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时间:2018-12-06
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1、从机器学习先驱到AI领域最坚定的反对派 AI得以发展到今天的聪明才智,离不开JudeaPearl的功劳。20世纪80年代,他带领一批人实现了机器的概率推导。 而现在,他却成为了AI领域最坚定的反对派之一。在他最新的一本书《疑问之书:因果关系的新科学》(TheBookofWhy:TheNewScienceofCauseandEffect)中,他指出AI进步最大的一个掣肘在于,对“智能”到底意味着什么的基本性认识不足。 从机器学习先驱到AI领域最坚定的反对派 AI得以发展到今天的聪明才智,离不开JudeaPearl的功劳。20世纪80年代
2、,他带领一批人实现了机器的概率推导。 而现在,他却成为了AI领域最坚定的反对派之一。在他最新的一本书《疑问之书:因果关系的新科学》(TheBookofWhy:TheNewScienceofCauseandEffect)中,他指出AI进步最大的一个掣肘在于,对“智能”到底意味着什么的基本性认识不足。 从机器学习先驱到AI领域最坚定的反对派 AI得以发展到今天的聪明才智,离不开JudeaPearl的功劳。20世纪80年代,他带领一批人实现了机器的概率推导。 而现在,他却成为了AI领域最坚定的反对派之一。在他最新的一本书《疑问之书:因果关系
3、的新科学》(TheBookofWhy:TheNewScienceofCauseandEffect)中,他指出AI进步最大的一个掣肘在于,对“智能”到底意味着什么的基本性认识不足。 从机器学习先驱到AI领域最坚定的反对派 AI得以发展到今天的聪明才智,离不开JudeaPearl的功劳。20世纪80年代,他带领一批人实现了机器的概率推导。 而现在,他却成为了AI领域最坚定的反对派之一。在他最新的一本书《疑问之书:因果关系的新科学》(TheBookofWhy:TheNewScienceofCauseandEffect)中,他指出AI进步最大的
4、一个掣肘在于,对“智能”到底意味着什么的基本性认识不足。 从机器学习先驱到AI领域最坚定的反对派 AI得以发展到今天的聪明才智,离不开JudeaPearl的功劳。20世纪80年代,他带领一批人实现了机器的概率推导。 而现在,他却成为了AI领域最坚定的反对派之一。在他最新的一本书《疑问之书:因果关系的新科学》(TheBookofWhy:TheNewScienceofCauseandEffect)中,他指出AI进步最大的一个掣肘在于,对“智能”到底意味着什么的基本性认识不足。 从机器学习先驱到AI领域最坚定的反对派 AI得以发展到今天的
5、聪明才智,离不开JudeaPearl的功劳。20世纪80年代,他带领一批人实现了机器的概率推导。 而现在,他却成为了AI领域最坚定的反对派之一。在他最新的一本书《疑问之书:因果关系的新科学》(TheBookofWhy:TheNewScienceofCauseandEffect)中,他指出AI进步最大的一个掣肘在于,对“智能”到底意味着什么的基本性认识不足。 三十年前,AI研究最大的挑战在于,如何通过编程让机器学会将潜在的原因与所观察到的现状进行联系。Pearl通过一个叫做贝叶斯网络的方法解决了这个问题。 贝叶斯网络让机器能够将现象与
6、可能的原因联系起来:比如有一个病人刚从非洲回来,有发热和头痛的症状,那么最可能的解释就是他感染了疟疾。Pearl也因为这项成就获得了2011年的图灵奖——计算机科学界的最高荣誉。 但正如Pearl所看到的那样,AI领域陷入了概率关联的泥沼。如今,社会被各种吹捧机器学习和神经网络最新研究突破的文章所淹没。我们总是能读到诸如机器掌握了传统游戏的玩法、学会了驾驶汽车之类的文章。Pearl对此无动于衷,在他看来,如今的AI只不过是上一代机器的加强版:从一大堆数据中找到隐藏的规律。 “所谓深度学习所取得的重大成就,加起来不过就是曲线拟合,”他说道。
7、 81岁的Pearl在他的新书中详细阐述了真正拥有智能的机器的思考方式。他认为机器真正拥有智能的关键在于能够使用因果推论,而非通过相关关系推论。 例如,仅仅做到将“发热”和“疟疾”联系起来是不够的,机器还要能推导出“疟疾会导致发热”。一旦这种因果的框架建立起来,机器就有可能提出一些反事实问题——如果施加某种干预,那么因果关系将会发生什么变化——Pearl视之为科学思考的里程碑。 同时,Pearl还提出了一套实现这种思考方式的形式语言——21世纪版本的贝叶斯框架,让机器能够概率性的思考。 Pearl期望因果推理能够赋予机器人类级别的智能
8、。他解释说,在这种级别的智能下机器能够与人类更有效地沟通,甚至进行道德层面的交流,因为它们已经具备了自由意志——当然,也会有罪恶念头。 Quanta杂志社最近
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