Geng a demandé à partir du bas de SMB

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Récemment, cinq Harvard AMA (Ask Me Anything) mettant l'accent sur l'intelligence artificielle et les étudiants cognitifs de doctorat en sciences est venu à la célèbre reddit communautaire collective, balançoire.

Voici une brève introduction de plusieurs PhD: Rockwell Anyoha du Département de biologie moléculaire, Dana Boebinger, Kevin Sitek de Harvard - discours du MIT et des projets d'audition, la recherche Adam Riesselman, William Yuan de l'école de médecine, ils utilisent la machine apprendre à développer .

La durée totale de deux heures de communication en ligne, a été des utilisateurs enthousiastes de participer reddit, qubits extraits de quelques questions et réponses merveilleux extraits ont été compilés. Comme suit.

Question: Nous avons besoin de vous soucier de l'intelligence artificielle et le développement de l'automatisation trop vite il?

Réponse: Nous devons être préparés à la vie dans un monde rempli d'AI et de l'automatisation. Beaucoup travaillent dans un proche avenir, deviendra obsolète. Puisque nous savons que ce jour viendra, la société tout entière devrait élaborer des politiques efficaces.

« AI eschatologie » Elon Musk a été beaucoup d'opposition, en particulier les praticiens d'Amnesty International. Comme Andrew Ng a dit: « Je pense que la perte d'emploi est un problème énorme, mais j'espère que nous pouvons nous concentrer sur la résolution du problème, plutôt que de se préoccuper des choses de science-fiction. »

Question: AI sera le premier à prendre pied dans quels domaines (médical, financier, etc.), et pourquoi?

Réponse: AI a eu de grands progrès dans le domaine du traitement d'images médicales. Par exemple, sur le cancer de la peau en identifiant les images de cette question, la machine d'intelligence artificielle a atteint le niveau du médecin humain.

Les secteurs financiers et bancaires seront plus rapides automatisés. Habituellement achat d'actions est un processus décisionnel complexe, et en fin de compte ces opérations sera déterminée par une variété de données, les algorithmes remplacent la prise de décision humaine.

Mais nous ne savons toujours pas comment l'intelligence artificielle aura une incidence sur notre économie et le travail, seul le temps nous le dira.

Question: l'apprentissage de la machine est un sujet brûlant. Quel est le prochain grand événement sera l'IA?

Réponse: Du point de vue de l'apprentissage pur de la machine, l'apprentissage non supervisé sera la prochaine grande chose. Les chercheurs ont maintenant à la machine, « Hey » la façon dont les données est appelé apprentissage supervisé, non seulement connaître le type de données (comme les images), mais aussi joué une étiquette (par exemple, la figure est un chat). domaine d'apprentissage supervisé, il y a beaucoup de grand succès.

Comment faire autodidacte la machine? Ceci est l'apprentissage non supervisé de faire les choses. Après un bébé est né, les parents ne doivent pas professeurs tout, bébé sur leur propre apprentissage. Bien sûr, l'apprentissage non supervisé est une chose délicate, les chercheurs d'Amnesty International qui travaillent à cette fin. Par exemple Yann LeCun a récemment parlé de l'apprentissage non supervisé.

Question: Vous avez sans doute sous-estimé l'apprentissage non supervisé, AI sur cette question a été étudiée pendant des décennies, mais aucun progrès. Ce n'est pas un nouvel axe de recherche.

Réponse: Merci pour la réponse. Nous voulons dire ici est algorithme d'apprentissage non supervisé cadre spécifique. modèle de génération a été utilisé pour résoudre ce problème, car il peut en quelque sorte détecter les données variables potentielles, et générer de nouvelles données.

Auparavant, en utilisant l'algorithme Wake-sommeil pour résoudre ce problème, mais n'a pas obtenu beaucoup de succès. la machine Boltzmann limitant alors le réseau de croyances, et une profondeur. Mais ces techniques lorsqu'elles sont appliquées dans le monde réel, ont connu un grand défi.

Récemment, la variation du codeur pour générer la confrontation et modèle de réseau a été une percée. Ces modèles peuvent être rapidement et simplement effectuer des tâches complexes de données non structurées, y compris la création d'un croquis de caractère, et de générer automatiquement la couleur de l'image de la phrase.

Oui, les gens dans ce domaine ont essayé depuis longtemps. Et par ces nouvelles technologies, je pense que nous approchons d'un nouveau champ - la machine qu'ils connaissent notre monde.

Question: Que pensez-vous que le gouvernement devrait formuler des lois et des règlements spécifiques pour l'IA il?

Réponse: Il y a trois lois de la robotique d'Asimov.

Première Loi: Un robot ne peut blesser un individu humain ou témoin individu humain souffrira dangereux et ne, peu importe quoi.

Deuxième loi: robot A doit obéir aux ordres donnés à l'homme, sauf lorsque la commande est la première loi du conflit.

Troisième loi: un robot sans violer la première, la deuxième loi de l'affaire pour protéger sa propre existence possible.

Sérieusement, il devrait y avoir une certaine application des normes juridiques de l'intelligence artificielle, et peut-être aussi la nécessité pour le code d'évaluer un certain nombre d'institutions, doivent déterminer si l'intelligence artificielle sera utilisé dans les impudiques sur le terrain. Personne ne pensait que dans mon esprit que les voitures ont besoin pour faire face au « problème de train »: Faut-il un sacrifice personnel pour sauver 10 supplémentaires 1 personne.

À cet égard, nous ne sommes pas des experts.

Question: Récemment, les ingénieurs de Facebook a éteint le programme de traduction automatique de l'apprentissage, l'IA est dit parce qu'ils ont créé leur propre langue. Comment pensez-vous de cela? (Voir articles connexes cliquez ici)

Réponse: Je pense qu'il n'y a rien à craindre.

Un gros problème dans l'apprentissage de la machine, est de générer des réactions anthropomorphes ou des commentaires. Une solution est de permettre à la machine de générer la phrase humaine, puis vous dire la machine, il a fait du bien. De cette façon est très difficile, parce que beaucoup de temps. Même l'algorithme d'auto-apprentissage peut également exiger des millions de corpus ne peuvent fonctionner correctement. Une autre façon est de faire une machine pour produire des déclarations, l'autre pour déterminer la conformité avec le langage humain.

Le travail de Facebook est de fabriquer une machine capable de négocier, mais les résultats ne seront pas montrer la façon dont ils travaillent, alors ferme l'étude.

Question: Je suis intéressé par AI et l'apprentissage de la machine pendant deux ans. J'espère à l'avenir d'avoir la possibilité d'engager AI travail liées à la sécurité. Donne-moi quelques suggestions pour moi? Que dois-je faire pour apprendre à vivre? Merci!

Réponse: Google qui a écrit un article très intéressant, pour illustrer les problèmes de sécurité AI. Ils sont donnés cinq points:

1, afin d'éviter les effets secondaires nocifs: comment les robots peuvent éviter des lésions articulaires dans la poursuite de l'efficacité?

2, pour éviter la vulnérabilité des incitations: Comment pouvons-nous empêcher robots opportunistes?

3, supervision élastique: comment faire des robots capables de cible de vérification indépendante, remplir correctement la tâche sans la nécessité de permettre aux utilisateurs de passer un coût très élevé de temps et robot de recoupement?

4, la sécurité explorer: comment éviter les robots d'explorer un environnement inconnu, causant des dommages à de nouvelles compétences d'apprentissage humain?

5, la fiabilité de commutation après l'Environnement: Comment pouvons-nous faire en sorte que le robot après environnement de commutation, peut Yijing acquérir les compétences nécessaires pour migrer de façon transparente au nouvel environnement, afin d'éviter des ennuis inutiles?

De plus, je vous suggère de mieux connaître les algorithmes, nous savons comment travailler la machine.

Question: vouloir engager à l'avenir AI, maintenant quelle est la meilleure voie? Je suis en train d'étudier dans un collège communautaire, poursuivant un diplôme de baccalauréat en informatique.

Réponse: Franchement, je pense que vous voulez faire un bon apprentissage de la machine de travail, les données doivent d'avoir une solide expérience. Est essentiellement algorithme d'apprentissage automatique statistique vient de mettre sur un manteau de fantaisie. Ce domaine en évolution rapide, comme l'ouest sauvage, il a été décrit comme l'apprentissage de la machine sont: les statistiques de cow-boy. Mais je pense que l'apprentissage de la machine est exagérée, en mesure statistique de base pour résoudre beaucoup de problèmes.

Je pense que vous devriez poursuivre les recherches dans d'autres domaines de leur favori. Si vous ne comprenez pas la signification des données sur la main, vous ne pouvez pas être un bon modèle. Ceux d'entre nous qui étudiera un problème spécifique dans leurs domaines d'intérêt, l'application de l'apprentissage automatique. Bien sûr, vous pouvez également choisir de participer à l'apprentissage pur de la machine.

En bref, les mathématiques et votre domaine d'intérêt, est très importante.

Plus de questions et réponses, vous pouvez visiter ce site Web:

https://www.reddit.com/r/IAmA/comments/6qbw5f/we_are_phd_students_from_harvard_university_here/

participer questions et réponses de William Yuan

Enfin, ce sont quelques suggestions:

• Introduction à la programmation peut utiliser ce site Codecademy

  Adresse: https: //www.codecademy.com/

• besoins d'apprentissage des langues de programmation Python avancée

  Adresse: https: //www.edx.org/course/introduction-computer-science-mitx-6-00-1x-10

• Et cours d'initiation informatique (CS50)

  Adresse: https: //www.edx.org/course/introduction-computer-science-harvardx-cs50x

• Probabilité cours d'introduction (Stat110)

  Adresse: https: //projects.iq.harvard.edu/stat110/about

• cours d'apprentissage de la machine d'introduction

  Adresse: https: //www.coursera.org/learn/machine-learning

• Je ne sais pas comment aller sur l'utilisation des données pour prédire? Et d'autres veulent un niveau d'apprentissage automatique du concours? Kaggle peut essayer de participer à la compétition.

  Adresse: https: //www.kaggle.com/

• Recommander un manuel d'apprentissage de la meilleure machine: "Machine Learning: une perspective probabilistes"

  Adresse: https: //www.cs.ubc.ca/~murphyk/MLbook/

• Sklearn: la machine vraiment super algorithmes d'apprentissage, de la boîte

  Adresse: http: //scikit-learn.org/stable/

• Tensorflow: boîte à outils d'apprentissage machine avancée peut être utilisé pour construire leurs propres algorithmes

  Adresse: https: //www.tensorflow.org/tutorials/

  Tutoriel: https: //github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples

[Fin]

Enregistrement de l'événement

8 Yue 9 Ri (Zhousan) nuit, qubits inviter triangle scientifique en chef de la bête Wang Baoxun, générer un dialogue à part modèle d'apprentissage basé sur la confrontation, s'il vous plaît cliquez ici pour vous inscrire -