顶科现场AIN时代,顶级科学家如何寻找

·“有一个很有意思的点,人工智能可以跟任何东西结合在一起,人工智能加艺术舞蹈,人工智能加科学,人工智能加数学。人工智能就好像一个集成器。”

“世界顶尖科学家科学圆桌π:数智未来新突破”现场图片来源:世界顶尖科学家协会“作为一名研究者你如何选择自己的研究课题,以及背后是如何思考的?”11月7日,年图灵奖得主、康奈尔大学计算机科学院工程与应用数学系教授约翰·霍普克罗夫特(JohnEdwardHopcroft)在“世界顶尖科学家科学圆桌π:数智未来新突破”上向在场的中外顶尖科学家们抛出这个问题。参加圆桌讨论的7位人工智能(AI)领域科学家是美国卡内基梅隆大学计算机系杰出教授、年美国“总统科学、数学和工程指导卓越奖”得主兰诺·布鲁姆(LenoreBlum),年世界顶尖科学家协会“智能科学或数学奖得主”迈克尔·I·乔丹(MichaelI.Jordan),清华大学计算机科学与技术系教授朱军,浙江大学计算机科学与技术学院教授吴飞,清华大学软件学院长聘副教授龙明盛和上海交通大学特聘教授敖平,他们分别分享了自己的研究心法。

“寻找真实世界中有潜力的地方”

被称为机器学习宗师级人物的乔丹将自己的心得概括为“寻找真实世界中有潜力但还没有正式得到研究的地方”。听起来似乎非常抽象,他继续说道,“在数学中可以针对一些课题做研究,但我并不觉得那是最激动人心的领域。”而对于移动支付的研究,他却感到兴奋,“我了解了支付宝背后的机理——如何把商家和消费者连接起来。除了支付行为,其包含的整个金融服务、小微贷款等都是由数据驱动的。这并不是单纯的计算机科学,也不是单纯的经济学,而是相互交叉的内容,这是一个新的计算方式。”

年世界顶尖科学家协会“智能科学或数学奖得主”迈克尔·I·乔丹(MichaelI.Jordan)图片来源:世界顶尖科学家协会布鲁姆对此表示同意,“我觉得很有借鉴,如何把市场的动态关系引入到我们的算法当中,这是很值得探索的一个领域。”

除此之外,乔丹认为一个重要的领域是“激励”,比如语言建模需要有海量数据,那么数据怎么收集?关键是人们为什么愿意贡献数据?这就需要考虑到对每个主体的激励。

乔丹举例说明,比如美国品与药品管理局(FDA)和制药公司之间的矛盾就体现在数据披露上,制药公司有完整的药物数据,而FDA则需要根据制药公司提供的数据做出药物是否能上市的判断。“怎样更好让对方供应你所需要的数据?”他说,“在联邦主体这样一个大模型框架中,我们就可以通过一些计算方法,一些制度设计来完成有效激励。”

乔丹觉得,“很多时候灵感正是来自于真实世界。”他喜欢周游世界,在全球各地进行观察,了解其中值得深挖的现象,“当我看到有意思的现象时,我会思考它发生的逻辑,并从数学、统计学、博弈论等角度寻找更好的解决办法。”如果对这些现象进行建模,能够建立相关的体系,或许就可以带来非常好的突破。

对于未来二十年AI的进化方向,乔丹认为,可能会进一步聚焦在与人的融合方面。比如在医药领域,通过数据的智能分析辅助医生进行诊断决策和治疗,目前这一尝试已经在癌症治疗方面有所进展。抑或是在商业领域,AI将帮助在消费者需求和商家之间形成更精准的匹配,其长尾效应将更平等地满足每一个人的个性化需求。

龙明盛也在


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