以用手机识别脸和声音。但同时,他也明确提出了深度自学技术的局限性警告。他说:我们就像跑到车里的狗一样。深度自学技术很快避免了人工智能领域长期存在的挑战,但这并不意味着它能解决所有问题。

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特别是与推理小说和社交智能相关的任务,例如用人类的方法取决于潜在员工的能力。在这方面,深度自学还有十分接近的道路。BlaiseAguerayArcas回答说:我们现在所有的训练都是为了让AI在特定的任务中取得胜利和高分,但这不是智能的全部。

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没有独特的偶然,几个小时后,Mila人工智能研究所主任YoshuaBengio也在对话中提到了深刻自学的限制。YoshuaBengio在不久前刚刚和另外两个学者一起获得了计算机领域的最低奖项。他是被称为深度自学之父的三个学者之一。YoshuaBengio认为,深度自学模式是高度专业化的,经过培训的模式可以在特定的游戏中打败人类,但是到了别的游戏就不能发挥作用了。

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我们的算法和模型非常武断,Bengio说:自学的任务必须比人类少,但即使如此也会犯奇怪的错误。Bengio和AguerayArcas在演讲中敦促参加者更好地关注和思考自然智能的起源。

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其中,Aguerayarcas展示了实验结果,实验模拟了细菌如何适应环境寻找食物,通过人工进化进行交流。Bengio说明了如何灵活应对深度自学系统的非训练场景。他转换了这个过程和人类处理新情况的方法,如在新国家和城市开车。

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学者们在NeurIPS警示深度自学局限性的同时,人工智能领域的投资超过了前所未有的高峰。据Pitchbook数据显示,2018年风投机构向人工智能和机械学习领域投入约400亿美元,约为2017年的2倍。但是,关于人工智能局限性的讨论更多。

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以谷歌为代表的一些公司多次悲观地指出,自动驾驶出租车可以慢慢完成落地配置,但现在这个期待是慎重抵抗的。Facebook的人工智能负责人最近对Facebook和其他公司都没有希望,意味着通过构筑更大规模、更大的计算能力和更多数据的深度自学网络,之后在人工智能领域取得了很大的进展。也许我们已经遇到天花板了,在很多方面我们已经遇到了。

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很多专家都在寻求突破。例如,优步研究员JeffClune明年将重新加入非营利机构OpenAI。

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Clune在星期五的演讲中说明了人工智能如何通过自学更强。Clune是新兴元自学领域的代表学者之一。元自学领域致力于为自己设计自学算法的人工智能系统。

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为了构建这个目标,Clune大大利用新的环境挑战他的人工智能系统,刺激自我进化。和AguerayArcas一样,Clune也指出人工智能学者应该从自然的进化中提供启发。他说,作为计算机科学家,我不告诉你有什么算法运营了十亿年,还能做一些有趣的事情。

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星期三上午Yoshuabengio的演讲结束时,Mila人工智能研究所的蒙特利尔大学副教授Irina指挥官Rish也公开发表了演讲。他回答说,NeurIPS已经被深刻的自学顺利的喜悦攻占在这样的背景下,期待更多的新技术和方法被明确提出。他说:深度自学很好,但我们必须用不同的方法组成工具箱。

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Rish想起2006年参加NeurIPS时,参加过深度自学的非正式研讨会。当时,NeurIPS的规模还接近今天的六分之一,主办方拒绝接受当时边缘深刻的自学作为一个月的议题。Rish说,那个非正式研讨会就像宗教会议,信徒们满屋子。

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他期待今年NeurIPS的某个角落也有这样一群人,将来可以把人工智能带回新的高度。

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