博客專欄

        EEPW首頁 > 博客 > IEEE 發(fā)布年終總結(jié),AI 奇跡不再是故事

        IEEE 發(fā)布年終總結(jié),AI 奇跡不再是故事

        發(fā)布人:AI科技大本營 時間:2022-01-16 來源:工程師 發(fā)布文章

        編譯 | 禾木木

        出品 | AI科技大本營(ID:rgznai100)

        2021 年,人工智能奇跡不再只是故事!

        人工智能正在迅速融入各行各業(yè),IEEE Spectrum 總結(jié)了 2021 年 10 篇最受讀者歡迎的 AI 文章,按時間排名,其中部分文章來自 2021 年 10 月的 AI 特刊 The Great AI Reckoning 。


        深度學習的收益遞減

        MIT 的 Neil Thompson 團隊憑借一篇關(guān)于訓練深度學習系統(tǒng)的計算和能源成本的文章占據(jù)了榜首。

        研究人員分析了圖像分類器的改進過程,結(jié)果發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在要想將圖像識別的錯誤率減半,需要 500 倍的計算資源。

        文章表示,“面對飛漲的成本,研究人員要么想出更有效的方法來解決這些問題,要么放棄對這些問題的研究,讓圖像分類器的性能停滯不前。”

        不過,這篇文章最后也提出了一些關(guān)于未來方向一些有前途的觀點。


        這 15 個圖表讓你了解 2021 年 AI 動向

        每年,人工智能指數(shù)都會將大量數(shù)據(jù)放入有關(guān)人工智能的對話中。2021 年,該指數(shù)展示了學術(shù)界和工業(yè)界的全球視角,凸顯 AI 勞動力多樣性的問題和 AI 應(yīng)用的道德挑戰(zhàn)。這篇文章將 222 頁的報告濃縮成 15 個圖表,涵蓋工作、投資等領(lǐng)域。


        DeepMind 正在重塑機器人

        近幾年,AI 領(lǐng)域一些最令人印象深刻的突破背后都有 DeepMind 的身影。包括蛋白質(zhì)折疊方面的突破性工作,以及在圍棋上擊敗人類專業(yè)棋手的 AlphaGo。因此,當 DeepMind 表示準備嘗試構(gòu)建多才多藝、高適應(yīng)性的機器人時,毫無意外地引發(fā)了人們的廣泛關(guān)注。


        人工智能動蕩的過去和不確定的未來

        這篇介紹了從 1956年到現(xiàn)在的 AI 領(lǐng)域的故事,同時也提示了特刊中的其他文章。如果你想了解 AI 是如何發(fā)展至今的,可以讀一讀此文。

        本文特別關(guān)注過去執(zhí)著于專家系統(tǒng)的符號主義者與發(fā)明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的連接主義者之間的爭論,并提出了混合神經(jīng)符號系統(tǒng)的可能性。


        吳恩達嚴重的 AI 炒作

        這篇文章轉(zhuǎn)述了Zoom與 AI先驅(qū)人物吳恩達在采訪問答環(huán)節(jié)中的軼事,吳恩達深入?yún)⑴c了Google Brain和百度的早期AI工作,現(xiàn)在領(lǐng)導一家名為Landing AI的公司。

        吳恩達談到了斯坦福大學開發(fā)的人工智能系統(tǒng),該系統(tǒng)可以在胸部X光片中發(fā)現(xiàn)肺炎,甚至比放射科醫(yī)生表現(xiàn)得更好。但目前,距離人工智能系統(tǒng)應(yīng)用到市級臨床,還有很長的路要走。


        OpenAI 的 GPT-3 會說話!

        當 OpenAI 在 2020 年推出語言生成系統(tǒng) GPT-3 時,AI 社區(qū)的第一反應(yīng)是敬畏。只要給出最少的提示,GPT-3 就可生成關(guān)于任何主題和任何風格的流暢、連貫的文本。

        但 GPT-3 也有另一面。

        GPT-3 接受了來自互聯(lián)網(wǎng)的大量文本的訓練,了解在網(wǎng)絡(luò)世界的普遍的人類偏見,可能產(chǎn)生了一個可怕的習慣:學會了出人意料的語言或是口吐芬芳。

        這就產(chǎn)生了一個問題,如果有企業(yè)希望將 GPT-3 用于客戶服務(wù)、在線輔導、心理健康咨詢等領(lǐng)域,要如何防止它辱罵或是疏遠客戶呢?


        AI 成功復制蜻蜓大腦

        這也是曾經(jīng)公號推過的一篇文章:如何跟蜻蜓的大腦學習計算?蜻蜓大腦與導彈防御有什么關(guān)系?Frances Chance 研究了蜻蜓如何有效地利用約 100 萬個神經(jīng)元,以非凡的精度捕捉空中獵物。

        Frances Chance 的研究與構(gòu)建規(guī)模和復雜性不斷增加的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究實驗室形成了有趣的對比。

        她表示:“我們的目標是,通過利用蜻蜓神經(jīng)系統(tǒng)的速度、簡單性和效率,設(shè)計能夠更快地執(zhí)行這些功能的計算機,而功耗僅為傳統(tǒng)計算機系統(tǒng)的一小部分。”


        除非能復制人類大腦,否則深度學習還不夠深

        杰夫·霍金斯發(fā)明了 PalmPilot ,開創(chuàng)了智能手機時代。目前,他正在研究人腦中智能的基礎(chǔ),并希望開創(chuàng)通用人工智能(AGI)的新時代。

        與霍金斯的這個訪談提及了他最有爭議的一些想法。霍金斯堅信,超級智能 AI 不會對人類構(gòu)成生存威脅,意識問題,并不是真正的難題。


        如何讓 Instacart 動起來

        雜貨店購物和送貨公司 Instacart 的工程師 Sharath Rao 和 Lily Zhang 表示,該公司的 AI 基礎(chǔ)設(shè)施可以預測“近 40000 家雜貨店的產(chǎn)品,涵蓋數(shù)十億個不同數(shù)據(jù)點”是否缺貨,同時還提出關(guān)于換貨的建議,預測有多少購物者,并對訂單和送貨路線進行高效分組。


        揭示 AI 失敗的7種方法

        AI 在不斷取得突破的同時,也在遭受著數(shù)不清的失敗。

        本文列舉了 AI 模型陷于失敗的七個例子,揭示了 AI 目前存在的繞不過去的弱點。科學家們討論了處理其中一些問題的可能方法;但也有一些AI的局限性在目前是無法解釋的,或者說從哲學上講,可能完全沒有任何結(jié)論性的解決方案。

        2021 年即將過去,未來人工智能將如何發(fā)展呢?研究人員和科學家們?nèi)绾瓮黄埔粋€個難題呢?機器人的發(fā)展是否會更進一步呢?

        這些問題都將留給 2022 年,你將會怎么看呢?2021年有哪些讓你印象深刻的人工智能大事件呢可以在留言區(qū)留下你精彩的言論呦~

        參考鏈接:

        https://spectrum.ieee.org/artificial-intelligence-2021

        *博客內(nèi)容為網(wǎng)友個人發(fā)布,僅代表博主個人觀點,如有侵權(quán)請聯(lián)系工作人員刪除。



        關(guān)鍵詞: AI

        相關(guān)推薦

        技術(shù)專區(qū)

        關(guān)閉
        主站蜘蛛池模板: 宁德市| 利津县| 房山区| 科技| 南召县| 安远县| 苏尼特左旗| 涿鹿县| 南靖县| 长宁区| 汶川县| 尼木县| 泰安市| 理塘县| 临洮县| 大丰市| 望奎县| 介休市| 清镇市| 德兴市| 博客| 邵东县| 密山市| 巴马| 福贡县| 嵊泗县| 台中县| 泸西县| 杭锦后旗| 建平县| 垣曲县| 巴彦县| 雷州市| 蒲城县| 兴和县| 沂水县| 古丈县| 清丰县| 江西省| 玉环县| 遵化市|