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迄今为止,源于人工神经网络研究的“深度学习算法”是最为重大的AI人工智能革命,尤以2016年AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石一事让人印象深刻,人们又一次震慑于AI人工智能无与伦比的计算和推理能力,以及它具有的无限潜力。

不过,2018年的后半年里,关于深度学习算法是否触及“天花板”的讨论越来越多,AI人工智能“凛冬将至”这一类的说法也一度甚嚣尘上。

比如科学家菲利普。

皮肯尼夫斯基(FilipPiekniewski)撰写的一篇文章指出,深度学习算法的声势已经大不如前、越来越缺乏吸引力了,这一算法不具有扩展性,自动驾驶事故不断更让人大失所望,进而菲利普。

皮肯尼夫斯基预测AI人工智能的“寒冬”一定会在某个时间点上发生的。

另一位科学家托马斯。

尼尔德(ThomasNield)于近日发表的一篇文章中,也声称“历史总是在重演”,AI人工智能“凛冬将至”,人们要对深度学习算法降低预期、不要过度宣传深度学习算法的能力。

(人工智能)

除了深度学习算法在自动驾驶领域屡屡触礁之外,据医疗设备领域的专家陶晓东介绍,深度学习算法解决临床问题的基本思路,并没有太大的突破,也遭遇了一道难以逾越的难关。

于医疗领域中,深度学习算法无法充分的利用数据——比如基本的解剖信息都没有用在深度学习算法的框架里——导致AI人工智能不能在数据不完全的情况下从更多的维度逼近真相。

南京大学的人工智能学院院长周志华在一次演讲中提出,深度学习算法有很多的缺陷,触及和应用深度学习算法的研究人员和从业人员深有体会。

比如相关人员要花大量的精力来调整参数,这会带来很多的问题,科学研究也好、技术发展也罢,相关人员都希望结果是可以重复的,然而在整个机器学习领域中,深度学习算法的可重复性是最差的。

不过,周志华也认为,深度学习算法并非不可救药了。

(人工智能)

自“卷积神经网络”诞生、至深度学习算法在工业领域获得了令人瞩目的成效,一直经历了30多年的发展,周志华认为,深度学习算法并不是什么“颠覆性技术”,这一技术也是一步步发展起来的,相关人员于今日的探索和积累,也是为了未来AI人工智能技术的进展而打下一个重要的基础。

从发展的角度来看,所谓“AI人工智能凛冬将至”的说法毫不客观、根本站不住脚,那些“风口”和“寒冬”的说辞,仅仅是一些人的聒噪和炒作罢了。

AI人工智能的奠基人之一、有着“深度学习之父”美誉的杰弗里。

欣顿(GeoffreyHinton)经历过真正意义上的“AI人工智能寒冬”,乃是一个“过来人”,对于目前的“AI人工智能寒冬论”,杰弗里。

欣顿的回应是直截了当的,他说AI人工智能不会有什么“寒冬”,它已经渗透和融入人们的日常生活里了。

(人工智能)

小考题:你认为AI人工智能的热度是不是下降了?

此前的热潮是不是炒作出来的?

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