河内五分彩玩法介绍:谷歌新任AI总负责人杰夫·迪恩:分享了对AI的观点

时间:2018-05-11 10:03编辑:majiayi来源:新浪科技阅读次
       大约在一个月之前,有传闻传出苹果挖走了Google AI的总负责人约翰·詹南德雷亚(John Giannandrea),很快Google Brain研讨部分的负责人杰夫·迪恩(Jeff Dean)替代了约翰的位置。在AI持续扩展到谷歌的一切产品和服务,以及公司打算把AI融入到自己的部分中时,这位谷歌的老职工以AI总负责人的身份接手。
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       Google Research最近乃至还改名为Google AI。 
       周二,跟着公司推出了数十项新功能和更新——包含针对移动运用开发商的ML Kit、第三代张量处理单元芯片的方案,以及能够代表用户打电话的AI谷歌智能助理——迪恩共享了他自己对未来的观点。
       迪恩看到了用AI开发新产品,并为人类从未考虑过的问题寻觅解决方案的时机。他还看到了来自AutoML的应战——能够发明其他AI模型的AI模型,而且,他并不觉得谷歌要参与自动化武器的开发。
       一般智能AI的崛起
       当今国际上大部分的AI都是用来完结一个单一的狭义运用事例,比方把一个语句从一种翻译到另一种语言。但迪恩表明,他期望谷歌发明更多的AI模型,以完结多任务以及一种“关于国际的常识推理”。他说:“我认为,未来,你能够看到更多模型,这些能够模型能够做许多许多的作业,然后在此体会之上进行开发,这样,当我们需要练习一个模型做其他作业时,它就能够在现有技能和专业知识的根底上进行扩展。”
       比方,假如一个机器人被要求拿起某些东西,它将会理解诸如手的运作、重力的运作这些东西。
       “我认为,这将是你在未来几年能看到的一个重要趋势。”
       AutoML的成见和看不见的应战
       依据你发问的目标,谷歌的AI——AutoML——能够创立其他或奇特或可怕的AI模型。
       能够练习机器的机器无疑使对立AI的那些人感到惊慌??墒?a href="//www.pc6q.cn/redianzixun/yejiezixun/23313.html">谷歌云计算首席科学家李飞飞表明,AutoML降低了为一切人开发自定义AI模型的壁垒,不论是高端开发人员仍是一般的日本拉面馆老板。
       迪恩觉得这非常令人激动,由于它能够协助谷歌“主动解决问题”,可是AutoML的运用自身也带来了共同的问题。
       “由于咱们是运用的体系比传统那类编程出来的软件更加智能,这可能会为我们处理的作业带来更多应战,”他说,“比方一个问题就是,假如你运用数据进行学习,而那些数据自身具有成见,那么从这些数据中学习的这些机器学习模型自身也会存在成见。”
       另一个应战:怎样适当地借助AutoML规划安全体系来为其他如医疗健康等行业开发AI。计算机科学的最佳实践现已为编程这样的体系奠定了基础,那现在咱们也需求为制造机器的机器奠定这样的根底。
       迪恩说,识别宠物狗出差错是一回事,在安全体系中犯错则完全另外一回事。
       重视安全的AI需求更多透明性
       除了谷歌智能助理很快能够为您打电话,以及Android P测验版的发布,首席执行官皮查伊在周二的开发者大会上还谈到了谷歌怎样将AI运用于医疗健康范畴,依据电子病历卡供给的信息猜测患者在入院清洗。
       谷歌研讨人员周二发布的一篇文章中,解说了一些比方,比方为什么谷歌的AI能够依据患者做某些决议计划,然后医师能够看到病历卡主张背面的推理。未来,迪恩期望那些期望知道AI为什么做这样一个决议计划的开发人员或医师能够就他们的疑问发问AI模型然后得到答复。
       迪恩说,现在,人工智能在谷歌产品中的运用正处于内部阶段。谷歌现在正在制定一套怎样评价AI模型是否具有成见的手册。
       迪恩还说,当涉及到开发人员经过ML Kit或TensorFlow等工具完结AI功能时,人类应当参加到决议计划进程中去。
       与AI兵器装备划清界限
       在对某个问题的答复中,迪恩说他觉得谷歌不应该参与自动化兵器开发事务。
       本年3月份,有音讯传出说谷歌正与国防部协作,改善对无人机收集到的镜头的剖析。依据《纽约时报》的报导,数千名谷歌职工现已签署了一封函件,声明谷歌应该防止“战役技能”的开发,这些技能可能会对谷歌的品牌以及公司与大众之间的信赖带来不行补偿的损伤。但迪恩没有说他是否签署了纽约时报提及的这封函件。
       AI推进新的项目和产品
       除了患者再入院AI和一个用来理解摩尔斯电码的Gboard之外,皮查伊还强调了之前发布的AI研讨,即能够像练习有素的眼科医师那样准确检测糖尿病性视网膜病变和猜测疾病问题。
       具有这种智能水平的AI模型现已开端做除了仿照人类活动以外的作业。他们正在协助谷歌发现新的产品和服务。
       “经过运用很多数据对这些模型进行练习,咱们实际上能够让体系做更多咱们不知道是否能够做的作业,这是一个非常重要的前进,”迪恩说,“咱们现在正在开发一个全新的经由AI验证的测验和产品,而不是运用AI来完结咱们觉得只要对体系进行练习就能够做的作业。”
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