Thorsten Joachims:人工智能杀手级应用还需要时间

采访嘉宾:Thorsten Joachims 康奈尔大学计算机科学系及信息科学系教授,美国计算机协会、美国人工智能学会院士

采访视频:http://www.csdn.net/article/2015-12-21/2826528/4

采访文字实录

CSDN:您为何选择计算机研究作为自己的职业,并潜心研究这么多年?其中最有乐趣和最困难的部分都是什么?有没有什么故事能够与我们分享?

Thorsten Joachims:我总是希望建造一些东西。在物理世界中建造要花费大量资源,而在计算机上建造东西,我自己一个人就可以,甚至在我还是一个不断长身体的十几岁少年时就已经能做到了,我深深被它吸引。在计算机领域,仅有的极限就是我自己的创造力,或者我自己有多聪明,能不能把想法编成计算机程序。没有了资金和资源的制约,只剩下建造东西的纯粹乐趣。这就是计算机的魅力,我还是少年时就被它吸引,现在也是如此。

CSDN:您现在关注哪些研究领域?它们将如何影响到我们的生活,或者计算机科学?

Thorsten Joachims:机器学习。机器学习就是理解数据,使用数据,以及将数据转化成可以据以采取行动的知识。在机器学习领域,我所从事的研究都与智能搜索和推荐有关。我喜欢这个领域,因为它们构成了人们每天都在使用的系统。以推荐系统为例,它把来自许多人的知识,包括星级评价,用于机器学习,将这些碎片化的知识转化成推荐建议。

再谈谈搜索引擎,它们现在十分善于整合海量用户通过鼠标点击而产生的信息——也成为反馈。通过机器学习,让系统变得越来越好。机器学习是人工智能的一个主要分支。我认为,这是让机器获取知识、变得智能化的最现实途径。实际上,我们每天都可以注意到,我们所使用的搜索引擎正在变得越来越好。除了智能搜索和推荐系统之外,机器学习还可以用于理解语音、图像或者任何语言。所以,我认为这是一个十分令人兴奋的领域,而且我很高兴自己选择了这个领域。

CSDN:在你所从事的研究领域,有哪些尚未解决的重大问题?

Thorsten Joachims:还有很多。很不幸,我无法一一列举——如果我知道它们——这毕竟是我自己的研究领域,我只能做出最佳的猜测,最重大的问题是什么。我所知道的是,这样的问题有很多,但究竟哪一个是最重要的,我不知道。但鉴于机器学习几乎在各个领域都得到了利用,不仅包括你每天都在使用的系统——在科研领域,你去看看人们用什么方法研究某个问题,有大量的数据需要解读。在物理和天文领域,也有大量的数据需要机器学习。这里有太多悬而未决的问题。另外,大学和公司都在机器学习方面投入重资,微软就是一个例子。

CSDN:今天,许多的听众都是二十岁刚出头的大学生,而他们中有些人将来也会变成研究员。如果您能进行时间旅行,您会给当年二十刚出头的自己什么建议?您会对您自己说什么?

Thorsten Joachims:当我自己二十多岁时,我做了一个非常幸运的选择。我在当学生的时候,有一年时间是出国游学的,我遇到了一个教授。我们第一次交谈时,他给了我两个研究问题。其中一个是非常成熟的领域,如果花一些时间就能得到体面的成果。另一个领域在当时还是非常新的,那时Web刚刚成型。教授建议,让我给万维网建立一个导览系统。这个主意太离谱了,这是一个很新、没有人探索过的领域。我选择了这个题目,而且很高兴自己做出了这样的选择。所以,对于年轻人,我的建议是不管你涉足哪个领域,要寻找一些刚刚成为可能的领域,寻找尚未被探索过的领域,这样才能做出自己的贡献。

CSDN:有人常说,人们往往在短期内高估了技术的潜力,但在长期内低估了技术的潜力。在人工智能领域,你是否认为人们过于乐观?你对人工智能的近期和远期影响怎么看?

Thorsten Joachims:我刚才举的例子,包括智能搜索和推荐系统,我们已经不再把它们看作人工智能了。有这样一种趋势,一种技术一旦发挥了作用,它就不再属于人工智能了。这些系统是令人惊叹的。五十年前,你能否想象有一台机器,你在其上用自然语言键入问题,它就能给你答案?没人会相信。对于推荐系统,机器能够理解社会和个人对于电影或产品的偏好。这些都是人工智能领域令人赞叹的进步。我觉得现在有了长足的进步。我们进步的速度越来越快,但从基本知识到杀手级应用还是需要一些时间的。借助机器学习,我们可以很好地理解语音和图像。这些技术都面临着巨大的机遇,但人们要花费很长时间才能把这些技术融入自己的生活。这种现象推迟了技术影响力的显现。人们逐步适应,但这是一个漫长的过程。还需要非常高超的创造力,才可以把这些技术转化成人们喜爱、对社会有贡献的产品。

CSDN:在大众文化中,我们曾设想了许多可以运用人工智能的情境,例如个人助理。在你看来,人工智能将怎样影响计算机科学发展,乃至影响到研究者自身?

Thorsten Joachims:通过我们计算机科学家自己制作的器材,计算机科学研究的步伐会大大加快。有一些东西,你可以称之为人工智能,例如搜索引擎,目前我离开搜索引擎是无法工作的。我很长时间没去过图书馆了。我们也在大大加快发现新事物的速度。在我们所处的研究领域,从物理学到生物学,有很多事情是由计算机和人工智能科学促成的。例如数学,过去几百年来,它曾经是一种重要的促成工具,而现在逐渐转变成为算法语言和计算了。数学非常重要,但得到了算法语言的强化。

原文发布于微信公众号 - 人工智能头条(AI_Thinker)

原文发表时间:2015-12-28

本文参与腾讯云自媒体分享计划,欢迎正在阅读的你也加入,一起分享。

发表于

我来说两句

0 条评论
登录 后参与评论

相关文章

来自专栏云社区全球资讯抢先看

凯文•凯利:预言科技的十大趋势,未来25年最重要的产品尚未出现

《连线》(Wired)杂志创始主编、《失控》作者凯文•凯利 (Kevin Kelly)出席在深圳举行的2017国际众创周末,并阐述了他对于前沿科技趋势的看法,包...

2040
来自专栏人工智能头条

为什么人工智能现在这么火?

2137
来自专栏Java学习网

成熟到优秀的瓶颈问题

  很多程序员到了成熟阶段后,就会处于一个停滞状态。技术上已经驾轻就熟,工作上已经按部就班,心里虽然感觉有些不甘,但是何去何从他们显得很茫然很无助。我认为程序员...

2878
来自专栏华章科技

埃森哲年度报告:2017年8大趋势

今天带来埃森哲 Fjord 出品的年度报告 Fjord Trend 2017,报告还预测了2017 年会迎来哪些技术引爆点。其中包括自动驾驶、智能家庭、聊天机器...

923
来自专栏PPV课数据科学社区

【2014第1季度】中、美、韩三国手游市场分析报告

手游发展正在全球崛起,然而不同国家地区,因为文化地域差异,流行的游戏玩法也不尽相同。InMobi于2014年第一季度,通过对美、中、韩三国1292名手游玩家进行...

2759
来自专栏钱塘大数据

【埃森哲报告】智能时代到来,AI驱动世界

今天带来埃森哲 Fjord 出品的报告 Fjord Trend 2017,其中包括自动驾驶、智能家庭、聊天机器人以及 AR/VR 为组成部分的混合现实等等。新智...

3056
来自专栏新智元

重磅 | 埃森哲年度报告:2017年 8 大趋势,AI驱动未来

【新智元导读】今天带来埃森哲 Fjord 出品的年度报告 Fjord Trend 2017,报告还预测了5天后就开始的2017 年会迎来哪些技术引爆点。其中包括...

3024
来自专栏钱塘大数据

【钱塘号专栏】“数据化”是未来企业生死的课题

  通用电气CEO杰夫?伊梅尔特曾说:如果昨晚你睡觉时,GE还是一家工业公司,那么今天醒来就会变成一家软件和数据分析公司。   作为传统工业的代表,通用电气...

3698
来自专栏灯塔大数据

AI教学助手出现,数学老师会被替代吗?

导读:上一期了解了比特币纳税的相关介绍,今天我们来了解一下关于将AI应用于教学中的相关内容(文末更多往期译文推荐) 在讨论人工智能时,几乎每个人都会问同样的问题...

3138

FHSS和物联网

工业物联网形成的新的数字前景正在极大地改变着企业开展业务的方式。因此,大多数企业必须适应现代网络需求,以便在快速发展的数据驱动型市场保持竞争力。为了帮助企业满足...

3326

扫码关注云+社区

领取腾讯云代金券