Geoffrey Hinton、Andrew Moore、吳恩達(dá)等人總結(jié) 2017 AI 大事件

近年來(lái)，人工智能似乎成為了業(yè)內(nèi)討論最廣泛的科學(xué)技術(shù)，尤其是在 2017年，人工智能已然是業(yè)內(nèi)關(guān)注的焦點(diǎn)。有的人認(rèn)為，具有超級(jí)智能的機(jī)器人可以威脅人類、接管世界；也有的人覺得，人類對(duì)人工智能的恐懼被夸大了。

因此，當(dāng) 2017 年即將過(guò)去的時(shí)候，外媒 Axios 對(duì)人工智能圈內(nèi)的一些知名人物進(jìn)行了一次采訪，看看在他們的眼里，今年最重要的人工智能大事件都是些什么吧。雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論把他們的呈現(xiàn)介紹如下。

Rodney Brooks，Rethink Robotics 公司創(chuàng)始人

對(duì)我來(lái)說(shuō)，今年最重要的人工智能時(shí)間，其實(shí)是我在電視上看到的一個(gè)廣告。那是在2017年12月17日禮拜天，當(dāng)時(shí)電視上正在播放美國(guó)橄欖球大聯(lián)盟比賽，其中一個(gè)廣告是該聯(lián)盟自己拍攝的，說(shuō)他們正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)分析球迷的想法。廣告的結(jié)尾，美國(guó)橄欖球大聯(lián)盟展示了自己在亞馬遜 AWS 服務(wù)上部署的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。這是大約三個(gè)禮拜之前的一個(gè)事情，我覺得它的意義在于，現(xiàn)在機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)已經(jīng)被「炒」的很多了，預(yù)計(jì)很快就能給橄欖球球迷帶來(lái)一定影響了。

吳恩達(dá)，Landing.AI 首席執(zhí)行官

AlphaGo 展現(xiàn)出了強(qiáng)大的計(jì)算和數(shù)據(jù)處理能力，但是卡納基梅隆大學(xué)開發(fā)的德州撲克人工智能程序 Libratus 則感覺更具創(chuàng)新。從技術(shù)觀點(diǎn)來(lái)看，這個(gè)結(jié)果令人感到很驚喜。

Andrew Moore，卡納基梅隆大學(xué)計(jì)算科學(xué)學(xué)院院長(zhǎng)

Libratus AI 戰(zhàn)勝了四位頂級(jí)德州撲克選手，這次勝利是非常重要的，因?yàn)檫@意味著人工智能技術(shù)有了極大的提升，已經(jīng)可以考慮對(duì)手可能故意誤導(dǎo)等手段了。在一個(gè)對(duì)信息真實(shí)性審查越來(lái)越嚴(yán)格的世界里，我們看到新一代人工智能對(duì)原始事實(shí)開始表現(xiàn)出懷疑，這真的是太神奇了。

Geoffrey Hinton，多倫多大學(xué)

我認(rèn)為，2017年，人工智能在很多方面都取得了很大的進(jìn)展，但是卻沒(méi)什么突破，比如 2014 年就開始說(shuō)要在機(jī)器翻譯里應(yīng)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而 AlphaGo 其實(shí)也是2016年的。

在我看來(lái)，令人印象最深刻的事情有這么幾個(gè)：

1、神經(jīng)架構(gòu)搜索：它使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的「黑魔法」，現(xiàn)在已經(jīng)開始應(yīng)用了；

2、使用注意力的機(jī)器翻譯，無(wú)需循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或卷積；

3、圍棋領(lǐng)域里的 AlphaGo 升級(jí)版 AlphaGo Zero，它很快就學(xué)會(huì)了如何以人類的方式下圍棋，而且已經(jīng)成為了目前最好的人工智能圍棋引擎。

Greg Diamos，百度高級(jí)研究員

今年，給我印象最深刻的就是斯坦福大學(xué)的研究人員團(tuán)隊(duì)，他們開發(fā)出了首個(gè)人工智能「放射科醫(yī)生」，它可以檢測(cè)心律失常，然后告知人類醫(yī)師檢測(cè)結(jié)果。我認(rèn)為，隨著技術(shù)的發(fā)展，人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域里的應(yīng)用會(huì)越來(lái)越多，這令我感到非常驚訝。

Azeem Azhar，Peer Index 創(chuàng)始人 The Exponential View 策展人

2017 年的人工智能大事件，我會(huì)選擇兩件事，他們都非常重視人工智能技術(shù)的應(yīng)用，而且也都能解決一些過(guò)去被人們忽視的問(wèn)題。

第一個(gè)是微軟研究院的凱特?克勞福德（Kate Crawford），她介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)算法是如何出錯(cuò)的，這個(gè)問(wèn)題會(huì)加強(qiáng)和擴(kuò)大現(xiàn)有的人工智能偏見。

第二個(gè)是由劍橋大學(xué)阿德里安?維爾德（Adrian Weller）發(fā)表的一份論文，其中提到了如何建立算法系統(tǒng)，這些算法系統(tǒng)可以反映出人類對(duì)公平的直覺如何。我們必須對(duì)凱特?克勞福德和阿德里安?維爾德所提到的問(wèn)題加以重視，并且刺激科技行業(yè)接受。

Terah Lyons，Partnership on AI 執(zhí)行董事

今年，人工智能還是給我們帶來(lái)了一些令人心痛的時(shí)刻，因?yàn)樵谀承┻吘壔瘑?wèn)題上，人工智能的表現(xiàn)似乎并不太好。比如最近，Kristian Lum 就表示從事機(jī)器學(xué)習(xí)的同事有性騷擾行為，這需要在人工智能領(lǐng)域里引起重視，而且多樣性問(wèn)題絕不是一個(gè)側(cè)面表現(xiàn)。

科技行業(yè)里的性別歧視似乎越來(lái)越猖獗，這對(duì)人工智能領(lǐng)域也非常有害，甚至?xí)?lái)災(zāi)難性的后果，其中最重要的原因，就是很多排他性的設(shè)計(jì)會(huì)帶來(lái)比較嚴(yán)重的問(wèn)題，而人工智能可以很容易地把問(wèn)題進(jìn)一步擴(kuò)大，并且延伸很多糟糕的人類偏見。

我們所有人都有義務(wù)把包容性作為創(chuàng)新首選，特別是在人工智能這樣一個(gè)有潛力帶來(lái)巨大利益的領(lǐng)域。2018 年，在人工智能嘗試解決的所有重大挑戰(zhàn)中，包容性應(yīng)該是要排在第一位的。

Been Kim，谷歌大腦研究科學(xué)家

今年，我認(rèn)為比較受歡迎的最大趨勢(shì)，是人工智能可以嘗試應(yīng)對(duì)一些可解釋性的問(wèn)題，這意味著我們有了一種可以幫助人類理解人工智能模型的方法。

在今年舉辦的 ICML 上，就設(shè)置了人工智能解釋性教程和一些相關(guān)的研討會(huì)。此外，在 NIPS 大會(huì)上，也有研討會(huì)和人工智能解釋性的介紹，明年 CVPR 大會(huì)和 FATML 會(huì)議也都會(huì)有相關(guān)議程。

Richard Socher， Salesforce首席科學(xué)家

也許，2017年最令我感到印象深刻的事情，就是來(lái)自于本月初召開的 NIPS 大會(huì)上。倫理，成為了人工智能研究領(lǐng)域里最令人印象深刻的核心主題之一。我有必要提醒大家，人工智能是否能夠獲得成功，重點(diǎn)在于信任、透明和平等的價(jià)值觀。