FaceBook人工智能首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun ）在大會上進行了主題為“人工智能大趨勢”的遠程演講
2018年GMIC在國家會議中心舉辦行業(yè)峰會。4月26 號，F(xiàn)aceBook人工智能首席AI科學家楊立昆（Yann LeCun ）在大會上進行了主題為“人工智能大趨勢”的遠程演講，演講主要就人工智能深度學習的現(xiàn)狀和深度學習的未來以及關(guān)于深度學習面臨的挑戰(zhàn)等問題做了講解。
在演講中他向我我們介紹了當前Facebook人工智能部門做的最新研究--Marsk RCNN。楊立昆說：“Marsk RCNN不僅僅可以識別出每個人，同時會為每個人加一個Marsk，所以可以很容易區(qū)分出是人還是狗，它可以識別電腦、酒杯、人、桌子，也可以數(shù)出來到底有多少，而且也可以識別出道路、汽車。
他還談到了人目前FaceBook的最新技術(shù)--Techaround，通過這個技術(shù)來預測人類的行為。楊立昆說：“我們現(xiàn)在有一個系統(tǒng)能夠一個單一的GPU上實時運行，它可以跟蹤很多人的行為并生成視頻，而非常的準確，還可以實時生成相關(guān)的數(shù)據(jù)和信息，相應的代碼也可以用的。”利用的這樣的技術(shù)不僅僅可以進行識別圖像、面部識別也可以識別人的行動，也可以使用計算機序列，也可以用來翻譯。
針對人工智能的開發(fā)研究,楊立昆說：“我們希望所開發(fā)的技術(shù)能夠引導整個社區(qū)并解決我們所感興趣的問題。我認為AI不僅僅會幫助我們解決問題同時還會幫助我們解決很多人類自己無法解決的挑戰(zhàn)。”科學方面可以看到深度學習也廣泛的應用來進一步推動科學方面的研究。我們會看到在接下來幾年里深度學習會發(fā)生更大的革命。
除此之外，楊立昆先生還談到了“差異化編程”,差異化編程是一個固定的架構(gòu)涉及到編程，這個編程可以用人工神經(jīng)網(wǎng)絡解釋。楊立昆解釋道：“這個編程一共有三個指數(shù)，實際上和人工神經(jīng)網(wǎng)絡非常的類似，它會根據(jù)所展示的數(shù)據(jù)不同而發(fā)生相應的變化。”但是現(xiàn)在面臨的問題是，F(xiàn)aceBook是否有一種方法可以自動地生成自己的程序,同時對其進行培訓以通過它完成某一個具體的任務。
在演講的最后楊立昆總結(jié)到：“FaceBook最近做的最有意義的事情是由機器規(guī)劃一些預測性的模型并根據(jù)它們的嘗試進行預測。”他說不管下次人工智能的變革在哪個點，他覺得它們都應該是無監(jiān)督的學習，楊立昆先生說：“我覺得這樣的一個變革，應該是自我監(jiān)督或無監(jiān)督的一種學習，而且在這樣的變革當中也會出現(xiàn)一些常識性的學習。”
針對于未來人工智能的趨勢楊立昆表示：“接下來最新的趨勢應該是關(guān)于監(jiān)督學習方面，我覺得它可能是不能夠被替代的。”他相信相信人工智能會不斷的進行演變，而且也要朝著可差異化的智能學習方向持續(xù)的發(fā)展，而這需要進行更多的對抗性訓練研究。
責任編輯：向宜芳
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馬斯克:人工智能機器人發(fā)展太快 需要加強監(jiān)管為什么說人工智能是人類的下一個進化階段？
在人工智能的發(fā)展道路上，我們錯過了很多關(guān)鍵性的東西。人類再一次欺騙自己對于人工智能的認知，認為這將是結(jié)束。即將到來的技術(shù)革命的產(chǎn)物將會逐漸取代我們的工作，并將我們從地球上抹去。其實這并不令人驚訝。技術(shù)恐懼癥并不是一種新現(xiàn)象，這是我們在現(xiàn)代社會經(jīng)歷的每一次技術(shù)轉(zhuǎn)變的一個顯著特征。人們總是害怕被機器取代，然而，從這種過度的集體恐懼中