Ji-won nouvelle compilation

2017, l'intelligence artificielle de plus en plus dans le centre du dialogue avec le public de la vie. Certaines communauté scientifique Gangster nous a demandé encore de continuer à faire attention et être attentif à la possibilité de robots super-intelligents prennent dans le monde, d'autres ont dit que cette crainte est exagérée. Pour le moment, plus de pratiquants AI d'accord avec ce dernier, parce que l'IA actuelle loin d'être intelligent, sans parler de la super-intelligente.

Think tank américain membres New America Foundation, le site Web de la technologie AXIOS éditeur Steve LeVine pour la communauté AI a mené une enquête posant les questions suivantes: 2017, ce qui est le plus important événement dans le domaine de l'intelligence artificielle est? Voici leurs réponses.

Geoffrey Hinton, Université de Toronto

Je pense que 2017 Amnesty International a fait de grands progrès dans de nombreux domaines, mais pas remarquable percée , Tel que 2014 en utilisant les réseaux de neurones pour la traduction automatique et la AlphaGo 2016.

À mon avis, les progrès les plus impressionnants que suit:

• Rechercher une architecture de réseau de neurones : En utilisant le réseau de neurones de telle sorte que la conception de réseau de neurones devient la technologie automatisée, et a commencé à porter ses fruits.

• utilisation Attention (Attention) Pour la traduction automatique, éviter le cycle d'exploitation ou convolution.

• inférieur Echecs AlphaZero : AlpahZero échecs rapidement appris avec les échecs humains en cours, mais mieux que le moteur d'échecs le plus fort.

L'attention est tout ce que vous avez besoin: Google propose une architecture Transformer, pas CNN ne le font pas RNN, est le premier entièrement l'autonomie modèle de transduction d'attention. La formation sur huit GPU 3,5 jours, la traduction automatique de modèle unique UEBL Un record score de 41,0, la performance de généralisation est également très bon.

Andrew Ng, chef de la direction Landing.AI

AlphaGo a démontré la puissance de calcul et des données. Cependant, CMU poker AI libratus est fait plus d'innovation. D'un point de vue technique, libratus est un résultat surprenant.

Andrew Moore, doyen de la CMU School of Computer Science

2017, la chose la plus importante dans le domaine de l'intelligence artificielle au nombre de libratus AI de quatre meilleurs joueurs de poker professionnels. main illimitée Hold'em représente un nouveau genre de jeu où vous devez tenir compte des adversaires IA pourraient délibérément se tromper. Aujourd'hui, réelle ou sociale de fausses informations examen plus rigoureux, nous voyons aussi une nouvelle génération, AI apparaissent sur les faits originaux (faits premières) plus de doute, ce qui est vraiment incroyable.

Kim Been, chercheur Google cerveau

Cette année, je suis très heureux de voir la plus grande tendance est Nous fort intérêt pour l'interprétabilité de la grippe aviaire .

Cette année, ICML a lancé le premier tutoriel interprétabilité, ainsi que deux séminaires connexes. En 2017 conférence NIPS, en plus d'un séminaire (colloque) et deux ateliers, et certains rapport oral sur l'intelligibilité. Cette tendance se poursuivra l'année prochaine --CVPR 2018 plans à tutoriel de maintien sur l'intelligibilité, FATML réunion.

Greg Diamos, Baidu Senior Fellow

Cette année, le travail d'une équipe de l'Université de Stanford, j'ai été très impressionné, ils ont développé le premier radiologue AI, en utilisant des modèles d'apprentissage machine pour détecter les anomalies du rythme cardiaque, mieux que l'électrocardiogramme (ECG), et le système peut améliorer l'aide médecin humain. Je crois que le développement de la technologie, les applications médicales de l'intelligence artificielle sera de très vaste et surprenant.

Andrew Ng a dirigé l'équipe de recherche de Stanford de détecteur de fréquence cardiaque AI, en utilisant des modèles d'apprentissage automatique pour détecter la fréquence cardiaque, des effets ECG que

Azeem Azhar, fondateur Index des pairs, l'éditeur Exponentielle Voir

Je choisirais deux à travailler sur la façon de déployer de façon responsable l'IA. Les deux AI pour nous aider à résoudre cette puissante technologie peut facilement être négligé lacunes.

Le premier est le discours de Microsoft Research Kate Crawford à NIPS, et explique comment les erreurs des algorithmes d'apprentissage machine, de renforcer et d'élargir les préjugés existants.

Le second est l'Université de Cambridge Adrian Weller a écrit un document sur la mise en place du système d'algorithmes, ces systèmes de juste algorithmes reflète notre droit d'intuition. Nous devons prêter attention à Kate et Adrian facteurs de négatifs a souligné, afin de promouvoir le monde de l'acceptation et de la reconnaissance AI.

Rodney Brooks, fondateur Rethink Robotics

2017, je pense que la chose la plus importante dans le domaine de l'intelligence artificielle, 201712 Yue 17 Ri (Sun) Je l'ai vu lors de la Ligue nationale de football Une publicité. L'annonce a dit que l'occupation américaine de la Ligue de football (NFL) utilise maintenant l'apprentissage de la machine pour fournir des informations aux fans. La fin de l'annonce est affichée, NFL sont devenus des clients de AWS, géré ses activités sur l'apprentissage machine AWS, des données statistiques sur les joueurs dans les statistiques en temps réel et l'analyse.

Il est de l'importance que le battage médiatique sur l'apprentissage de la machine et l'intelligence artificielle est maintenant endémique, même la NFL leur avait prédit avec détaché ML fans de la NFL aura un impact.

Terah Lyon, Partenariat sur la grippe aviaire Directeur exécutif

Cette année, nous avons vu une série d'événements pénibles, laissez-nous avoir plus cognitive marginalisés. Google scientifique des données d'expérience d'apprentissage machine Kristian Lum harcèlement sexuel au nom de ses collègues, un certain nombre d'événements dignes de notre vigilance, le problème de la diversité AI devrait être évalué.

Le harcèlement sexuel et la discrimination fondée sur le sexe dans l'industrie de la technologie a pour l'IA des conséquences désastreuses, non seulement l'exclusivité de la conception elle-même, cette conception est encore très facile pire des préjugés humains est amplifié et la continuité.

Nous avons tous l'obligation de donner la priorité au principe de l'inclusion comme une innovation majeure, en particulier dans le domaine a apporté de grands bénéfices de ce potentiel là-bas. 2018 AI dans tous les principaux défis à essayer de résoudre, l'inclusion devrait être le premier.

Richard Socher, Salesforce scientifique en chef

Peut-être le plus important thème de 2017 est à la conférence NIPS plus tôt ce mois. Parmi les nombreux développement technologique impressionnante, les questions d'éthique est un thème central, il vous rappelle que le succès dépend de la confiance de l'intelligence artificielle, la transparence et l'égalité des valeurs fondamentales.

Adresse originale: https: //www.axios.com/leading-researchers-name-the-biggest-ai-story-of-2017-2518675638.html