Hinton最新专访:别让AI解释自己,AI寒冬不会再来
Hinton最新专访:别让AI解释自己,AI寒冬不会再来
https://www.toutiao.com/a6635065473450902029/
量子位 2018-12-15 12:02:44
今天,《连线》发表了一篇专访Geoffrey Hinton的长文。
在这次加拿大G7人工智能会议上的访谈里,Hinton谈到了对谷歌军方合同的“私下”抗议,还提出了对现在AI研究的一些看法,比如:
不要让AI解释自己,那简直是个灾难。人类大多数时候都没法解释自己。
发展AI需要新型的计算硬件(他指的并不是TPU)。
我们在研究中应该追求“新想法”,不能一味看效果。从长远来看,一个全新的想法比一个微小的改进更有影响力。
另外,Hinton还说:不,不会再有AI寒冬了。
以下是采访实录:
Wired:加拿大总理特鲁多在G7大会上说,人工智能带来了一些道德挑战,对此需要做更多工作,你怎么想?
Hinton:我一直很担心致命自主武器的滥用。我认为,应该有一个类似于日内瓦公约的东西,像禁止化学武器一样禁止它们。就算不是每个国家都签署这个公约,实际上它也会起到像道德旗帜一样的作用。谁没签你是能看到的。
Wired:有一封抗议Google为国防部提供无人机图像识别服务的公开信,有4500名你的同事签了名。你签了吗?
Hinton:作为一名Google高管,我认为我不应该公开表达对公司的不满,所以,我私下表达。我没有签公开信,而是找(Google联合创始人)谢尔盖·布林谈了谈。他说他对这个事情也不满,所以,这不是他们的追求。
Wired:Google决定履行完这份合同,但是不会续签,还发布了一份AI指导方针,其中就包含了不能把这项技术用于武器。
Hinton:我认为Google的选择是正确的。各种各样的东西都需要云计算,想弄清底线设在哪确实很难。我对Google设置的底线很满意,那些原则我认为很有道理。
Wired:在日常场景里,比如在社会服务、医疗等领域用软件做决策的时候,人工智能也会带来道德问题。我们应该当心什么?
Hinton:我的专业领域是让这个技术管用,不是社会政策。这里面确实有一点和我的专业技能相关,就是判断监管者该不该坚持要求你能解释AI系统的工作原理。我认为那完全是个灾难。
在大多数事情上,人类都不能解释自己的原理。你招人的时候,是基于那些可以量化的东西来做判断,再加上各种”直觉”。人们根本不知道自己是怎么做到的。如果你让人类对自己的决定做出解释,就相当于逼他们编故事。
神经网络的问题也一样。你训练了一个神经网络,它学习的是几十亿数字,代表着从训练数据中提取的知识,输入一张图片,它给出正确的决定,比如说这是不是一个行人。但如果你要问“它为什么这么想”……如果图片里有没有行人能通过任何简单的规则来判断的话,这个问题早就解决了。
Wired:所以,我们怎么会知道什么时候能信任这些系统?
Hinton:应该根据表现来管理它们。你可以用实验来检验有没有偏见。对于无人车,我认为人们现在已经算接受了,就算不知道一辆无人车怎么做到的,如果它发生的事故比人类司机少,那就是好事。我认为我们要像对人一样来对待这个问题:看他们表现如何。
△ https://arxiv.org/abs/1807.04587
Wired:在你上周发表的一篇论文中,提及应该进一步研究大脑中的学习算法。这是为什么?
Hinton:大脑和现在大多数神经网络都不一样。人类大脑有大约100万亿个突触,而人工神经网络的权重通常要小1万倍。大脑使用大量的突触,从很少的样本中尽可能多的学习。而深度学习则是利用更少的神经元连接,从大量的样本中进行学习。
我认为大脑并不关注如何把大量知识压缩成几个突触的连接,而是关注如何使用大量的连接,快速的提取知识。
Wired:那应该如何构建更强大的机器学习系统?
Hinton:我们需要转向另一种计算机。幸运的是,我这里就有一个。
(Hinton说罢把手伸到包里,掏出一块耀眼的大芯片。这个芯片是英国初创公司Graphcore的原型产品,这家公司致力于为机器/深度学习算法开发新型处理器。)
△ 漂亮得不像实力派
大多数用来运行神经网络的计算机,甚至包括Google的专用硬件,都得使用RAM(来存储正在使用的程序)。从RAM中获取神经网络的权重代价高昂,所以一旦软件获得了权重,就会反复使用很多次。想要改变是一个成本巨大的事情。
而在Graphcore芯片上,权重存储在处理器的缓存而不是RAM中,所以不会被移走。因此某些探索会变得更容易。 比如我们可以搞个一万亿个权重的系统,但是每次训练只涉及数十亿的权重。这种方式更接近大脑。
Wired:AI和机器学习的快速增长,是否也带来了新的挑战?
Hinton:现在一个巨大的挑战是,如果你想发表一篇机器学习论文,有一些条条框框的限制。如果你用的方法,看起来效果没那么好,那就很难发表。我不认为这能鼓励人们去思考全新的方法。
现在如果你发送了一个有着全新想法的论文,被接收的可能性非常低,或者会有一些无法理解你想法的初级同行在评审,或者一些看了太多论文的资深评审者,他们都不理解你的论文,并且认为是无稽之谈。我认为这非常糟糕。
我们应该追求的,特别是在基础科学会议上,是一些全新的想法。从长远来看,一个全新的想法比一个微小的改进更有影响力。出现这个问题的原因,就是资深人士太少,而年轻人太多。
Wired:这会破坏AI领域的进展么?
Hinton:用不了几年,问题就会自行解决。困难都是暂时的。大公司、大学都已经开始培育更多的人才,大学最终也会聘请更多的教授。
Wired:一些学者警告说,目前的AI热潮还会再次进入寒冬。
Hinton:不,不会再有AI寒冬了。现在AI都已经在你的手机里了。当年经历AI寒冬时,人工智能还不是人们日常生活的一部分。而现在AI已经是了。
— 完 —
Hinton最新专访:别让AI解释自己,AI寒冬不会再来相关推荐
- dash使用_使用Dash和SHAP构建和部署可解释的AI仪表盘
dash使用 In recent years, we have seen an explosion in the usage of Machine Learning (ML) algorithms f ...
- 专访寒武纪CEO陈天石:AI芯片是中国主导世界AI产业的机会
上周五出了个大新闻--国内AI芯片创业公司寒武纪科技(Cambricon)完成了A轮融资,融资总额达到1亿美元.除了数额,本轮融资的参与者同样抢眼:领投方国投创业(国投集团子公司),阿里巴巴.联想.国 ...
- 马斯克最新访谈:关于自动驾驶、AI和特斯拉人形机器人
马斯克最新访谈:关于自动驾驶.AI和特斯拉人形机器人 2022-04-25 14:32·AI科技评论 近日,世界顶级富豪 Elon Musk 参加了由TED负责人Chris Anderson所主持的一 ...
- 专访清华AIR院长张亚勤:AI在疫情中很重要,但却很「表面」
点击上方,选择星标或置顶,不定期资源大放送! 阅读大概需要10分钟 Follow小博主,每天更新前沿干货 编辑:LQ 转载自:新智元 [导读]AI在疫情中的表现能打几分?AI行业有多大泡沫?第四次工业 ...
- 表征学习、图神经网络、可解释的 AI,ML 机器人七大研究进展一览
2020-01-21 05:41:47 作者 | Gregory J Stein编译 | 翻译官balala 编辑 | 丛末 随着每一年的结束,麻省理工学院电气工程与计算机科学系博士 Gregory ...
- AI黑箱:我们要用AI解释AI?
来源:亿欧 概要:AI算法对人类生活的影响越来越大,但它们内部的运作往往是不透明的,人们对这种技术的工作方式也愈加感到担忧. AI算法对人类生活的影响越来越大,但它们内部的运作往往是不透明的,人们对这 ...
- 肉体之爱的解释圣经_可以解释的AI简介,以及我们为什么需要它
肉体之爱的解释圣经 by Patrick Ferris 帕特里克·费里斯(Patrick Ferris) 可以解释的AI简介,以及我们为什么需要它 (An introduction to explai ...
- ai替换混合轴例子_可解释的vs可解释的AI:一个直观的例子
ai替换混合轴例子 Both explainable and interpretable AI are emerging topics in computer science. However, th ...
- AI:大模型领域最新算法SOTA总结、人工智能领域AI工具产品集合分门别类(文本类、图片类、编程类、办公类、视频类、音频类、多模态类)的简介、使用方法(持续更新)之详细攻略
AI:大模型领域最新算法SOTA总结.人工智能领域AI工具产品集合分门别类(文本类.图片类.编程类.办公类.视频类.音频类.多模态类)的简介.使用方法(持续更新)之详细攻略 导读:由于ChatGPT. ...
最新文章
- stale element reference: element is not attached to the page document 异常
- hadoop 计数器
- 【6.13-6.27推荐享大礼】华为云·云享专家推荐有礼活动火热进行中……
- 从 高斯 到 正态分布 到 Z分布 到 t分布
- MySQL安装与java配合
- RxJava2.0的初学者必备教程(九)
- Android2.2+opencv3.1配置实现
- 动态修改php的配置项
- 怎么删除服务中的mysql服务
- 电信校园网宽带创翼破解,路由器PPPOE拦截法
- 在局域网内互传文件的方法
- 三分钟了解大数据是什么
- 【机器学习代码模板】把你的线性回归模型拉出来遛一遛
- 【激励自己】牛人职场分享汇总
- vue3 + vite + ts + setup , 第四练 异步组件的使用,defineAsyncComponent和Suspense的使用
- 多源传感器GNSS INS 视觉 LiDAR 组合导航与SLAM开源项目总结
- css3 animation 实现帧动画
- BUU刷题记录(四)
- Tekton Pipeline 教程
- 致读者:冰河技术微信公众号的重大调整!!