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专访AAAI主席Subbarao:不要忘了,曾经少有人看好神经网络‘AG亚博真人官网’
时间:2021-05-28 04:54 点击次数:
本文摘要:AAAI协会会长、亚利桑那州市立大学教授Subbarao Kambhampati是人工智能领域的大拿。7月7日,他在中国计算机学会(CCF)主办、香港中文大学(深圳)主办的CCF-GAIR全球人工智能和机器人峰会上正式发表主题演讲,会议后拒绝接受采访。Subbarao对中国和中国的AI界很感兴趣,他去过北京很多次,对共享自行车印象深刻。 他也与国内许多学者和业界公司进行过交流,对中美AI史有着深刻的解释。

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AAAI协会会长、亚利桑那州市立大学教授Subbarao Kambhampati是人工智能领域的大拿。7月7日,他在中国计算机学会(CCF)主办、香港中文大学(深圳)主办的CCF-GAIR全球人工智能和机器人峰会上正式发表主题演讲,会议后拒绝接受采访。Subbarao对中国和中国的AI界很感兴趣,他去过北京很多次,对共享自行车印象深刻。

他也与国内许多学者和业界公司进行过交流,对中美AI史有着深刻的解释。作为AI领域的学者,他当然期待能应用技术,但在更多学术人才转到工业界的时候,他会坚持一定的基础研究工作。他期待AI研究对外开放,但谁想更多地了解正在改变自己生活的事情?(威廉莎士比亚、哈姆雷特、研究名言)以下是采访的主要内容:为什么对中国感兴趣?AAAI是国际学术会议,大约5 ~ 6年前中国学者没有太多参与,但近年来中国提交的论文数量或出席人数明显快速增长。

我很难不注意中国和中国的AI,这只是时间问题。中国的AI发展完全是圆形指数级的,这种势头甚至达到了美国。我也看到腾讯、百度、滴滴等公司都在致力于AI技术。例如腾讯、百度两家公司都赞助了AAAI,明年不会滴滴。

学术会议AAAI也是各大企业招募人的好地方,学术界可以告诉他们自己在做什么。AAAI也是一个科学组织。我期待更多的中国人能再次加入。

没有会员也可以提交论文,但作为科学组织,这是会员可以参与和改变的组织的发展方向。这也是各国学者减少在AI社区存在感的方法。我期待更多的中国学者成为会员参加会议。

从个人角度来看,我对中国文化也很感兴趣。这次除了参加CCF-GAIR之外,我以前也来过中国很多次。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),女)此外,香港科技大学的杨康教授也是我的好朋友,我们在学习PhD的时候一起奋斗过。中美的AI公司有什么特点和共性?就像人与人之间有各自的特点一样,我真的认为中美公司也有各自的特点和共同点,双方都有自己的文化背景和生态系统。

在我看来,更多的AI人才在中美之间流动,比如吴恩达,他先后在谷歌和百度工作,现在自己创业。(威廉莎士比亚,温斯顿,骄傲)中美之间有频繁的人才流动,去年我在北京看到几个人,他们告诉他我以前在美国公司工作,现在回到了中国公司。这种现象也使中美两家公司的差异很大。因为人才要求公司的性质。

中美AI毫无疑问在文化上有差异,但得益于人才的流动,这种差异正在扩大。两家公司都有的共同点,我真的是速度,主要是指概念上构成产品的速度。

整个过程越来越快,引入AI技术的服务也越来越多。而且我感觉中国公司在这方面比美国表现得更好。共享单车就是一个很好的例子。去年8月到达北京时还没有见过共享单车,但现在街道和胡同都有。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视连续剧),)共享单车也需要使用AI技术,其中的主要问题是如何将自行车放在合适的位置,如何在其他地区移动,这些都是AI可以发挥作用的地方。(阿尔伯特爱因斯坦,Northern Exposure(美国电视),)他指出,中国的速度之所以这么慢,是因为公司和政府之间有更好的合作。例如,AI公司与城市合作收集数据,汽车行使数据,似乎可以用作交通管理。但是一般来说,这种事要想在其他国家再次发生,需要更长的时间。

因为公共数据只能由公司参与,没有人能保证公司使用数据。如何看待学术人才的投降?学术界人才争先恐后地重新加入工业界,非常伤心。这是一个很简单的问题 有一点很有趣,爱因斯坦有好几次想去自己公司工作,并向他承诺了充足的资金和实验设施。

他的妻子实际上说,给他纸和笔就可以了。因为他只需要思考和文学创作。这种基础研究是一种类型,但我们也在理论研究将变化应用于实践的过程中。

目前研究的很大一部分变化是,要以数据为中心,收集大量数据,以他们为先做出决策。(威廉莎士比亚,温斯顿,数据名言)()但是,这种以数据为中心的研究往往使学术界无法识别数据,但不会说出来,因为能够收集数据的公司在考虑隐私的时候不能提供数据。(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视),数据)但是他们自己却不被允许保护隐私。所以在一些领域学术界可以取得优异的成果,但在深度自学领域,如果没有数据,就不会有困难。

所以我们看到很多学术界人才从工业界出去。在权利经济中,人们想去的地方都去。

但是他指出,最重要的领域期待长期的研究,最糟糕的是政府赞助的基础研究。(威廉莎士比亚,温斯顿,权力名言)()我们更容易记住的一件事是,即使在2010年左右,很多人也没有对神经网络抱有太大期望,只有少数人坚信它。(约翰f肯尼迪,信仰) (但最重要的是,我们不说未来的突破不会经常出现。工业界将资源投入特定领域固然好,但如果他们错了呢?我们应该注意其他领域和问题。

这也是政府支持这种研究模式的最重要原因。想做基础研究的人应该得到资金。总的来说,我认为学术界的研究具有最重要的价值。

因为它是对外开放的尤其是在所有人都想去工业界的系统中,研究和资源的过度集中令人担忧。很多公司正在进行研究,但不会公开发表谷歌等论文。但是除了发表之外,我们还会告诉他们到底在做什么,想解决什么问题。相比之下,学术界对外开放。

当AI技术更重要,对生活的影响更普遍时,我期望最低限度的研究也能进一步开放。当然,我很高兴看到更多的公司愿意公开发表他们的论文。因为他们意识到不对外开放可以成为更聪明的学生,公开发表论文也是与外界交流的方式。

(大卫亚设,Northern Exposure(美国电视剧))原创文章,发布许可禁令。下面,我们来听一下关于刊登的注意事项。


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