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对话:人工智能还未找到它的牛顿

□ 时间:2019-3-11 □ 来源: 环球科学


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    Gary Marcus,他是一名成功的科学家、畅销书作家、企业家,以及 Geometric Intelligence (被优步收购的机器学习初创公司) 的首席执行官和创始人。作为一名作家,他经常为「纽约客」和「纽约时报」撰稿,并且是四本书的作者。作为纽约大学心理学和神经科学教授,他在人类和动物行为、神经科学、遗传学和人工智能等领域发表了大量文章,并经常刊登在 Science 和 Nature 等期刊上。
    在这次的采访对谈中,Gary Marcus 与机器之心 (Synced) 开展了关于深度学习以及人工智能整体发展的谈话。
    以下为对话原文,机器之心做了不改变原意的整理。
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    ○ 您能总结一下您 2018 年的研究工作吗?

    ○ 我在 2018 年最重要的工作是写了一系列论文,概述了深度学习的局限性。人工智能现在的大体状况,我认为并不像大多数评论所说的那样。我写的两篇主要文章一篇叫做《Deep Learning: A Critical Appraisal》,另一篇是《Innateness, AlphaZero, and Artificial Intelligence》。它们都可以在 arXiv 上免费阅读。第一篇已被广泛阅读,我认为 AI 领域的每个人似乎对其持有意见。第二篇不太好读,但我认为这一篇也很重要,值得一谈。

    第一篇试图阐述深度学习的局限性,并指出了 10 个问题,主要是关于深度学习依赖大数据并且归纳能力不很糟糕的问题。第二篇文章是关于先验知识以及其应该如何纳入 AI 系统中的问题。我想这是一种历史重现,这个现象在人工智能的早期就出现过。那时人们几乎在所有的应用中试图引入 AI,系统想从头学习几乎所有东西,但是几乎没有什么效果。在这个领域存在一种错觉,大家好像都认为只要从零开始学习就能实现真

资讯作者: 机器之心 源信息发布时间: 2019/3/9 编辑:金阳
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