他也谈到了目前深度学习应用中最大挑战——可解释性 。AI现任掌舵者坦言现在还没有一招鲜的解决办法,但他显然是准备有计划,有重点,有步骤的解决这个问题 。
比如在图像识别的应用上,要是AI把德国牧羊犬识别成拉布拉多犬,这个错误的可解释性意义,就没有用在医疗应用领域的大,所以会优先解决那些更重要的应用领域 。
特别是一些涉及机器辅助决策的领域,比如医疗 。如今的做法是在医生和AI之间打造一个有交互、对话的“桥梁”机制,人机结合,人机协作,而不是将整个决策过程交给机器 。
Jeff Dean还透露,围绕深度学习的可解释性,他们正在努力工作,研究也在不断推进,或许不久将来就能展示分享成果 。
而关于AI研发中的行业挑战,李飞飞则补充说,现在AI亟待解决的突破,可能需要与认知学、脑科学等交叉领域研究结合起来——这已不是计算机学科本身的问题了 。
One more thing
最后,Jeff Dean和李飞飞也都向量子位推荐了近期让他们深受启发的书 。
Jeff Dean说他最近在读斯坦福大学John 的新书《Aof》(《软件设计的哲学》),该书刚面世,目前尚无中译版 。
文章插图
李飞飞推荐了另一本书,她说在去年读过后,这本书让她对未来、科技及其对人类的影响,有了更多思考 。
原文发布时间为:2018-06-29
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