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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_AG亚博真人官网
时间:2021-09-04 04:54 点击次数:
本文摘要:Yoshua Bengio上周聚集了多达1.3万人工智能领域的专家参加了温哥华世界领先的人工智能学术会议NeurIPS。会议上,许多专家对深奥的自学极限表示担忧,指出这项技术的发展将成为瓶颈。当地时间星期三上午8点半,谷歌顶级研究员Blaise Aguera y Arcas公开了主题演说。 在演说中,他首先赞扬了深奥的自学技术的革命性。他回答说,因为如果有这项技术,和他一样的团队很多人都能用手机识别脸和声音。但同时也明确警告了深奥的自学技术局限性。

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Yoshua Bengio上周聚集了多达1.3万人工智能领域的专家参加了温哥华世界领先的人工智能学术会议NeurIPS。会议上,许多专家对深奥的自学极限表示担忧,指出这项技术的发展将成为瓶颈。当地时间星期三上午8点半,谷歌顶级研究员Blaise Aguera y Arcas公开了主题演说。

在演说中,他首先赞扬了深奥的自学技术的革命性。他回答说,因为如果有这项技术,和他一样的团队很多人都能用手机识别脸和声音。但同时也明确警告了深奥的自学技术局限性。

他说:“我们就像跑到车里的狗(即使达到目标也不告诉我下一步该怎么办的人)。” 深度自学技术很快避免了人工智能领域的长期课题,但这并不意味着能解决问题的所有问题。特别是推理小说和社交智能相关的任务,例如以人的做法依赖于潜在的员工能力。

在这方面,深造的自学还有足够近的路要走。BlAIse Aguera y Arcas说:“我们现在的训练是为了ai在特定任务中获胜或获得高分,但这不是智能的全部。

”。独一无二,几小时后,Mila人工智能研究所主任Yoshua Bengio也在谈话中提到了深刻的自学极限。

Yoshua Bengio最近刚和另外两名学者一起获得了计算机领域最低的奖项,是被称为“深造之父”的三位学者之一。Yoshua Bengio认为,深度自学模型高度专业化,训练模型可以在特定游戏中打败人类,但到了另一个游戏就不起作用了。

Bengio说:“我们的算法和模型非常武断。” “他们必须自学任务比人类少得多的样品,尽管如此还是会犯非常可笑的错误。”。

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Bengio和Aguera y Arcas在演说中敦促参加者更好地关注和思考自然智能的起源。其中,Aguera y Arcas展示了模拟细菌是如何适应环境寻找食物,通过人工进化展开交流的实验结果。Bengio解释了他如何使深奥的自学系统更灵活地应对非训练场景,他改变了这个过程和人类处理新情况的方法,比如在新国家和城市开车。

学者们在NeurIPS警告深造自学极限的同时,人工智能领域的投资超过了前所未有的高峰。根据Pitchbook的数据,2018年的风投机构合计在人工智能和机器学习领域投入了约400亿美元,约是2017年的两倍。但是,关于人工智能极限的讨论更多了。

以谷歌为首的一些公司悲观地指出,自动驾驶出租车晚点完成落地布置,但现在谨慎地抵制了。Facebook人工智能负责人最近回答说,无论是Facebook还是其他公司,都不应该期待通过构建更大规模、更大的计算能力、更多数据的深度自学网络,之后在人工智能领域取得重大进展。他说:“也许我们已经遇到天花板了。

在很多方面我们已经相遇了。”。许多专家在谋求突破。

例如,优步研究员杰夫cl une明年将再次参加非营利组织的OpenAI。Clune在星期五的演说中,说明了通过自我学习使人工智能更强大的方法。

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Clune是新兴元自学领域的代表学者之一。元自学领域致力于构建能够为自己设计自学算法的人工智能系统。为了构建这个目标,Clune在很大的新环境下挑战了他的人工智能系统,通过性刺激自我进化。

和Aguera y Arcas一样,Clune也指出人工智能学家应该从巨大的自然进化中提供启发。他说:“作为计算机科学家,我不告诉你某种算法运营了10亿年,依然能有趣。

星期三上午Yoshua Bengio的演说结束时,Mila人工智能研究所的蒙特利尔大学副教授Irina Rish也公开发表了演说。他回答说,NeurIPS已经被深造的顺利喜悦占领,希望在这样的背景下能明确提出更多的新技术和方法。

他说:“深度自学很好,但我们需要用不同方法组成的工具箱。” Rish在2006年参加NeurIPS时,想起参加了关于深度自学的非正式研讨会。

当时的NeurIPS规模接近今天的六分之一,主办者拒绝把当时还很缘分的自学作为一个月的议题。里什说那个非正式研讨会就像宗教会议,信徒们挤满了房间。他希望今年NeurIPS的某个地方也有这样的小组,将来能把人工智能带回新的高度。


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