AI发展四大挑战

AAI 前主席Thomas Dietterich 10 月 18 日 在自动化学会与新智元携手举办的首届世界人工智能大会 AI WORLD 2016发表主旨演讲《人工智能:发展与前景》。Dietterich 将人工智能定义为软件,介绍了 AI 在感知、机器翻译、个人助理等领域的成果,并指出了当前 AI 发展的四大挑战——应该什么时候信任 AI 系统;下一代人机界面怎么设计;常识问题;如何创造一套不需要人类监控,就能够自己完成任务的 AI 系统?

Thomas G. Dietterich 是机器学习领域的创始人之一。 他的研究贡献主要包括将纠错输出编码(error-correcting output coding)应用于多类分类问题,发明了多实例学习(multiple-instance learning)、层次强化学习 MAXQ 框架,以及将非参数回归树整合到概率图模型中的方法(包括条件随机场和潜变量模型)。著作包括《人工智能手册》(Handbook of Artificial Intelligence)第十四章(学习和归纳推理)、《机器学习读物》(Readings in Machine Learning,与 Jude Shavlik 共同编辑),以及他经常被引用的评论文 章 Machine Learning Research: Four Current Directions and Ensemble Methods in Machine Learning。 此外,Dietterich 教授也参与撰写了白宫日前推出的两份重磅 AI 报告《为人工智能的未来做准备》和美国《国家人工智能研究与发展策略规划》。

Summary
• Steady progress in AI Research
• Exciting AI-enabled applications
• Challenges
– Trustable AI systems: robust to design/training errors
– User interfaces for control, monitoring, and collaboration
– Creating computers with “common sense”
– AI that is reliable enough to work without human supervision in safety-critical applications

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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