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06-17
Yoshua Bengio 上周，超过13000名人工智能领域的专家齐聚温哥华，参加全球领先的人工智能学术会议NeurIPS人工智能。
会上，不少专家表达了对深度学习局限性的担忧，认为这项技术的发展即将遇到瓶颈。
当地时间周三上午8点30分，谷歌高层研究员·Blaise·阿格拉·阿卡斯发表主题演讲。
在演讲中，他首先赞扬了深度学习技术的革命性。
他表示，正是因为有了这项技术，很多像他这样的团队才能用手机来识别人脸和声音。
但同时他也对深度学习技术的局限性提出了警告。
“我们就像一只被汽车追上的狗，”他说。
深度学习技术正在迅速消除人工智能中一些长期存在的挑战，但这并不意味着它可以解决所有问题。
特别是与推理和社会智力相关的任务，例如用人类的角度衡量潜在雇员的能力。
在这方面，深度学习还有很长的路要走。
Blaise阿格拉·阿卡斯表示，“我们目前所有的训练方面都是为了让AI在特定任务中获胜或者赢得高分，但这并不是全部智能。
”无独有偶，几个小时后，Mila 人工智能研究院院长 Yoshua Bengio 在演讲中也提到了深度学习的局限性。
Yoshua Bengio 最近刚刚与另外两位学者一起获得了计算机科学领域的最高奖项。
他是被誉为“深度学习之父”的三位学者之一。
Yoshua Bengio 指出，深度学习模型是高度专业化的。
经过训练的模型可以在特定游戏中击败人类，但在其他游戏中却行不通。
“我们的算法和模型非常狭窄，”本吉奥说。
“它们需要比人类更多的样本来学习任务，但即便如此，它们仍然会犯非常愚蠢的错误。
” Bengio和Aguera y Arcas在演讲中呼吁与会者更多地关注和思考自然智能的起源。
其中，Aguera y Arcas 展示了一项实验结果，该实验模拟了细菌如何通过人工进化来适应寻找食物和交流。
Bengio介绍了他如何让深度学习系统更加灵活地应对非训练场景。
他将这个过程与人类处理新情况的方式进行了比较，例如在新的国家或城市开车。
在学者们警告 NeurIPS 深度学习的局限性的同时，人工智能领域的投资却达到了前所未有的高峰。
Pitchbook数据显示，2018年风险投资机构在人工智能和机器学习领域的投资接近1亿美元，大约是2018年的两倍。
然而，关于人工智能局限性的讨论越来越多。
包括谷歌在内的一些公司曾经乐观地认为自动驾驶出租车可以迅速部署，但现在这种预期变得谨慎和克制。
Facebook人工智能负责人近日表示，无论是Facebook还是其他公司，都不应该指望仅仅通过构建具有更多计算能力和更多数据的更大深度学习网络来继续在人工智能领域取得巨大成果。
进步。
他说，“从某种程度上来说，我们已经接近达到天花板了，而且在很多方面我们已经达到了。
”许多专家都在努力寻找突破，比如 Uber 研究员 Jeff Clune，他将于明年加入非营利组织 OpenAI。
在周五的演讲中，克鲁恩描述了他如何通过自学使人工智能变得更加强大。
Clune是元学习这一新兴领域的代表学者之一。
元学习领域致力于构建能够设计自己的学习算法的人工智能系统。
为了实现这一目标，Clune 不断用新的环境挑战他的人工智能系统，以刺激其自我进化。
与 Aguera y Arcas 一样，Clune 也认为人工智能学者应该从自然进化中获取灵感。
“作为一名计算机科学家，我不知道有任何算法可以运行十亿年并且仍然可以做有趣的事情，”他说。
周三上午，在 Yoshua Bengio 的演讲结束时，同样来自米拉人工智能研究所的蒙特利尔大学副教授 Irina Rish 也发表了讲话。
他表示，NeurIPS一直沉浸在深度学习成功的喜悦之中，希望在这样的背景下，能够提出更多的新技术和方法。
“深度学习很好，但我们需要一个包含不同方法的工具箱，”他说。
Rish 回忆起 2011 年参加 NeurIPS 时参加的一个关于深度学习的非正式研讨会。
当时 NeurIPS 的规模还不到今天的六分之一，而且组织者拒绝做在当时仍处于边缘地位的深度学习。
时间，正式话题。
里什说，非正式研讨会就像一场宗教会议，信徒聚集在一个房间里。
他希望今年NeurIPS的一角也能有这样一群人，未来能把人工智能推向新的高度。
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