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tyc388.com: AI为何爆红?听谷歌产品经理如何分辨炒作

2017-10-31 作者:张之颖 出处: 环球网 责编:谢伟

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  【环球网科技报道 记者张之颖】人工智能是否被过度炒作?为什么这个概念在近年崛起爆红?人工智能未来的趋势如何?谷歌产品经理&AI前沿大会联合创始人Apoorv Saxena,与媒体Knowledge@Wharton畅聊了人工智能的发展。Apoorv Saxena认为,宣传和现实有时存在差异,但他特别看好人工智能与VR等其他领域结合将产生的各种可能性。本文将编译部分报道内容于以下。

  

  Knowledge@Wharton:人工智能近期被炒得火热,你认为是什么推动了AI的热度大增?对于AI话题的炒作上,最大的误解为何?

  Apoorv Saxena:近期,有很多因素激发了人们对人工智能的浓厚兴趣。首先,是因为人工智能长期存在的问题取得重大进展。主要是关于图像和语音理解问题,例如,现在计算机能够比人类更好地转录人类语言,图像理解与翻译这类的语言理解也同样如此。

  语言理解已经进行了将近20到30年,直到最近我们才看到这方面的重大突破。

  人们很自然地将最近某领域中的成功投射于未来,有些人甚至把现在的东西投射到那些深度学习并不是很有效的领域,这造成了很多误解和炒作。人工智能在如何学习新概念和将学习扩展到新环境方面仍然很糟糕。

  例如,人工智能系统仍然需要大量的数据来训练。人类不需要看猫的40000个图像来识别猫。一个人类的孩子可以看两只猫,弄清楚猫和狗是什么,并区分它们。所以今天的人工智能系统几乎无法复制人类的思维方式。在可预见的将来,这将是一个挑战。

  Knowledge@Wharton: 你如何区分现实与炒作的成份?

  Apoorv Saxena:许多炒作源于对当前趋势的推断,因此忽视了从研究论文到工程产品的实际情况。作为一个负责使用最新的人工智能技术构建产品的产品经理,我经常试图把宣传和现实分开。要做到这一点,最好的办法是把工程师的健康怀疑与研究人员的乐观相结合。因此,您需要了解这些驱动前沿科技的基本技术原理,并能够推断出稳固的技术部分。例如,如果您理解了语音识别改进的基本驱动因素,就很容易推断出即将到来的语音识别质量方面的改进。结合对自然语言理解的健康怀疑,你将能够识别出未来真正的新机会。

  Knowledge@Wharton: 你可以谈谈你认为深度学习最令你印象深刻的重大突破吗?

  Apoorv Saxena:深度学习是一个很令人兴奋的领域。 在过去的两到三年里,人们提出了大量的实验和新技术。目前有两个方向,一个是强化学习,另一个大突破是生成式对抗网络(GANs)。

  这两项都是重大突破,因为它们解决了人工智能中的一个关键问题:如何在没有很多人监督的情况下学习?它试图通过多个路径进行优化,并从错误中学习,选择最佳路径。这些都是相同的技术,使机器进阶学习如何玩电动游戏,甚至像围棋这种更高的战略游戏一样。

  Knowledge@Wharton: 在未来一到两年内,人工智能领域中哪些领域值得被关注,可否选出你心中的前三名?

  Apoorv Saxena:我认为机器人和人工智能的交叉点将会很有趣。长期以来,机器人技术在广泛采用方面令人失望。我会说,人工智能和机器人技术的结合将是有趣的。您将看到一些值得注意的应用出现在该领域中。随着自然语言理解和视觉理解以及机器人技术的发展,更多类似人类的机器人将成为一个大的领域。这是我肯定会关注的一个领域。

  自动驾驶也是一个重要的领域。在接下来几年,人们将会看到无人车的商用部署。

  我对AI在“视频理解”(通过人工智能解读视频影像)所看到的一些进展表示乐观。将AI的 “视频理解”结合虚拟现实,可以创造一些有趣的突破,是我们应该继续关注的另一个领域。我看好AI与其他领域的结合,将会带来新的可能。

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