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【经济日报】专家:深度学习不是AI的全部
发布时间:2018-05-25 浏览次数:7720次

5月21日,机器学习领域的泰斗级人物、加州大学伯克利分校电机工程与计算机系和统计学系教授Michael I. Jordan到访上海交通大学澳门新普京|娱乐|网投平台官网(8040com/SAIF),担任SAIF-CAFR新普京娱乐主讲嘉宾,全面阐述其对人工智能准确内涵的理解。5月22日,经济日报对此进行了报道。

专家:深度学习不是AI的全部

“AI,它不是一个新的东西,以前叫机器学习。AI这个说法现在已经用的很多,但是它距离智能还很远。” 机器学习领域泰斗、加州大学伯克利分校电机工程与计算机系和统计学系教授迈克尔·欧文·乔丹(Michael I. Jordan)5月21日在上海交通大学澳门新普京|娱乐|网投平台官网表示,“人类的智能能够对世界进行抽象的理解,能够进行预设的一些前瞻性的规划,这才是真正的智能。”

乔丹指出了当前业界人工智能研究的局限性,他提醒大家不仅深度学习不是“人工智能”的全部,甚至大家日常讨论的以“数据统计”为主的“人工智能”都不是真正意义上的“人工智能”。他说:“应该把它叫IA,称作是增强智能更合适,用电脑来帮助大家人类的智能,让人类更加智慧。电脑本身达不到智能化,可以帮助大家来做很多事情。比如说搜索引擎,比如说百度、谷歌,让大家更聪明。”

他提出,不管在短暂的未来中大家能否真正理解“智能”是什么,大家都无法忽略能够将人工智能工程化的新学科。他认为,大家需要意识到现在所发生的关于人工智能的公众对话,只关注到工业界和学术界的一个很小的子集。这可能会让大家变得短视,无法看到人工智能、智能强化、智能基础建设里的挑战和机会。

举个例子——多重决策能力缺乏导致的潜在问题。一般AI的工作都是基于假设,比如,如果要知道从某个出发点到达机场的路线,一般做法是搜集一些数据,统计每条交通路段的堵塞情况,然后找到一个最优化的路线。但如果大家都这么做,那么当大部分人一起出发去机场上同一条路,无疑交通将一下子就变得非常拥堵,大家都到不了机场。

“这是因为,大多数的AI系统一次只做一个决策,他们并没有一种交叉的方式来做多重决策。这是系统的问题,是统计的问题。”乔丹教授说明道。

现实生活中,大家会利用AI做智能推荐,比如投资标的、产品营销。但重要的问题是,给大部分人推荐同一只股票,结果会如何?也就是说,“在决策中,系统必须考虑资源稀缺性的因素。这是负载均衡的问题。”事实上,乔丹教授还列举出了许多类似由于AI应用缺乏系统关联、缺乏工程化等导致的潜在需要解决的问题。

乔丹强调,那大家需要谨慎地看待人工智能这个词的局限性,并且意识到前方的严峻挑战。





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