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中信銀行 小微企業貸款條件_與AI Yoshua Bengio大師對話:人工智能不應成為軍備競賽

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    與AI大師約書亞·本吉奧的對話:人工智能不應該成為人工神經網絡和深入學習軍備競賽的主要領域

    與AI大師的對話:AI不應該成為軍備競賽

    加拿大計算機科學家,丹尼爾·本吉奧最近在麻省理工學院的一次活動中接受采訪時說,他希望停止關于人工智能軍備競賽的討論,使發展中國家更容易進行acq。開發技術。

    Yoshua Bengio是現代人工智能的大師。他與杰夫·辛頓和閻樂村一起被譽為“深造三巨頭”。Bengio以提倡“深度學習”技術而聞名。近年來,這種技術已經從學術上的嘗試轉變為世界上最強大的技術之一。

    深層學習包括將數據放入大型神經網絡,該神經網絡以簡單的方式模擬人腦。實踐證明,它在語音識別、圖像分類、自動駕駛車輛控制、自動化商業決策等各種實際任務中都是非常有效的。

    Bengio沒有選擇加入任何大型科技公司。雖然Hinton和LeCun加入了Google和Facebook,Bengio仍然是蒙特利爾大學的全職教授。他在2016年創立了元素人工智能,并創建了一個非常成功的項目,幫助大公司探索人工智能研究的商業應用。

    以下是Yoshua Bengio教授訪談錄:

    問:你如何看待國家之間的人工智能競爭?

    Bengio:我不認為這是正確的做法。我們可以一起參加比賽,但是作為一名科學家,我認為我們應該考慮人類的共同利益,思考如何建造更智能的機器,并確保人工智能為更多人的福利工作。

    問:有沒有辦法促進各國間的合作?

wen: you mei you ban fa cu jin ge guo jian de he zuo?

    本吉奧:我們可以讓發展中國家的人們更容易進入這個領域。這是一個大問題,因為非洲研究人員很難在歐洲、美國或加拿大獲得簽證。申請簽證就像彩票。他們拒絕以任何借口申請。這是完全不公平的。對發展中國家來說,用很少的資源進行研究是非常困難的,但我認為如果它們不能進入AI社區,那是非常不公平的。作為對這一問題的一種補償,我們將在2020年在非洲舉行一次大規模的人工智能會議,即國際學習代表大會(ICLR)。

    包容不僅僅是一個好詞。人工智能在發展中國家可能具有更大的潛力。他們改進技術的需求比我們強烈,他們有不同的需求。

    問:您是否擔心其他國家的AI公司將主導AI領域?

    Bengio:是的,這也是我們在人工智能研究中需要更多民主的另一個原因。人工智能研究本身往往導致權力、金錢和研究人員的集中。最好的學生想去最好的公司,因為他們有更多的錢和更多的數據。這是一種不健康的模式。即使在民主國家,把權力集中在少數人手中也是危險的。

    問:關于人工智能在軍事上的使用一直存在很多爭議。你在這方面的立場是什么?

    Bengio:我強烈反對。

    問:即使是非致命用途?

    本吉奧:我不想停止軍事上使用人工智能,但我認為我們需要達成共識,殺死移動機器人是不道德的。我們需要改變文化,包括法律和條約。可能還有很長的路要走。

    當然,你永遠不能完全阻止它。人們會說:“一些流氓國家會開發這些東西。”我的回答是,首先,我們需要讓他們為自己的行為感到羞愧,其次,沒有什么可以阻止我們建立防御技術。防御性武器可以摧毀無人機,但它們不同于針對人類的攻擊性武器,并且它們之間存在巨大的差異。但兩者都可以使用人工智能。

    問:AI專家不應該與軍方合作確保這種情況發生嗎?

    Bengio:如果他們有正確的道德價值觀,那就好了。但是我并不完全信任軍事組織,因為他們傾向于認為責任先于道德。我希望不會。

    問:在新的人工智能研究中,你最感興趣的是什么?

    本吉奧:我認為我們需要考慮人工智能的嚴重挑戰,而不僅僅是滿足于短期的、漸進的進步。我不是說我想放棄深奧的學習。相反,我想在這個基礎上繼續發展。但是我們需要能夠擴展它做一些事情,比如推理、學習因果關系、探索世界以便學習和獲得信息。

    如果我們真的想要達到人工智能接近人類的水平,那是另一個游戲。我們需要長期投資,我認為學術界是最好的傳遞投資的地方。

    問題:我們不僅應該掌握數據中的模式,而且還應該掌握發生某些事情的原因。為什么這很重要,為什么這么難?

    本吉奧:面對一個復雜的世界,如果你有一個好的因果模型,你可以在不熟悉問題的情況下進行歸納并得出結論。這就是關鍵。我們人類可以將自己投射到完全不同于我們日常經驗的情形中,但是機器不能,因為它們沒有這些因果模型。

    我們可以手工制作模型,但這還不夠。我們需要能夠發現因果模型的機器。在某種程度上,它永遠不會是完美的。就像現實中一樣,我們沒有完美的現實因果模型,這就是為什么我們犯了很多錯誤,但是和其他動物相比,我們做得很好。

    現在,我們沒有很好的算法來解決這個問題,但我認為如果有足夠的人努力工作,并給予足夠的重視,我們會取得進展。

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