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统一建模语言创建者谈AI的未来

讲述:丁婵大小:2.16M时长:02:22
众所周知,人工智能不是近年才出现的新词,其许多架构和算法都有几十年的历史。如今的人工智能不同之处在于计算能力更加丰富,以及大量标记数据的存在。事实上,使用数据来理解并将其转换成正确格式,通常比构建模型需要更多工作。
统一建模语言创建者格雷迪·布奇(Grady Booch)认为,目前大多数人工智能系统都是关于边缘信号的模式匹配和归纳推理,而不是真正的人工智能。在 2018 年旧金山 QCon 大会第二天的主题演讲中,他解释了自己的观点,也就是如今的人工智能是一个“带有人工智能组件的系统工程问题”。
目前,人工智能的进步正在成为系统的一部分,然而,我们应该记住怀疑者和实用主义者的观点,无论深度学习的贡献有多大,都不是万能的解决方案,它主要是在信号层面,只是一个更大系统的组成部分。
根据布奇的说法,这正是当前开发人员发挥作用的地方。就像开发者世界有自己的工具和环境一样,AI 世界也在开发自己的工具和环境。然而,还不清楚随着工具和环境的商业化,什么工具和环境将在市场中占据主导地位。
事实上,构建人工智能系统与传统软件系统有着本质不同,主要原因是数据的丰富性不同,需要在数据管理上花费比定义、构建和培训系统更多的时间。开发者必须确定数据是否有偏见,以及是否选择了有意义和适合社交的数据。这既是一个技术问题,也是一个伦理问题,解决此问题需要一套与传统软件开发人员完全不同的技能。
开发人员面临的另一个挑战是引入硬件来支持正在开发的软件。例如,谷歌有自己的 TPU 来支持 TensorFlow。
随着人工智能系统越来越多地出现伦理和法律问题。布奇表示,每行代码都代表着一个伦理和道德决定。即使是参与特定系统构建决策,或者是设计或编写代码决策,也会有很大影响。
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