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伯克利教授Michael Jordan:我們這代人還看不到高水平人工智能

6月21日,2017騰訊”云+未來“峰會(huì)上,伯克利教授、人工智能領(lǐng)域?qū)<?Michael Jordan發(fā)表《機(jī)器學(xué)習(xí):創(chuàng)新視角直面挑戰(zhàn)》主題演講,針對(duì)人工智能遇到的問題和挑戰(zhàn)進(jìn)行了解析分享。他認(rèn)為在機(jī)器人的發(fā)展上,美國(guó)服務(wù)器租用 美國(guó)站群服務(wù)器,目前還只是一個(gè)雛形,之后可能會(huì)出現(xiàn)一些有效的對(duì)話,比如自我導(dǎo)識(shí)的機(jī)器,但是智能方面機(jī)器人還不能真正得到像人一樣的高級(jí)智能。他表示,我們這代人看不到高水平的人工智能的出現(xiàn)。

Michael Jordan指出,目前,所謂的人工智能看上去很智能,但是事實(shí)并非如此。以在醫(yī)療行業(yè)為例,讓機(jī)器做醫(yī)學(xué)診斷是不太可能的,可能會(huì)出現(xiàn)劑量不準(zhǔn)的問題;特別是某種極端情況下,機(jī)器人做出的錯(cuò)誤診斷可能導(dǎo)致病人死亡。

對(duì)此,Michael Jordan從3個(gè)角度闡述人工智能遇到的問題。從分享數(shù)據(jù)來看,Michael Jordan認(rèn)為,在金融、交通、醫(yī)療等具體場(chǎng)景下,不能根據(jù)周圍環(huán)境的變化進(jìn)行決策是機(jī)器人目前遇到的最大問題。在他看來,數(shù)據(jù)分享是解決該問題的方法之一。從機(jī)器聽視覺來看,東京主機(jī) 日本代理服務(wù)器,目前還無法讓機(jī)器人了解聽覺視覺背后的真正意義。從自然語(yǔ)言處理來看,他表示,世界上有很多可編程的機(jī)器人,它們也在和人類溝通,但是它們沒辦法了解到人類的環(huán)境、處境以及情緒。

關(guān)于如何應(yīng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)目前遇到的挑戰(zhàn),Michael Jordan給出了4點(diǎn)建議。首先,要設(shè)計(jì)一個(gè)系統(tǒng),這個(gè)系統(tǒng)可以帶來有意義的經(jīng)過校準(zhǔn)以后的信息,能夠應(yīng)對(duì)一些不確定性。與此同時(shí),系統(tǒng)能夠真正地解釋它們自己所做出的決策。其次,要找到可以實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期目標(biāo)追溯的系統(tǒng),同時(shí)可以主動(dòng)的收集與實(shí)現(xiàn)目標(biāo)相關(guān)的數(shù)據(jù)。另外,要實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí),很多數(shù)據(jù),機(jī)器需要花幾天、幾個(gè)小時(shí)來學(xué)習(xí),到目前為止,我們的機(jī)器學(xué)習(xí)方面還沒有辦法能夠達(dá)到真正的實(shí)時(shí)操作。最后,在意外情況的應(yīng)對(duì)及外部事件的連接上,包括數(shù)據(jù)和其他要求,需要和政府、法律部門和社會(huì)科學(xué)家進(jìn)行合作。

Michael Jordan最后表示,人工智能可能還需要花幾十年的努力才會(huì)有較大進(jìn)展,如果人類能夠確保未來要建立起一個(gè)人工智能系統(tǒng),就必須著手解決這些問題,否則沒有辦法保證未來人工智能的發(fā)展。

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