CMU機器學習系創(chuàng)始人、著名教科書《機器學習:一種人工智能方法》作者CMU教授Tom Mitchell在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰會上探討“萬物互聯(lián)、人機共生”的未來。他指出應該讓AI通過自然語言理解人,而不是反過來人人都該去學Python。
卡內(nèi)基梅隆大學(CMU)的機器學習系是全球高校里的第一個專門的機器學習系,其創(chuàng)始人Tom Mitchell 教授參與寫作了1983年出版的經(jīng)典教材《機器學習:一種人工智能方法》,其中的一些思想即使在今天看來,也依然深刻而歷久彌新。
被譽為“機器學習教父”的Mitchell教授,專為新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰會撰寫了演講報告《人工智能與互聯(lián)的未來》,探討峰會主題“萬物互聯(lián),人機共生”。
Mitchell 教授告訴新智元,在他長達30多年的職業(yè)生涯中,機器學習技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化發(fā)展,是令他印象最為深刻的一個變化。從上世紀八九十年代開始,再到如今的深度學習,機器學習技術(shù)轉(zhuǎn)變?yōu)樵絹碓蕉嗟膽茫哌M人們的生活。
“未來,我們可以擁有像手機一樣的電燈,”Mitchell教授興奮地說:“在餐廳里的燈泡可以觀測客戶是否需要點餐或結(jié)賬,而醫(yī)院里的燈泡則檢測病人是否摔倒或需要幫忙,家里的燈泡可以檢測溫度、濕度、自動調(diào)節(jié)明暗……技術(shù)的發(fā)展讓我們未來的生活擁有無限可能?!?/p>
這也是他認為“深度學習寒冬”不會到來的原因——深度學習已經(jīng)在產(chǎn)業(yè)界得到應用,并且取得了顯著的成效。
Mitchell教授對機器學習領(lǐng)域新技術(shù)的發(fā)展時刻保持密切關(guān)注,但對于新入行的學生,他給出的建議卻是“要重視基礎(chǔ)理論”?!笆堑?,你可以寫一個模型并在基準測試上得到更好的性能,”Mitchell教授說:“但是,如果忘記了理論,這樣做只會事倍功半?!?/p>
在演講中,Mitchell 教授也著重強調(diào)了他的觀點——不是人人都該學Python,而是應該讓AI通過自然語言學會理解人。編程和AI技術(shù)畢竟只掌握在少數(shù)人手中,但每個人都能說出自己的需要,因此,如果AI能夠通過自然語言學會理解人,那么每個人都能教會AI完成自己的所需,比如聽力不好的人可以讓AI輔助聽覺,而視力不好的人,他們的AI則會自動幫助主人實現(xiàn)文字放大、高清化等功能。
要實現(xiàn)這樣“萬物互聯(lián),人機共生”的未來,不僅需要在技術(shù),也需要在政策和倫理上進行一些輔助和約束。Mitchell教授認為,中國與西方在AI領(lǐng)域的關(guān)注點和側(cè)重都不同,各有強項,這是好事,可以形成互補,而在教育、醫(yī)療等不涉及競爭的領(lǐng)域,則可以相互合作,發(fā)揮更大的作用。
以下是Tom Mitchell教授在新智元AI WORLD 2018世界人工智能峰會上發(fā)表的演講。
Tom Mitchell:人工智能及互聯(lián)的未來
CMU機器學習系創(chuàng)始人Tom Mitchell教授
Tom Mitchell:早上好!我非常高興能夠來到這里和大家分享一下關(guān)于人工智能以及未來的話題。在過去的這些年里,人工智能發(fā)生了很多的改變。具體到機器學習,我們知道機器學習主要分為幾個領(lǐng)域,比如深度神經(jīng)網(wǎng)絡、支持向量機、貝葉斯網(wǎng)絡、強化學習、決策樹、高斯混合模型、最大期望算法……
但今天,我們主要討論的話題是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN),確實DNN的應用也取得了很多成果,在視覺、語言等領(lǐng)域。不過,機器也不是萬能的,有時候會發(fā)生一些錯誤,比如人機對話時答非所問,圖像識別時發(fā)生錯誤。
當然,機器學習未來變得越來越重要,尤其在強化學習方面??紤]人機合作的問題,機器作為我們的朋友,我更加關(guān)心的是機器如何根據(jù)我們?nèi)祟惖男枨髞磉M行定制。
人跟萬物互聯(lián)的時候,比如各種傳感器,還有顯示、會話界面,很多方面都有一些變化,我們需要研究持續(xù)的、永不停止的機器學習。就像自然演化生物不斷適應環(huán)境一樣,AI也需要不斷對周圍發(fā)生的情況作出響應,需要進行持續(xù)的學習。
例如,我們經(jīng)常使用的智能手機,它已經(jīng)具備一些基礎(chǔ)的AI功能。如果這樣的AI能夠持續(xù)學習,并且通過自然語言理解人類的需求,那么每個用戶都可以是這個機器的老師,比如明天我要早起,你跟手機說“請?zhí)崆?0分鐘叫醒我”,但第二天你生病了,你告訴手機不需要叫你而是幫你給公司請假,也許這個手機會說“哦,我不太明白,你能給我說一下或者教我一下嗎?”
我們知道手機可以實現(xiàn)這個功能,我們需要的只是對它設置這樣的程序,但不通過傳統(tǒng)的編程,而是通過與手機對話,像老師在課堂上教學一樣,讓手機學會你想要它做的事情。因此,每個人的手機AI,都是不同的,雖然出廠時它們的基礎(chǔ)設置完全一致。
那么,如何指導機器進行學習,把用戶每個句子按照句意,分成可以執(zhí)行的代碼呢?我們從2010年起提出了一個研究方向,那就是永不停止的語言學習機器(NELL)。
NELL知識庫的一部分,上圖是機器閱讀文字的能力和知識量,隨著時間的推移,AI的閱讀能力和精度知識都在不停地增長。我們在NELL中獲得一些經(jīng)驗以及教訓,那就是必須從標記的數(shù)據(jù)中進行學習,還要優(yōu)化一致性,讓這些語言優(yōu)化,從而提高我們的準確率。
避免平坦的學習曲線,不斷發(fā)明新的學習任務,使它不斷完善,還必須繼續(xù)擴展,雖然有一點困難,但是我們需要繼續(xù)完善它,使我們的表達更加精確。雖然在這個過程中也有一些困難,但是我們需要用我們的智慧和技術(shù),還有人與機器的關(guān)系來解決它。
展望一下未來新的人工智能產(chǎn)品,可能會出現(xiàn)對話式的助理,比如阿里巴巴、亞馬遜都有這樣的服務。如果以后在每家零售店的過道里面出現(xiàn)這樣的機器,它會像導購員一樣與你對話,而且精通多種語言,你就不用再擔心出國語言不通的問題。
將來還可能會出現(xiàn)能夠?qū)W習的燈泡,它會帶有攝像頭,在醫(yī)院里的燈泡應該學會識別出護士、藥品、訪客,當病人跌倒了,還要能夠識別患者是否需要幫助,它還要與其他傳感器聯(lián)動,對如何幫助病人執(zhí)行相應的操作。
機器學習對社會有什么的影響?也許在未來的很多年之后,我們的社會將發(fā)生一些不可思議的、前所未有的變化,對我們的社會結(jié)構(gòu)還有其它方面產(chǎn)生深遠的影響。人工智能會給我們帶來一些機會,改善交通、醫(yī)療保健、學校教育、老年人的生活……但同時,人工智能也會產(chǎn)生新的非常大的挑戰(zhàn),比如數(shù)據(jù)挖掘的公平性和數(shù)據(jù)隱私,因為機器取代人類工作而造成的就業(yè)問題,具體到智能汽車的門鎖,都會有很多挑戰(zhàn),還有很多工作需要去做。
人工智能對政府會產(chǎn)生哪些影響?政府可以幫助我們加速AI的發(fā)展,鼓勵強大的創(chuàng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)的政策,還有制定數(shù)據(jù)的訪問策略,讓我們建立數(shù)據(jù)標準。
政府能夠做這一系列的事情,能夠促使AI變得更加強大。解決阻礙AI的法律還有倫理問題的政策,這些問題需要AI研發(fā)人員幫助我們解決。政府資助基礎(chǔ)研究院,可以幫助我們進行進一步的研究。
AI也可以改變政府。AI利用更多根據(jù)大數(shù)據(jù),基于政策的決策,政府也應該鼓勵我們?nèi)ダ^續(xù)發(fā)展AI。我們應該按照行業(yè)使用的AB測試策略進行評估,今天政府確實也做了一些努力,比如向公民實時提供及時的信息,提供一些健康的數(shù)據(jù)、稅收的使用,將來政府也會為AI做出一些改變。
在談到人工智能的時候,一個不可避免的問題就是:中國和西方有什么區(qū)別,中國AI有哪些優(yōu)勢,西方AI又有哪些,將來會發(fā)生什么?
我認為中國有很多優(yōu)勢,比如有最大的社會規(guī)模數(shù)據(jù),還有GDP在飛速增長。在中國基礎(chǔ)設施構(gòu)建由政府主導,因此規(guī)劃比較完善,也在快速發(fā)展。我認為中國既然有了這么多優(yōu)勢,通過AI真的能夠提高人們的生活。
在西方也有一些其它的優(yōu)勢,比如有更長的AI商業(yè)創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗,研究時間比中國悠長一點。目前在西方高校的人工智能研究處于領(lǐng)先,但是西方也有它自己的一些問題。
比較一下雙方的不同點,同樣都面臨著很好的機遇,AI將在中國和西方創(chuàng)造更多的財富。中西方在非競爭領(lǐng)域的合作,比如衛(wèi)生保健、智能城市、教育方面,我們都有很多國際合作,可以幫助到每個人。
第三世界會怎么樣?第三世界經(jīng)濟體會被拋在后面嗎?由于AI巨大的發(fā)展。也許不同的國與國之間有著不同的經(jīng)濟形式,但是每個國家都有自己的優(yōu)勢。
做一個總結(jié),我們正處在AI革命的開始,我也希望能夠共同發(fā)展?;ヂ?lián)和支持人類與機器的伙伴將需要新的AI發(fā)展。非常感謝大家來聆聽我的演講。
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原文標題:機器學習教父Tom Mitchell:不是人人都該學Python,而要讓AI理解人
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