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LeCun:現(xiàn)在還沒有真正的AI系統(tǒng),機器與生物系統(tǒng)差遠了

2018-03-12 08:04 性質(zhì):轉(zhuǎn)載 作者:量子位 來源:量子位
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  可能我們現(xiàn)在提到的AI都是假AI?! 〗?,F(xiàn)acebook首席人工智能科學家Yann LeCun在紐約大學坦登工程學院的AI研討會上談了談AI的歷史和方向?! ⊙杏憰?,LeCun提出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...

  可能我們現(xiàn)在提到的AI都是假AI。

  近日,F(xiàn)acebook首席人工智能科學家Yann LeCun在紐約大學坦登工程學院的AI研討會上談了談AI的歷史和方向。

  研討會上,LeCun提出人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習能力仍十分有限,還不能像人類大腦一樣高效學習。同時,讓那些過度擔心機器會取代自己的人放寬心。

  “事實上,我們今天接觸到的AI系統(tǒng)中沒有真正的人工智能,LeCun說,“目前都無法與生物系統(tǒng)的能力相配。”

  也就是說,LeCun認為,我們離制造智能機器還很遠,大家先就別花心思擔心這事了。

△ 從左到右:電訊技術(shù)中心(CATT)主任Shivendra Panwar,LeCun,本次AI研討

  “革命不會受到監(jiān)督”

  卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是AI發(fā)展史上不能不說的一項突破。LeCun也在會中強調(diào)CNN是AI發(fā)展的關(guān)鍵創(chuàng)新,推動了無人車、醫(yī)學成像和生物信息學等AI領(lǐng)域的發(fā)展。

  “CNN革命為圖像識別的準確率帶來了重大的突破,”LeCun說,“在CNN出現(xiàn)前,識別錯誤率高達35%,但是現(xiàn)在,已經(jīng)降低到3%了,就像是個超人。”

  LeCun表示,AI的未來將由強化學習、監(jiān)督和非監(jiān)督的機器學習進步推動。非監(jiān)督學習允許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動將未被標記的數(shù)據(jù)分類,是一件很有意思又意義重大的事情。

  為此,LeCun還俏皮了一下。他借用“黑人饒舌之父”Gil-Scott Heron代表歌曲The Revolution Will Not be Televised,提出“The Revolution Will Not be Supervised ”(革命不會受到監(jiān)督)的口號。

△ Gil-Scott Heron

舉個例子。

  讓嬰幼兒看漂浮在空中的汽車的幻燈片,不同年齡的孩子會有不同的認知和反應(yīng)。LeCun認為,“人工智能的暗物質(zhì)”無監(jiān)督學習,將是科學家需要為機器“注入”的重要技術(shù),彌補機器和人類嬰兒在常識上的差距。

  “如果給四個月大的嬰兒看一輛漂浮汽車的圖像,他們會認為‘這就是世界運轉(zhuǎn)的方式’?!盠eCun說。但在經(jīng)過6個月或8個月的無監(jiān)督學習后,他們就會明白,像玩具汽車這樣的物體是不可能在空中漂浮的。

  雖然LeCun在這次分享上為目前的AI現(xiàn)狀潑了盆冷水,不過在分享的最后他明確表示,雖然AI系統(tǒng)目前不如貓或嬰兒聰明,但未來前景廣闊。

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