崔斌教授采访纪实

采访时间:2017年12月26日

采访地点:北京大学计算机科学技术系

采访人物:崔斌

人物背景:北京大学研究员、长江学者特聘教授、微软青年教授,现任北京大学网络与信息系统研究所所长。研究方向:机器学习、数据库、数据挖掘、信息检索等。

今天AI之剑青年观察者的小伙伴们来到著名的北大学府,采访在人工智能机器学习领域的专家崔斌教授,崔教授看起来好年轻哦!好的,言归正传,采访就围绕以下青年观察者关心的内容展开了。

首先到底什么是机器学习?崔教授告诉我们机器学习是人工智能实现的一种方法,即通过算法、模型分析数据,从中做决策或预测,用大量数据不断训练来获取知识以支持不同的决策应用,即通过机器学习在数据中获取模式,发掘数据的价值。

机器学习已经走出实验室了吗?是的,机器学习的一个成功应用是崔教授与腾讯合作开发的ANGEL系统,支持大数据量处理和不同的算法,这个系统通过对用户信息的分析、挖掘可以有效地提升广告推送的准确性和精准度。机器学习不仅在数据挖掘后可以提高广告推荐有效性,同时也可以提供对消费者行为的有效预测。

数据挖掘、大数据管理能帮助人工智能技术更快地发展吗?是的,数据挖掘更偏应用,大数据管理为机器学习应用提供数据分析处理的平台。

那么目前公众认知的人工智能和专家们理解的人工智能有偏差吗?是的,现在公众认知的人工智能多是来自于科幻电影或者阿尔法狗这样新闻传递出来的信息。其实人工智能可以分为弱人工智能和强人工智能。着眼于某个单独领域的研究和应用,是弱人工智能,它可能在某个单独领域会非常强大,但是涉及到跨领域的应用,即强人工智能,赋予人的意识、独立思考能力方面目前仍有很大的发展空间。简单说就是阿尔法狗下棋可以,但是尚不能通过下棋学会做其他领域的工作。在强化学习,即其做决策时时不断与外界交互中得以学习方面做得不错,但是在牵引学习方面,即将A领域学到的东西应用于B领域,尚有研究和发展的过程。

那在强人工智能研究方面有哪些进展呢?目前有两个途径,一个是从算法角度创建人工智能。另一个是从模仿人类大脑研究百万级神经元的交互方式。

人工智能这个话题近年得到非常的关注,德国、美国还有我国都在国家战略层面上提及,但是如果继续深入发展还有哪些瓶颈需要突破呢?应该是在AI的理论研究方面仍有欠缺,基础性研究尚需加强。

人工智能会对就业产生什么影响呢?人工智能会取代简单、固定、基础性的工作。工厂上的流水线、自动语音服务等可能容易被取代。最不易取代的是教师,有智慧、自我意识,与人打交道,有创意的难以被取代。但是不会导致高的失业率,即使被淘汰也是个缓慢过程,工作内容会变化,有些工作被取代了但是又会创造新的工作机会出来,不会造成失业潮的。

今天崔教授深入浅出地给我们介绍了机器学习的概念和强弱人工智能的区分,以及今后人工智能发展的方向,小伙伴们都受益匪浅哦!采访后一定要和行业大咖合影留念啊!

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