台湾宾果注册_台湾宾果官网_台湾宾果

欢迎光临
我们一直在努力

台湾宾果官网:获得诺贝尔计算机奖的人工智能突破

上周,100万美元的图灵奖 - 有时被称为“诺贝尔计算机奖” - 被授予三位人工智能先驱:Yann LeCun,Geoffrey Hinton和Yoshua Bengio。

他们所做的工作背后有一个很酷的故事。

在20世纪80年代,研究人员对神经网络的概念感到兴奋,神经网络是一种人工智能方法,顾名思义,它类似于人类大脑的工作方式。这个想法是,不是遵循精心规定的规则,神经网络可以通过观察世界来“学习”人类的方式。他们可以在没有预编程的先入为主的情况下开始,并从有关世界如何运作以及如何在其中工作的数据做出推论。

但经过几年的研究,该领域无法通过神经网络方法获得任何成果。希望的学习行为并没有真正实现,并且他们的表现优于其他人工智能战略,比如用逻辑规则明确地编程人工智能。所以到了20世纪90年代,这个领域已经发展了。

然而,Hinton,LeCun和Bengio从未真正放弃这个想法。他们不停地修补神经网络。他们对原始概念进行了重大改进,包括添加“层” - 一种用于组织神经网络中“神经元”的结构,可显着提高性能。最终,事实证明神经网络是我们所希望的强大的工具; 他们只需要功能强大的超级计算机和大量数据。

直到本世纪初,我们还没有足够强大的计算机来利用神经网络。当我们开发这些计算机时,神经网络AI突破开始了。突然,AI和神经网络可用于图像识别。对于翻译。用于语音识别。用于游戏。用于生物学研究。用于生成几乎就像是由人类编写的文本。

我们开始发明不同的配置神经网络的方法,以便我们可以从中获得更好的结果。例如,为了制作从未存在过的人类照片般逼真的照片,你实际上训练了两个神经网络:一个学会画画,另一个学会在机器绘制的图片和真实的图片之间进行判断。

LeCun,Hinton和Bengio的范例顽固地继续努力成为城里最大的游戏。今天,LeCun是​​Facebook的副总裁兼首席人工智能科学家。Hinton为Google Brain和多伦多大学工作。Bengio在蒙特利尔大学成立了一个研究中心。

在全球范围内,成千上万的研究人员在神经网络上工作,数百亿美元的创业公司投入了数千亿美元,我们不断发现新的应用程序。毫无疑问,图灵奖是当之无愧的 - 很少有想法像这样风暴。

观察人工智能领域的转变会引发对其前进方向的质疑

在过去10年中,人工智能领域还有另一种转变方式:对人工智能的社会影响的担忧现在正在被认真对待。

当然,有很多可能的原因,但一个驱动因素是过去十年AI的进展速度。十年前,很多人都有信心断言,我们不得不担心的真正先进的人工智能已经存在了几个世纪。

现在,已经存在足够强大的人工智能系统来提出道德问题,并且不再清楚在多个领域超越人类能力的一般人工智能是多么遥远。

LeCun,Bengio和Hinton都非常认真地对待AI道德问题,尽管他们不赞成担心他们的创造将把我们从地球上抹去。(Hinton的立场,这三者中最悲观的一点是,核战争或全球大流行可能会首先到达那里。)

“如果我们在19世纪有先见之明,看看工业革命将如何展开,”Bengio在2018年出版的“智力建筑师 ” 一书的章节中说,“也许我们可以避免接下来的大部分痛苦。......问题是,这次可能花费不到一个世纪来展开这个故事,因此潜在的负面影响可能会更大。我认为现在就开始思考这个问题非常重要。“

目睹这十年惊人的进步是足以灌输谨慎 - 让我们对接下来会发生的事情留下很多不确定性。一旦我们拥有足够好的计算机,许多人认为这种无关紧要的范式就变成了一个非常强大的工具。发现了新的应用程序和新的变种。这足以让你想知道这是否会再次发生。

还有大多数研究人员没有关注的其他人工智能技术,但是一旦计算机变得更好,我们终于会拥有足够强大的工具来利用它们吗?我们会继续发明神经网络的变体,使一度未解决的问题看起来容易吗?

这很难预测。但是看到这个领域在十年的时间里完全转变,可以让人感觉到进步有多快,令人吃惊和不可预测。

免责声明:本网站图片,文字之类版权申明,因为网站可以由注册用户自行上传图片或文字,本网站无法鉴别所上传图片或文字的知识版权,如果侵犯,请及时通知我们,本网站将在第一时间及时删除。
返回首页