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mg电子游戏试玩:MIT名誉校长:机器学习会成为像Word一样的工具

时间:2018/9/19 10:17:27  作者:  来源:  查看:49  评论:0
内容摘要:未来,机器学习会成为一种被更广泛使用的工具。机器学习“会变得像使用Word、PowerPoint或者Excel一样”,任何一个领域的研究人员都可以更容易地使用它。  9月17日,麻省理工学院(MIT)名誉校长埃里克·格里姆森(Eric Grimson)在接受澎湃新闻记者专访时做出...
未来,机器学习会成为一种被更广泛使用的工具。机器学习“会变得像使用Word、PowerPoint或者Excel一样”,任何一个领域的研究人员都可以更容易地使用它。

  9月17日,麻省理工学院(MIT)名誉校长埃里克·格里姆森(Eric Grimson)在接受澎湃新闻记者专访时做出了以上预测。

  Eric Grimson出生于1953年,是一位加拿大裔计算机科学家,现为麻省理工学院学术发展名誉校长和麻省理工学院计算机科学与工程系教授。

  Eric Grimson的主要研究领域是计算机视觉。他的研究团队在计算机视觉领域开创性地研发了活动和行为识别、对象和人识别、图像数据库索引、图像引导手术、场地建模等系统。

Eric Grimson接受澎湃新闻专访Eric Grimson接受澎湃新闻专访
  2005至2011年,Eric Grimson作为系主任掌管麻省理工学院电气工程和计算机系。

  2011年至2014年,他担任麻省理工学院的名誉校长。

  目前,他是麻省理工学院学术发展名誉校长。

  访谈中,Eric Grimson对澎湃新闻记者畅谈了机器学习的未来:

  未来,人工智能将以一个顾问的角色出现在医疗领域中。人工智能会在“个性化的医疗”中产生最好的影响,即基于大量的数据分析为某个特定的病人想出一个独特的解决方案。这一过程中,AI只是提供建议,医生仍需要把握最终的决定权。

  未来,“AI会影响人类研究的每一个领域”,因此MIT正在进行MIT IQ项目,以期搭建起一座由机器学习通往其他各个研究领域的桥架。这个桥梁可以使任何一个领域的研究人员都更容易地使用机器学习。

  Eric Grimson笑称他不喜欢提建议,因为如果给出的建议不奏效,那就是他的错了。不过,他还是在言谈中对大学生、大学教授以及建设世界一流大学提出了自己的看法。

  在他看来,每个大学生都应该了解一些计算思维(computational thinking)。无论你的专业是计算机科学、物理学、经济学、政治学还是任何什么,每个人都应该了解“什么是算法”、“它可以如何帮助我”、“我是否该质疑它”。但他也强调,年轻人不要为了学习机器学习而放弃自己所喜爱的领域,应该把两者结合起来,让机器学习作为一种思路启发你的思维,帮助你更好地从事所在领域内的研究。

  谈到大学教授创业,他认为大学教授和业界建立联系是很有价值的,教授们不应该仅仅待在象牙塔里思考伟大的思想。如果大学太脱离实际问题,就无法做到让世界变得更美好。大学最终应该做的事情是培训下一代的领导者,探索能够改善人们生活的知识。但是,学校应通过政策处理其中的利益冲突问题,不能让学生为老师的公司工作。

  在他心目中,一所真正伟大的大学,其最大的特点是愿意冒险,以及有鼓励学生和教授承担风险的氛围。“如果你看看今天那些优秀的大学,几乎所有都非常愿意冒险。更重要的是,他们鼓励学生冒险。”他认为,学生应该敢于质疑权威,而教授也应勇于自我怀疑,寻找更好的研究方法。

  对于人工智能领域的国际竞争,他不认为未来会产生一个所谓的“世界中心” 。他还提到,中国在语音识别和计算机识别领域有很大的优势。“有时美国领先一点,然后中国试图领先一点,然后美国再稍微领先一点,这是一个友好的竞争”。

Eric Grimson幽默风趣,他还在访谈中跟澎湃新闻记者打赌。Eric Grimson幽默风趣,他还在访谈中跟澎湃新闻记者打赌。
  他说:在未来短短的五年内,所谓的长途卡车,也就是那些将货物载到美国各地的大型16轮卡车,会完全自动化。它们将简单地在旧金山城外完成装载,然后开车去芝加哥,或者开去纽约,去波士顿。这将改变几百万人的就业机会。

  Eric Grimson同时还是麻省理工伯纳德·戈登(Bernard M.Gordon)医学工程主席、美国人工智能协会会士(AAAI Fellow)、美国电气与电子工程学会会士(IEEE Fellow)、美国计算机协会会士(ACM Fellow),并在麻省理工学院获得了玻色教学卓越奖(Boss Award for Excellence in Teaching)。他于1975年取得加拿大里贾纳大学数学(高荣)和学物理学士。1980年,他在麻省理工学院获得数学博士学位。

  他此行是为了来上海参加2018世界人工智能大会。


  以下内容为专访实录,翻译自英文:

  AI作为一个顾问:为医生“出谋划策”,给病人“量体裁衣”

  澎湃新闻:您在医疗领域的计算机视觉上做了很多工作,这些年计算机视觉也在癌症识别、健康管理等方面取得了很多突破。在您看来,距离医疗AI大规模普及且进入人们对日常生活,还有哪些困难需要突破?

  Eric Grimson: 我想你已经看到了一些例子,说明AI技术可以对医学产生影响。我会告诉你一些例子,然后我会讨论为了使AI在医疗领域产生更大的作用,我们还需要做什么。

  在许多成功的例子中,计算机技术不是在代替医生,而是在改善医生。有一个很好的例子叫做图像引导手术(image guide surgery),在这种手术中,医生可以在切开病人的身体之前看到病人体内的情况。我们曾经开玩笑地说它让医生变成了超人,医生有了X射线(X-ray vision),他们可以看到人的体内。有时这被称为微创手术,这意味着你在病人身上开了一个很小的开口,这样对病人的伤害就更小了。我举个例子,在很多情况下,人们认为AI会取代某人。但这这个例子中,通过让医生看到通常看不到的事物,AI让医生变得更好。

  对于使AI医疗产生更广泛的影响,我认为,AI医疗会在“个性化的医疗”中产生最好的影响,即为某个特定的病人想出一个解决方案。我会给你一个例子,然后我会回答我们还需多久才能达到这种境界。我的一个同事是癌症的幸存者。她患有乳腺癌。很不幸,对女性来说,这是很常见的事情。她对许多地方散布的信息感到非常失望。所以她建立了一个系统,把医生的手写报告、化验结果、医学图像、家族病史、科学研究中获取的信息,把这些所有信息放在一个地方,然后她告诉医生:这是一个特殊的情况,你需要专门为这个病人设计方案。这是我认为在AI医疗真正产生广泛的影响之前,我们需要做到的一步。所以医生不只是对病人说,你的情况其他人一样,我会一样地来处理。在个性化医疗中,医生会看所有的信息,计算机将它们结合在一起,这样医生就可以为某个病人做出最好的决定,而不仅仅是一般的、通用性的治疗方案。我想你很快就会看到这种方式,例如在癌症治疗中,或者在一些其他疾病中,因为这些AI系统将所有这些信息收集到了一个地方。

  澎湃新闻: AI医生会不会带来伦理上的问题,比如出了医疗事故谁负责?

  Eric Grimson:你问了一个我认为非常重要的问题。如果你不介意的话,我会适当地把这个话题放大一些。我想AI领域中的很多人都意识到,在使用AI系统的过程中,伦理是很重要的。在医疗中当然会出现伦理问题,这也可能会发生在自动驾驶的汽车上。如果发生事故,谁该为此负责?该如何判定他们的责任?这是政府需要做出的决定,是社会需要做出的决定。这些问题需要被好好地讨论。我认为在短期内,最有可能的解决方案是AI系统帮助人们做决定(而不是做出最终的决定)。让我们以医学为例,想象一下,计算机查看所有的信息并将其组合在一起,它可以告诉医生该怎么做,或者可以告诉医生这是与这个病人相关的所有信息的最佳总结,这是计算机给出的建议,但医生仍然可以做出自己的决定。但如果计算机遗漏了某些信息呢?那就还是会产生道德问题。所以我认为,在短期内,人还是应该参与到决策环节中。

  澎湃新闻:所以你认为AI应该扮演一个顾问的角色?

  Eric Grimson:是的,是的。特别是在医学上,我认为这一点是非常重要的。而且大部分我所知道的AI医疗领域的项目也都持有这个观点,他们所关注的是“如何让医生成为更好的医生的”,但最终还是由医生做出决定。

  澎湃新闻:但在自动驾驶领域,这个决定权似乎是在AI手中?

  Eric Grimson:你是对的。在一些例子中,人类没有参与到决策中。自动驾驶汽车就是其中的一个例子。所以我认为,研究人员需要尽自己最大的努力来确保这类问题尽可能少发生。但最终人们需要决定自己想要在什么程度上使用自动驾驶汽车,这是社会、政府和个人的选择。

  澎湃新闻:MIT早在1963年就设立了人工智能实验室,可以说是非常有前瞻性的。当时为什么会想到设立这个实验室?最大的优势有哪些?

  Eric Grimson:MIT参与到了最早的AI研究,我想很多人都提到1956年在达特茅斯召开的一个会议,那是MIT、达特茅斯、卡内基梅隆,还有其他一些学校。我想“人工智能”这个词是在那次会议上创造的。

  MIT这么早成立AI实验室,有两部分的原因。第一是有一些教授对这个问题很感兴趣,所以他们想探索这个问题。第二个是,MIT认为这是一个对未来非常重要的领域。我们花了六十年的时间看到AI真正的影响,但MIT就是这样一个喜欢冒险的学校。有一些冒险成功了,另一些没有。对于那些没有起效的项目,就终止它,然后继续前进。但是我们认为AI是一个能将神经科学、脑科学以及早期的计算机科学知识结合起来的领域,这里有真正的做一些不同事情的机会。这就是为什么我们是最早的那批建立AI实验室的学校之一。正如你所说,1959年是第一个项目,1962年或1963年MIT创建了第一个AI实验室。

  AI作为一种工具:让人们像使用Word、PowerPoint一样使用AI

  澎湃新闻:今年2月,MIT发起了MIT Intelligence Quest项目,这个项目的目的是什么?

  Eric Grimson:你说得对,MIT发起了这个新的计划Quest for Intelligence。这个项目有四个部分。我先告诉你是哪四个部分,然后再解释我们为什么要做这个项目。

  第一部分我们称之为“核心”(Core),它着眼于智力科学(Science of Intelligence)。这不仅仅是新电脑和新算法,而是想尝试理解在人的大脑里发生了什么。神经科学告诉我们大脑是什么样的,认知科学告诉我们人类是怎样思考的,这些信息综合起来会告诉我们下一代的算法应该是什么样的。我们认为这很重要,因为AI经历了很多周期,发生了很多变化。如今,深度学习很受欢迎,每个人都做神经网络。这些技术打败了世界上最好的围棋选手,令人印象十分深刻。

  但这里有个问题,这些深度学习系统需要数以百万计的例子,它们需要巨大的云计算能力。但对人类来说,情况就十分不同。你给一个2岁的小孩展示6个例子,她就能找出其中的规律。所以她的学习方法不同于那些深度学习系统。那我们可以从中学到什么呢?我们如何利用它来思考未来的技术呢?

  第二部分我们称之为“桥”(Bridge)。这是从AI到MIT其他任何领域的桥。这很重要,因为我们认为每一个工程领域、科学领域、社会科学领域、设计领域都将受到机器学习和AI的影响。我们希望让这其中任何一个领域的研究人员更容易地使用机器学习,就像让他们使用Word、PowerPoint或者Excel一样。你不需要成为计算机科学方面的专家就能够很快地使用它并且理解它。

  另外两个部分,一个是伦理。我们需要真正理解使用这些系统时会遇到的伦理问题。

  第四个部分的内容是去理解AI系统将会产生的影响。例如,工作将会被改变,一些工作将会消失。我跟你打赌,但我不会要你任何的钱……我给你一个提示,也许在短短的五年内,所谓的长途卡车,这些将东西带到美国各地的大型16轮卡车,将会完全自动化。它们将简单地在旧金山城外完成装载,然后开车去芝加哥,或者开去纽约,去波士顿。这将改变几百万人的就业机会。所以我们真的需要考虑我们该如何规划未来的工作?我们如何帮助那些将要失去工作的人重新培训?我们如何帮助人们适应这些?

  我给了你一个很长的答案。因为我想把这个问题的全部都告诉你。那么MIT究竟为什么做这个项目呢?我们认为AI会影响人类研究的每一个领域。而我们希望确保MIT正在尽最大努力尽快建立通往所有其他领域的桥梁。就像我说的那样,不管人们来自哪个领域,AI都可以作为一个工具来帮助他们更好地完成工作。

  澎湃新闻:你的意思是每个受过教育的人都可以使用AI,就像使用Word或者Excel一样?

  Eric Grimson:是的,是的。你不需要要成为一个MIT学生就能使用AI。这就是我们的目标,AI应该像你今天使用的其他工具一样容易使用。

  澎湃新闻:所以在这个项目中,计算机科学家将与社会心理学家以及政策制定者合作?因为你也提到了AI的社会影响。

  Eric Grimson:当然。让我快速地给你三个例子。我们有计算机科学家与经济学家合作,去思考与就业变化有关的经济学问题;我们有计算机科学家与社会学家、人类学家、哲学家合作,去思考使用这种技术的伦理问题。

  但我认为最好的例子是,我们有计算机科学家帮助其他工程师和其他科学家更有效地工作。给你一个例子,两个MIT的年轻教授,一个来自计算机科学,一个来自材料科学。材料科学家说,当我想设计一种新材料时,我在想材料的特点是什么,我想要特定的硬度、特定的柔韧性和其他性能。但知道这些并不能告诉我如何创造出这个材料。所以他们建立了一个计算机系统,让它来“阅读”几百万篇材料学的文献。这里需要给“阅读”两个字打上一个引号,但是AI确实已经能很好地理解并建立起一个模型。模型建立好之后,他们需要做的是告诉计算机,这是我想要的8种或10种新材料的特性。计算机不会告诉你该怎么制做,但是它可以给出8个,10个或者15个的建议配方来帮助材料科学家。然后材料科学家可以看这些建议,从中发现那些他没有想到的方法。AI能够使材料科学家更高效的工作,但AI并没有取代人类,AI是提出建议。正如你之前所说,AI是系统的顾问。这种状态最终应该是很容易做到的,例如,任何学生都可以使用这个系统来思考我如何创造一些新的东西。

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