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第四范式首席科学家杨强教授:未来人工智能会让二流科学家失业

2016-09-13 05:56
人在旅途20
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  机器之心:您提到过人工智能的五个条件:清晰的商业目标、高品质的大数据资源、清晰的问题定义和领域边界、了解人工智能跨界人才、强大的硬件计算能力。「第四范式」这个公司目前在做的金融行业对此非常符合,能否透露一下,公司下一个重点拓展的行业是什么?

  杨强:金融可能是我们的第一个点,但第四范式的重要目标是做一个平台,这个平台能够让大众变成人工智能应用者,大家只要自己有数据和应用问题,想利用这个平台,都可以来用。为什么先选择金融领域,传统金融领域需求比较大,门槛比较高,如果在这个领域成为一个领先者就很容易保持优势,有了这个优势之后可以铺开做。

  机器之心:科技巨头对人工智能创业公司的收购越来越频繁,这是否会加剧您提到的「人工智能是富人的游戏」这种现象?对于第四范式来说,考虑过被巨头收购的可能吗?

  杨强:这肯定会加剧,相信一些创业公司聚集了一批优秀人才,但是也存在有些创业公司的目的就是被巨头收购,最后逐渐就变成巨头一统天下了,小的诸侯国被吞并,秦朝统一六国,这并不有利于百花齐放。

  那对于第四范式来说,我们汇聚了机器学习领域的优秀科学家、工程师和咨询专家,从实战中不断优化研发与服务水平。目前第四范式在工业界发展非常好,我们也希望它在科学上不负众望,能够规避人工智能被个别的集团所垄断的风险、从而引导人工智能走向大众,为社会所用,这也是我作为一个科学家的使命。

  机器之心:现在看到有种趋势,比如说从论文发表来看,公司在人工智能的某些前沿研究上已经超过了高校。

  杨强:因为公司现在有资本有数据,所以吸引了很多人,这些人是冲着资源去的,比如说数据和机器,这是现在的一个阶段。但是比如说理论研究问题,目前我们对深度学习本身的理解还不够深,如果要解决这个问题,就不应该在公司做。但是你要去实现大规模的深度学习系统,利用大数据去做一件前人没有做的事情,那一定要在公司做,在大学做不了。

  但特别要指出的是,我经历了很多公司,发现它们并不是像外界所想的那样就一定有数据,很多数据其实是大学来找更加方便,因为大学是中立的、非盈利机构,大家更乐意把数据给出来。

  关于人工智能技术

  机器之心:近期机器学习领域有哪些让您觉得很有趣的研究吗?

  杨强:机器学习领域里一个很强的特点是:可以把感知的东西学到,但很难推理。所以我觉得一个挺好的方向是让机器学习去做推理。一个例子是Facebook做的机器阅读(MachineReading),它可以在读的文章里做推理。虽然它很简单,但指出了一个方向——加入注意力模型之后就可以做符号推理。但如果能够scale到一阶逻辑去做大规模推理和定理证明的话(也是我们目前在做的研究),还有很长的路。

  现在,开始有一些工作把规则,逻辑和深度学习相结合,这可以起到解释模型和获得知识的作用,把人的知识赋予到统计学习的模型里,这是很好的方向,但目前那些方法还不够,我们希望在这方面多做一些研究。因为规则是在任何一个垂直领域都必不可少的,并不是任何东西都需要从零开始学。规则的好处是准确和通用,坏处是缺乏覆盖的广度比较有限,而统计学习可以应付各种例外的发生,如何把这两者更好的结合起来是一个很有趣的方向。

  机器之心:人工智能如果取得继续突破的话,是否需要把规则和统计结合起来?

  杨强:统计和逻辑的结合在人工智能的发展中必不可少,AlphaGo就是这样一个例子,它非常深入的将搜索和学习这两者结合了起来。像传统符号主义的蒙特卡洛树搜索,基于统计的深度学习(比如估值网络和策略网络),然后在这两者的结合之上再加上强化学习。现在看来,虽然这事是三者比较生硬的结合,但已经取得非常大的成绩。再下面,就是看能不能把人工智能做的像人脑一样有效,不是各自独立的三块,而是在一起的。如何用一个机器模型就能同时做符号搜索,深度学习和强化学习这三件事,这是一项很有挑战但非常有趣的研究。

  机器之心:那人工智能需要从神经科学领域获得更多灵感和线索吗?

  杨强:是的,确实可以获得很多的灵感和线索。蒲慕明院士在2016中国人工智能大会的演讲中介绍了很多神经科学的发现。首先,他们发现在生物领域也存在BP算法的现象。如果这个神经学的发现启发了人工智能的研究,那将就是一个完整的故事,但是,神经学的这个发现是在计算机领域提出BP算法之后发现的。今天,这个发现也会对人工智能有启发。其次,人工智能里的最小计算单元往往是同类型的神经元,但蒲慕明院士认为,人脑的神经元并不是都是同类的,而是每一类有各自专门功能的。如果我们在人造神经网络中设计这样一些神经元种类,也将是很有趣的研究问题。第三就是如何学习和计算一个「忘记机制」神经学发现,人脑是在进行有选择的忘记,而这种机制是智能必不可少的体现。但是,在我们人工智能的学习系统里,并没有特别设计这种忘记机制。

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