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专访AAAI主席Subbarao:不要忘了,曾经少有人看好神经网络

来源:联合早报中文网作者:邵湖心更新时间:2020-09-03 07:40:05阅读:

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Subbarao kambhampati,美国人工智能协会主席,亚利桑那州立大学教授,是人工智能领域的领导者。7月7日,在由中国计算机联合会(ccf)主办、雷和香港中文大学(深圳)联合主办的ccf-GAIR全球人工智能与机器人峰会上发表主旨演讲,会后接受雷专访。

专访AAAI主席Subbarao:不要忘了,曾经少有人看好神经网络

苏巴拉奥对中国和中国的人工智能社区非常感兴趣。他去过北京很多次,分享自行车给他留下了深刻的印象。他还与国内许多学者和行业公司进行过交流,对中美人工智能公司都有深入的了解。

作为人工智能领域的学者,他当然希望技术能够得到应用,但他也希望当越来越多的学术人才进入这个行业时,一些人会坚守自己的基础研究岗位。他希望人工智能研究能够更加开放。毕竟,谁不想知道更多改变他们生活的事情呢?

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以下是雷锋采访的主要内容:

你为什么对中国感兴趣?

Aaai是一个国际学术会议。大约五六年前,没有多少中国学者参加。然而,近年来,在中国提交的论文数量和参加人数都有了显著增加。我发现很难不关注中国和中国人工智能。这只是时间问题。

人工智能在中国的发展几乎是指数级的,这一势头甚至超过了美国。我还看到像腾讯、百度和滴滴这样的公司正在积极使用人工智能技术。例如,腾讯和百度都赞助了AAA,滴滴明年也应该赞助。作为学术会议,aaai也是大公司招聘人才的好地方,它可以让学术界知道他们在做什么。

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Aaai也是一个科学组织,我希望更多的中国人加入它。尽管论文可以在没有成员资格的情况下提交,但作为一个科学组织,成员可以参与并改变组织的发展方向。这也是来自世界各地的学者增加他们在人工智能社区中的存在的一种方式。我希望更多的中国学者成为会员并参加会议。

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就我个人而言,我也对中国文化感兴趣。这次除了参加中国国际合作论坛,我还去过中国很多次。此外,HKUST的杨强教授也是我的好朋友。我们一起努力学习博士。

中美人工智能公司的特点和共性是什么?

正如人都有自己的特点一样,我认为中美公司都有自己的特点和相似之处,双方都有自己的文化背景和生态系统。

在我看来,令人高兴的是,越来越多的人工智能人才在中美之间流动,比如吴恩达,他先后在谷歌和百度工作,现在开始自己创业。中美之间人才流动频繁。去年,我在北京遇到了几个人。他们告诉我,我以前在一家美国公司工作过,现在我回到了一家中国公司。这种现象也使得中美公司之间的差异变小了,因为人才决定了公司的性质。毫无疑问,中美人工智能公司之间存在文化差异,但由于人才的流动,这种差异正在变得越来越小。

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我认为这两家公司的共同点是速度,主要指从概念到产品形成的速度。整个过程越来越快,越来越多的服务与人工智能技术相结合。此外,我觉得中国公司在这方面的表现比美国公司要好。

共享自行车就是一个很好的例子。去年八月我到达北京的时候,没有看到共享自行车,但是现在它们无处不在。共享自行车也需要人工智能技术。主要的问题是如何把自行车放在正确的位置,以及如何在不同的区域移动。这些是人工智能可以发挥作用的地方。

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我认为中国发展如此之快的原因是公司和政府之间有更多的良好合作。例如,人工智能公司可以与城市合作使用和收集数据,如汽车驾驶数据,用于交通管理。但一般来说,这种事情在其他国家发生需要更长时间,因为公共数据不会轻易允许公司参与,也没有人能保证公司不会将数据用于其他目的。

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你对学术人才的流失有什么看法?学术界的人才纷纷加入这个行业,我感到很难过。

这是一个非常复杂的问题。有趣的是,一家公司曾经希望爱因斯坦在自己的公司工作,并承诺给他足够的资金和实验设施。当他的妻子发现后,她说,事实上,给他纸和笔就行了,因为他只需要思考和写作。

这种基础研究是一种类型,但我们也在从理论研究向实际应用转化的过程中。当前研究的一个重大变化是,它越来越以数据为中心,有必要收集大量数据,并提前做出决策。然而,这项以数据为中心的研究的棘手之处在于,学术界通常无法获得数据,能够收集数据的公司会说,出于隐私考虑,我们无法向您提供数据。然而,他们自己不受隐私保护的限制。

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因此,在某些领域,学术界可以取得杰出的成就,但在诸如深度学习等领域,没有数据将是困难的。因此,我们看到许多学术人才进入这个行业。

在自由经济中,人们可以去他们想去的任何地方,但我认为在一些重要的领域,我希望有长期的研究,最好是由政府资助的基础研究。

我们很容易忘记的一件事是,即使在2010年左右,也没有多少人对神经网络持乐观态度,只有少数人相信它。但重要的是,我们不知道未来的突破会出现在哪里。工业在某些领域投资资源是有好处的,但是如果它们出了问题怎么办?我们需要关注其他领域和问题,这也是政府资助这一研究模式的原因。那些想做基础研究的人应该得到财政支持。

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总的来说,我认为学术研究很有价值,因为它是开放的。我担心研究和资源的过度集中,尤其是在一个人人都想进入工业的体系中。尽管许多公司都在做研究和发表论文,比如谷歌。但是除了那些发表的,我们不知道他们在做什么,他们想解决什么问题。相比之下,学术界是开放的。当人工智能技术变得越来越重要并对生活产生更广泛的影响时,我希望至少研究会变得越来越开放。

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当然,我也很高兴看到越来越多的公司想发表他们的论文,因为他们意识到不开放可能不会吸引聪明的学生,发表论文也是一种与外界交流的方式。

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