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谷歌機器學(xué)習(xí)高管:人工智能的春天已到
星之球激光 來源:雷鋒網(wǎng)2016-05-24 我要評論(0 )
Giannandrea的這句話,和常見的人工智能寒冬論恰好對立,寒冬論認為,目前人工智能的研究進展已趨于停滯?!?/p>
Giannandrea的這句話,和常見的人工智能寒冬論恰好對立,寒冬論認為,目前人工智能的研究進展已趨于停滯。
在本周五舉行的谷歌I/O全球開發(fā)者大會中,Giannandrea宣布加入谷歌,成為高級副總裁(SVP),領(lǐng)導(dǎo)Aparna Chennapragada的產(chǎn)品部門以及Jeffrey Dean的谷歌大腦,并在會上聊了聊機器學(xué)習(xí)及人工智能將如何改善現(xiàn)有產(chǎn)品。
Giannandrea把最近在語言識別及圖片識別方面的突破作為證據(jù),證明人工智能以及機器學(xué)習(xí)還處于突飛猛進時期。盡管谷歌已經(jīng)在這個領(lǐng)域有了近十年的研究,Giannandrea表示,谷歌直到最近四年才加大了在這方面的投入。
在圖片識別及自然語言識別方面,我們連續(xù)取得了突破性的進展,這有力地證明了人工智能的方興未艾。
谷歌即時(GoogleNow)主管Chennapragada表示,她相信機器學(xué)習(xí)真正成熟的時候,將徹底改變產(chǎn)品研發(fā)的游戲規(guī)則。
她舉了語言助手作為例子,隨著識別精讀的提高,語音助手的使用范圍將擴大到方方面面,
她還補充道,機器學(xué)習(xí)將解鎖新的領(lǐng)域,“乘著移動互聯(lián)的東風(fēng),很多現(xiàn)實世界的問題,如交通和健康,都可以被人工智能有效解決”。
為了幫助開發(fā)者們上手機器學(xué)習(xí),谷歌將自身的機器學(xué)習(xí)平臺TensorFlow開源,這是谷歌開發(fā)的第二代人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
TensorFlow開發(fā)高級工程師Dean說,谷歌之所以決定將TensorFlow開源,是為了讓機器學(xué)習(xí)的交流更加通暢,讓世界上所有的開發(fā)者都能了解到最新的研究成果。
上周,谷歌研究院一并開源了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架SyntaxNet,這包含了一個基于英語的自然語言解析器ParseyMcParseface,可以對英語文本進行語義分析。
盡管很多人通過使用TensorFlow已經(jīng)熟悉了機器學(xué)習(xí),但谷歌的目標是讓非機器學(xué)習(xí)的專家也能像使用普通開源庫一樣靈活的使用機器學(xué)習(xí)框架和模型。
預(yù)期管理
Chennapragada說,在谷歌即時工作期間,團隊成員們意識到了要給用戶時不時帶來驚喜,才能更好地增加用戶粘性。換句話說,人工智能猜到用戶所想,是一件能夠給人帶來極大快感的事情。但如果結(jié)果有誤,有時會讓用戶付出不小的代價。
如果一個人工智能助手告訴你可以乘車去機場,最終導(dǎo)致了你遲到并錯過了班機,你肯定會有罵娘的沖動。
當產(chǎn)品與現(xiàn)實對接時,結(jié)果將變得極為重要。如果你搜索明星JustinTimberlake,出來的并不是你想要的結(jié)果,可能對你的生活并不會有大礙。但如果一個人工智能助手告訴你錯誤的出行線路,讓你錯過了機場的航班,你肯定對她多有抱怨。
確保人工智能的命中率,讓它帶給用戶的愉悅時刻多于憤怒時間,是團隊的一項重要課題。
這件事情的側(cè)面證據(jù)就是,最近五年來,人們告訴我,他們很少使用Siri的原因是早期糟糕的準確率給人們留下了不好的印象。
Chennapragada補充道,還有一項決定性的工作是讓用戶充分信任人工智能。“你不希望一個陰晴不定,不可依賴的人擔任你的助手吧”,她說,人工智能目前主要任務(wù)是解決一些對于人類來說很繁瑣但對機器輕而易舉的事情,比如重復(fù)勞動。
永恒話題:我們需要害怕人工智能嗎?
在一次問答環(huán)節(jié)中,Giammamdrea被問道對于埃隆·馬斯克擔心人工智能的看法。眾所周知,埃隆馬斯克在近期表達了自己對于人工智能統(tǒng)治世界的擔憂,表示在今后的五到十年內(nèi),這對于人類的生存將是嚴峻的考驗。
Giammamdrea認為,埃隆·馬斯克所擔憂的“超級人工智能”是幾十年后的事情,現(xiàn)在無需過度擔憂。
這句話變相的承認了他也認同人工智具有一定的危險性,但他同時強調(diào),目前人工智能工具背后仍然是人在起作用。
此前,Giannandrea說,自然語言處理及交流是計算機科學(xué)目前的兩大難題,他認為,只有教會了機器讀書,人工智能的夏天才會真正到來。
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