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    霍金弟子Alan Yuille:AI的进展仅是冰山一角

    2018-09-26 14:21:01 来源:财联社 已入驻财经号 作者:佚名
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      在计算机视觉领域,Alan Yuille无疑是最亮的那颗星,这位约翰霍普金斯大学(JHU)认知科学与计算机科学教授早年曾在剑桥大学跟随斯蒂芬·霍金教授研究理论物理,之后转而开拓计算机视觉领域,成为这一领域的奠基人。

      伴随着依图科技的崛起,Alan Yuille的另一身份如今也渐渐为人所熟知,他是依图科技的联合创始人朱珑博士在美国求学时的恩师。

      18日,Alan Yuille出现在依图科技主办的“看见,智能”识别主题论坛上,分享了自己的最新观点。

      Alan Yuille在演讲中认为,目前人工智能的成功,主要得益于三个因素:一是机器学习的能力大大提升,二是有大量的标注数据可以使用,三是强大的计算机以及数据处理单元的进步。

      但他同时指出,人工智能已经取得了很多的进展,但目前所做的工作仅是冰山一角。虽然AI在自动化方面已经达到了一定程度,但距离实现通用型的AI系统,还存在很多挑战,未来任重道远。

      虽然大数据深度学习和在一定的情况之下非常有用,而且也会引导很有用的一些AI应用,但是还达不到能够处理很高的复杂性的程度。

      这是因为受到数据和算法的局限性影响所致。

      Alan Yuille进一步解释说,局限主要表现有三点:第一是数据标注容易,但对数据进行良好的分类并不容易;第二,获得的数据未必是关键的数据;第三,标注数据往往按照一定的原则来设计实验,但真实的场景当中,它的纬度是非常多元的。

      “AI会记住一些模式,但是无法理解模式背后的因果规则”,这一弱点会造成AI被蒙蔽,被攻击。

      比如,在AI能够识别的一张汽车图片上,如果加上门板,那么AI很可能把图片误判成门板,如果在猴子图片上放一些吉他之类的乐器,AI就会把猴子认作是一个人。

      “90%的冰山是在水面之下的,未知的东西还有很多,在未来还需要进一步的开发在水下这一块冰山”。对于人工智能来说,通过一些记忆和模式识别来解决简单的场景和平面的图像,仅仅是冰山一角。

      Alan Yuille认为,要去训练这些不同的场景需要创建更多的大样本的数据库,但是问题是永远也不可能覆盖到所有的场景并且测试过所有的场景。

      因此,Alan Yuille建议从神经元等其他方面进行探索,“电脑视觉可以从人类能力当中学习到很多,并且理解到人类的这些能力进行学习,但是它的复杂程度,真的不是想得那样简单”。

      实际上,Alan Yuille在这方面也进行了很多的研究,建立了一些很好的模型,像是神经元之间的联络,这意味着通过神经元的这种模式来存储很多的数据可以实现,而大量的样本是能够促进深度学习的。

      在Alan Yuille看来,认知科学、神经科学的进展会加速通用型AI系统的到来。

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