Янн Лекун из Facebook обо всем AI


Себастьян Трун из Udacity взял интервью у директора Facebook по исследованиям искусственного интеллекта Яна ЛеКуна в прямом эфире, которое состоялось 1 ноября. Вы все еще можете поймать это на странице Udacity в Facebook и здесь краткое описание.

Это был короткий доклад, продолжавшийся чуть более 18 минут, но в остальном удовлетворительный, который подходил к теме ИИ с абстрактной точки зрения, сводя к минимуму технические и жаргонные разговоры, чтобы любой мог следить.

Как руководитель отдела исследований искусственного интеллекта Facebook, взгляды ЛеКуна на текущие и будущие тенденции в области искусственного интеллекта ценны и заслуживают внимания, поэтому мы подготовили краткий список ключевых моментов выступления:
Выступление ЛеКуна началось с общей истины о том, что для того, чтобы машины проявляли здравый смысл, они сначала должны быть в состоянии понять, как устроен мир, а это произойдет только в состоянии обучения без учителя, а не в рамках применяемого в настоящее время обучения с учителем. который использует людей для аннотирования данных, с которыми работают машины. Ключом к этому процессу является наделение машины способностью предсказывать, над чем работает его команда в Facebook с помощью программного обеспечения для предсказания видео.
Его мнение о том, что Общий искусственный интеллект когда-нибудь непомерно разрастется и перехитрит нас, людей, было неубедительным; однако пока он не видит причин для беспокойства.

Он также перечислил квалификацию, необходимую для того, чтобы попасть в его команду исследователей и инженеров. В одном предложении исследователям требуются докторские степени, инженерам нужны магистры или бакалавры, но есть надежда и на выпускников новой наностепи Udacity, см. Наностепень инженера по искусственному интеллекту от Udacity.
Он думает, что транспорт и медицина станут первыми секторами, которые ощутят влияние применения ИИ, а о том, может ли ИИ когда-нибудь стать опасным, он думал, что, поскольку 95% сегодняшнего обучения ИИ проводится под контролем обучения, объем информации у машины есть ограничения, и поэтому она не может выйти за установленные границы. Однако он также заявил, что пока рано делать прогнозы, и он не исключает возможность того, что этот статус-кво останется неизменным через 30-50 лет.
Что касается следующего важного момента после глубокого обучения, он ответил:
«глубокое обучение, но спроектированное таким образом, чтобы использовать более эффективные архитектуры».
Другие основные моменты включают его убеждения в концепции сингулярности и его советы начинающим студентам, желающим попасть в область ИИ.
Сеанс записан для тех, кто не может увидеть его вживую, и доступен онлайн на странице Udacity в Facebook для всех желающих.


Добавить комментарий