您当前的位置:首页 > 电脑百科 > 人工智能

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用

时间:2020-08-03 10:40:09  来源:  作者:

 

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用
 
 
 

来源:钛媒体

转载 | 侵删

钛媒体T-EDGE X全球连线科技月正在进行中。7月25日起,由钛媒体 T-EDGE X 与中国领先的AI教育公司松鼠Ai联合举办了为期四天的人工智能全球峰会。

在7月25日当天,全球机器学习“教父”、前CMU计算机学院院长兼松鼠Ai首席人工智能科学家的Tom Mitchell教授发表主题演讲。分享他在机器学习之于人工智能教育(machine Learning for AI Education)的议题上的最新思考成果。

Tom Mitchell教授认为,过去十年人工智能(AI)技术发展迅猛。在包括AI语音识别、计算机视觉技术、文本语义理解以及强化学习技术上,都取得了非常大的进步。得益于人工智能技术环境的普及,他期待未来十年,AI将至少与我们过去十年所看到的变化速度类似,人工智能会发挥重要作用。

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用
 
 
 

在语音识别方面,Tom Mitchell教授表示,AI不仅可以进行语音文字转录,而且还能进行简短的对话,这是非常的进步。即便技术存在一些限制或者是改进的空间,但我们也可以清楚看到,AI在语音方面的技术进步已经变得更加关键,更加有用。

Tom Mitchell教授认为,对比十年前的计算机视觉技术,如今已经变得更加有趣,更加强大。如今利用该技术,人们可以很好的识别物体和照片,并以帧速率实时跟踪面部。如果对方正在讲话,技术人员还应该分析他们的音频,根据面部表情来绘制人类情绪状态的实时地图。

在文本语义理解方面,他认为过去十年里最大成就,就是谷歌AI团队的BERT模型系统,通过机器,可以预处理一些语句,让整个教育体系发生了变化。在孩子学习过程中,可以实现个性化的思考能力。

对于机器学习,Tom Mitchell教授非常肯定强化学习方法的表现能力,他认为这是一个巨大的进步。但他同时认为,在孩子和机器教学互动过程中,不仅要利用技术进行运用,而且还要与老师进行长期互动,AI技术还必须要解决数据标准和隐私问题,这样才会让AI技术变得更加强大,让孩子能够得到个性化的教学目标。

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用
 
 
 

今年5月,刚刚加盟钛媒体的“英语国际传播第一人”、前央视国际频道著名主持人杨锐也在AI峰会开幕演讲之前,与Tom Mitchell 教授,和松鼠Ai首席架构师、IEEE教育技术标准委员会主席Richard Tong进行了对话。

当被问及AI普惠人类为何变得很重要时,Tom Mitchell教授表示,世界面临着许多困难、问题和挑战,而AI可以提供更大的潜力,发挥更关键的作用。在包括医疗健康、教育、智慧城市和高效农业等领域,目前人工智能可以像医生一样准确检查、观察患者皮肤上的瑕疵,可以判断是否患有疾病,并且需要治疗,可以有效缓解医疗不足条件下一些问题。

Richard Tong则指出,在疫情期间我们看到很多孩子处于限制中,利用AI技术以及机器学习算法,孩子将在线上可以获得个性化学习的解决方案,不仅远程连线老师一起学习,同时可以精准的学习,从而提升孩子的学习效率和知识水平能力。

以下为钛媒体T-EDGE X 全球科技月全球AI峰会Tom Mitchell教授演讲内容整理,经钛媒体编辑后发布:

过去几年,人工智能(AI)技术的进步,以及现在面临的机遇和挑战给我留下了深刻的印象。

实际上,数十年来我们一直希望AI能够达到对教育产生重大影响的阶段。在我看来,最近AI也开始突飞猛进起来了,并仍将继续发展。顺便说一句,我期待AI的下一个十年将取得新的进步,至少与我们过去十年所看到的(变化)速度相似。如果将其与基于计算机(机器)学习环境日益普及结合起来,这是未来十年,我们将看到人工智能的终极变化和重大影响。

举例来说,与十年前相比,今天AI技术的最大变化之一,是我们已经在语音识别方面取得了巨大的进步。现在熟悉的电话通话内容,可以完美无瑕的转录为文本,并且准确性做的很好。实际上,我们甚至可以进行语音识别反馈,做简短的对话。比如您可以询问家里的google Home,或是Amazon(亚马逊)Echo,问它天气如何,然后会达到回应。

因此,我对AI(机器)充满信心,尤其是我们至少可以进行一定的简单对话。

那么,这对教育系统有什么影响?实际上,我们已经开始看到像Art Graesser研发的对话式AutoTutor智能辅导系统,该系统以对话的方式,专注于对成人进行认知辅导。我强调一下,对话可能受到一定的(技术)限制,但即使失败,我们也可以看到,这种技术已经开始使用,这是非常关键的。

试想一下,一位学生和计算机系统讲师进行对话,机器使用Amazon Echo系统中的远场语音识别技术,而计算机会解决(处理)一些数学问题来帮助学生。这将是当今技术发展的一次重要会面,使用机器处理一些人类难以解决的问题。

除此之外,在未来几年中,我们可能会看到更复杂的对话系统。您可以想象为,人机交互是在学生与老师之间打开了全新的渠道,通过大数据建立有趣的统计模型,让会话帮助学生摆脱难题和困境,从而发挥最大的作用。

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用
 
 
 

另一方面,计算机视觉是我们看到AI进步的第二个领域。对比今天的计算机视觉系统,十年前它的能力并不强大。如今利用该技术可以很好的识别物体和照片,以帧速率实时跟踪面部。如果对方正在讲话,还应该分析他们的音频,根据面部表情来绘制人类情绪状态的实时地图。因此,这类系统开始为我们提供了一种区分人是否无聊、愤怒、快乐的技术。

同时,这类系统将为我们提供构建教育工具的机会。例如当学生在计算机上工作时,教师可以确定学生是否参与其中,通过屏幕上的动作进行交互,机器对学生和周围环境进行感知,甚至教师会关注屏幕的一举一动。因此,教师不再使用自身的语音和视觉观察学生,这超出了他们的工作范围,而机器将取代这一想法。

结合使用计算机视觉、语音识别以及通过文字理解观看学生正在做的实验,聆听他们的对话过程,从而展示AI技术将使之成为现实。

尽管愿景和其他技术仍存在一定的局限性,但随着时代发展,技术变革,时机成熟,这类学习技术环境将变得越来越可行。

实际上,文字理解是过去十年中我们看到AI取得巨大进步的另一个领域。早在2018年,谷歌AI团队就发布了一个名为BERT的模型系统,该系统是开源的,经过预先训练的神经网络,目前已经对超过20亿个单词的文本进行了训练。BERT所做的是,可以通过任何文本段落来喂它,将以高效的方式预处理文本。这在语音识别领域是最为先进的技术,并对语言建模等方面进行了改进。这意味着,机器可以轻松提取下一个句子中的单词,并从句子中提取不同类型的信息。

因此,这确实是文本理解领域的一个重要里程碑。BERT模型的发现,导致AI的发展进入了一个新高度。举例来说,位于西雅图的著名实验室艾伦人工智能研究所,曾利用该模型推出了一个Aristo系统,进行科学的AI技术挑战,在八年级科学测试中获得90分。

准确来说,他们仅将问题限制为文本问题。省略了图解问题,但即使在文字占90%的问题上,AI通过了八年级科学考试,这是一项了不起的成就。这显示了当前AI文本理解系统从来源中提取信息的能力,以及理解问题本身和适当推理的能力。

再强调一次,这是一项技术。在过去的十年中,我们已经看到了非常多、非常重要技术进步。就像所以大型互联网公司一样,他们在改进测试分析算法方面进行了大量投资,这是所有人看到AI的发展。与对话系统结合使用,让更广泛的技术资源以及AI教育环境,能够有效地识别学生的问题,将学生编入适当的段落或说明中,以符合当前的需求。

最后,我们聊聊机器学习。

如今,我们看到有越来越多的AI模型深入到学生当中进行测试,并且实现了超过1000万名学生的培训数据。这给我们提供了更多经验,使计算机可以观察学生,以及学生对机器所使用的不同教学步骤进行反馈。在一百年的职业生涯中,人类比机器拥有更多的经验,而机器可以帮助人类进行学习。

如果有了数据,那么该如何处理呢?过去十年中,取得巨大进展之一的是强化学习。例如,利用这一学习方法让AlphaGo击败人类围棋大师,得到冠军;让自动驾驶汽车有序训练,获得新的响应模式。在我看来,这种机器学习方式特别适合在教学当中使用。

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用
 
 
 

在围棋游戏中,AlphaGo接受了数以百万计的动作和训练,利用数据密集型的算法赢得比赛。如今,它在强化学习方法上,也取得了越来越多的进步。除了可以观察到的训练实例外,还可以引入人们的建议。

因此,如果我们考虑利用AI,在教育领域更好的解决教学问题,可能会再次使用到强化学习方法。我们可以定义一个奖励函数,例如,我们可能会说,您在解决实践问题时所获得的奖励很少,或者取决于孩子对问题是否回答正确。但是,当涉及测验时,也许会获得更大的回报。我们可以做包括奖励成分等技术功能,例如动机和保留,让孩子下周重返课堂时获得新的成就。

回想一下,我们有一些机器系统教过了数千万学生,因此,我们有大量的数据,而强化学习又是一个非常有趣的机会。实际上,这些天我花了大量的时间在看一些非常庞大的数据集,看看是否可以将这些技术应用于多种方法上。

如果有了数据和算法,并将强化学习应用于教育领域,您可以想象,大家会看到很多(这样的)机会,即利用知识状态来选择正确的教学行为。

但同时也有一个考验,那就是留存率。也许我们可以预测他们将来保留这些知识、期末测验成就的几率,但他们退出课程的可能性是多少,尤其是对于在线课程,这是一个重大的问题。我认为,这个时候应该有学生和老师一起在计算机身边,也许机器(我们)可以了解何时适当提醒这位人类老师,来干预学生的进度。这可能是当前学生面临的难题之一。

在我看来,利用与教育语义相关的知识类型,加大算力,凭借能力获取数据,反复训练,这似乎是机器学习的理想目标。

在时代发展的同时,下一代人工智能技术使用的机器学习环境成为新的思考。我现在想从不同的角度简要看待这一问题。

我认为机器学习环境所涉及到的不仅仅是学生的计算机,还涉及人类指导教师,三者需要进行互动,包括学生、人类指导老师与AI,AI与人类指导老师,还有整个物理世界中的交互。诸如使用语音和视觉感知等,通过多模式感知来观察学生屏幕外动作的能力。

从统计上看,结果表明,如果环境中没有得到指导老师的帮助,学生将长期陷入困境,而获得指导老师的帮助,学生则会继续前进。只需要观察一下,让学生和人类得到进步,并在当前技术中做到这一点,展望未来,将AI技术融入进去,参与到对话当中,或者在不久的将来进行更加现实的交流,学生将从AI中得到一些回复。

我总结一下,就像我提到的那样,人类可以帮助人工智能系统,通过数据进行最佳实践,人类教师也可以让学生克服一些面对面的障碍。

未来新的人工智能技术,将通过新(这些)方式与学生和教师互动,为非屏幕方式感知世界提供了可能性。当我们考虑如何涉及学习环境时,将利用游戏方式改变兴趣。我希望这对您有所帮助。

在我看来,结论很简单,利用新AI技术方法的机会有很多。但这不仅是技术问题,在谈论收集和使用有关学生的大量数据,以及面临老师、家长和学生的担忧时,AI技术还必须要解决数据标准和隐私问题,我们将涉及这些AI系统提供给学生。

我认为这是巨大的成就,值得付出努力。因此,感谢您的关注。

以下是“钛媒体国际”合伙人杨锐与TomMitchell 教授和Richard Tong三人之间的对话实录,经钛媒体编辑后整理:

钛媒体杨锐:为什么要使用AI来造福人类,这很重要吗?

Tom Mitchell 教授:很显然,世界面临着许多困难,问题和挑战,这些都是人工智能在解决问题过程中可以发挥的关键作用。举例来说,医疗保健是一个显而易见的领域,在这个领域中,我们根本没有足够的训练有素的人类医生,但患者需要帮助。因此,把所有可能需要医疗救助的人,放在正确的时间、正确的位置上。而一些使用AI技术的应用产品正在做相对应的医学诊断。例如,机器现在可以查看您皮肤上的瑕疵,就像医生可以说的一样准确。最终确认这是否需要治疗。

同样,在世界各地的教育领域,我们根本没有足够的老师来亲自关注每个学生。AI提供了技术潜力,它可以为每个学生提供个性化教师。在智慧城市交通以及高效农业中,人工智能还将发挥关键作用。因此,当我审视AI领域的潜力时,我看到了很多关键性问题需要解决,并不是替代这些问题的整体解决方案,但AI(它)将是这其中的重要一部分。

钛媒体杨锐:在全球教育行业,AI会遇到很多挑战和机遇吗?

Richard Tong:正如Tom Mitchell 前面所提到的,我们没有足够的人类老师,可以针对每种情况,对孩子进行个性化关注。更不用说,在这个阶段,由于应对新冠肺炎疫情(Covid-19),他们面临的其他限制。学生与老师将变得更加遥远。甚至有部分孩子所在的地区,可能根本没有好的老师。对于那些处境不利的孩子,我们正在寻找可以利用人工智能技术,让他们进步的解决方案。

在过去50年里,在长期科技进步基础上,我们(松鼠Ai)将帮助改变这一现状。这个特殊的日子里,他们会和我们一样,与老师一起进行远程会议。

我们注意到,很多孩子越来越需要这种个性化关注,而我们希望这其中的一些(技术),让AI老师所提供。但同时,通过提高看护人或其现有教师的能力,也可以提供很多服务。在这种情况下,如果父母进行监督,实际上可以帮助孩子们更好地学习。

今天的我们,没有时间去拜访每个学生,并向他们提供个性化反馈的老师,而AI技术可以达到这一诉求,让孩子们感觉自己仍在被照顾,然后得到他们应有的关注。

(本文首发钛媒体App,整理 | 林志佳)

声明:转载此文是出于传递更多信息之目的。若有来源标注错误或侵犯了您的合法权益,请作者持权属证明与本网联系,我们将及时更正、删除,谢谢。


疫情之下,全球混乱,无数生命离世或忍受痛苦,无数的个人或家庭面临重重困境和磨难。经济崩塌,政局不稳,社会动荡,民生疾苦。各种天灾人祸不断在地球上演,更多的灾难仍在持续或正在路上,人类越来越难以生存和发展,地球也越来越不堪重负。地球生灵在面对生死存亡的危急时刻,只有实现世界统一与世界合一,人类才有希望!乐园主义是帮助人类实现世界统一与世界合一的重要方法和系统性方案。只有乐园主义才能够拯救世界!

什么是乐园主义?

乐园主义是一种与共产主义相似的政治体系,但它却去除了共产主义中已不适宜实现世界和平、和谐与合一的思想。乐园主义提倡在一个国家或地区中实行完全的公有制,一切的生产领域全部实现机械化、智能化、流水化生产,一切人民的生活服务领悟也逐渐实现完全的智能化和智慧化。不同之处在于乐园主义中没有“有产阶级”和“无产阶级”之分。因为一切的生产全部归为国有化,一切的服务也大多交由机器人来取代。人民皆没有自己的资产,整个社会也不再按照资产的多少来进行划分。全球推行乐园主义也将避免各个国家因为意识形态的问题而产生各种纷争。因此,乐园主义是实现世界统一与世界合一的重大政治体系和制度变革。

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用

未来住宅

 
 
 

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用

人工智能

 
 
 

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用

机械自动化

 
 
 

在乐园主义的政治体系中,不同类型、不同级别、不同智力的机器人将被运用于人类生产的一切领域和生活的方方面面,它们的全面运用和广泛普及将能够最大限度地解放人类的双手和劳动,可以肯定的说,机器人存在的最大作用和意义就是完全地解放人类、帮助人类、服务人类。而人类则不再去做任何机器人可以做的且做的更好的工作或劳动。

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用

医疗科技

 
 
 

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用

基因DNA

 
 
 

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用

纳米科技

 
 
 

全球机器学习“教父”Tom Mitchell:未来十年,AI将发挥重要作用

生物科技

 
 
 

乐园主义是基于新科技的政治体系,比如机器人技术、纳米技术、基因工程。机器人全面普及于人类的生产领域,则生产领域的工作将不再需要大量劳动力,只需要有少数人进行管理即可。纳米机器人可以广泛应用于人类的生产领域、建筑领域、医疗领域、科技研发领域、处理特殊环境问题和危机等。更加先进的电脑将会陆续出现,不仅可以满足人类的工作需要、创造需要或休闲娱乐需要,甚至在不久的将来,人的大脑可以和电脑连接,并在电脑开发的虚拟世界中进行各种各样的活动,包括结婚生子、去各种虚拟世界中游玩,或者参与各种类型的活动,或者创造各种好玩有趣的事物。基因工程将帮助人类解决生育和教育、生存和发展、医药和医疗、健康和卫生、养老和延寿等各个方面的问题。利用最先进的基因工程技术,符合条件的父母将可以参与订单生育或智能生育,即利用先进的科技可以帮助父母优生优育,让自己的孩子变得更加聪明、健康与活泼。同时,疾病将在先进的医疗科技帮助下会逐渐减少,越来越多的人类将有幸经历一生无病的状况,越来越多的人的寿命将会越来越延长。甚至经过未来世界政府的审核,少数人符合苛刻条件的人可能会参与克隆人计划,并有幸在其死亡之后被复活等等。

若您对本文感兴趣,可以分享至朋友圈并点赞转发!谢谢!

声明:本文未经本人许可,不得擅自转载,侵权法律必究。

编辑:乐园时代报何仲博

初审:乐园时代报编辑组

终审:乐园时代报文案组



Tags:全球机器学习   点击:()  评论:()
声明:本站部分内容及图片来自互联网,转载是出于传递更多信息之目的,内容观点仅代表作者本人,如有任何标注错误或版权侵犯请与我们联系(Email:2595517585@qq.com),我们将及时更正、删除,谢谢。
▌相关推荐
来源:钛媒体转载 | 侵删钛媒体T-EDGE X全球连线科技月正在进行中。7月25日起,由钛媒体 T-EDGE X 与中国领先的AI教育公司松鼠Ai联合举办了为期四天的人工智能全球峰会。在...【详细内容】
2020-08-03  Tags: 全球机器学习  点击:(89)  评论:(0)  加入收藏
▌简易百科推荐
作为数据科学家或机器学习从业者,将可解释性集成到机器学习模型中可以帮助决策者和其他利益相关者有更多的可见性并可以让他们理解模型输出决策的解释。在本文中,我将介绍两个...【详细内容】
2021-12-17  deephub    Tags:AI   点击:(15)  评论:(0)  加入收藏
基于算法的业务或者说AI的应用在这几年发展得很快。但是,在实际应用的场景中,我们经常会遇到一些非常奇怪的偏差现象。例如,Facebook将黑人标记为灵长类动物、城市图像识别系统...【详细内容】
2021-11-08  数据学习DataLearner    Tags:机器学习   点击:(32)  评论:(0)  加入收藏
11月2日召开的世界顶尖科学家数字未来论坛上,2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特、2014年诺贝尔生理学或医学奖得主爱德华·莫索尔、2007年图灵奖得主约瑟夫·斯发斯基、1986年图灵奖得主约翰·霍普克罗夫特、2002...【详细内容】
2021-11-03  张淑贤  证券时报  Tags:人工智能   点击:(39)  评论:(0)  加入收藏
鉴于物联网设备广泛部署、5G快速无线技术闪亮登场,把计算、存储和分析放在靠近数据生成的地方来处理,让边缘计算有了用武之地。 边缘计算正在改变全球数百万个设备处理和传输...【详细内容】
2021-10-26    计算机世界  Tags:边缘计算   点击:(45)  评论:(0)  加入收藏
这是几位机器学习权威专家汇总的725个机器学习术语表,非常全面了,值得收藏! 英文术语 中文翻译 0-1 Loss Function 0-1损失函数 Accept-Reject Samplin...【详细内容】
2021-10-21  Python部落    Tags:机器学习   点击:(43)  评论:(0)  加入收藏
要开始为开源项目做贡献,有一些先决条件:1. 学习一门编程语言:由于在开源贡献中你需要编写代码才能参与开发,你需要学习任意一门编程语言。根据项目的需要,在后期学习另一种语言...【详细内容】
2021-10-20  TSINGSEE青犀视频    Tags:机器学习   点击:(37)  评论:(0)  加入收藏
SimpleAI.人工智能、机器学习、深度学习还是遥不可及?来这里看看吧~ 从基本的概念、原理、公式,到用生动形象的例子去理解,到动手做实验去感知,到著名案例的学习,到用所学来实现...【详细内容】
2021-10-19  憨昊昊    Tags:神经网络   点击:(47)  评论:(0)  加入收藏
语言是人类思维的基础,当计算机具备了处理自然语言的能力,才具有真正智能的想象。自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)作为人工智能(Artificial Intelligence, AI)的核心技术之一,是用计算机来处理、理解以及运...【详细内容】
2021-10-11    36氪  Tags:NLP   点击:(48)  评论:(0)  加入收藏
边缘计算是什么?近年来,物联网设备数量呈线性增长趋势。根据艾瑞测算, 2020年,中国物联网设备的数量达74亿,预计2025年突破150亿个。同时,设备本身也变得越来越智能化,AI与互联网在...【详细内容】
2021-09-22  汉智兴科技    Tags:   点击:(54)  评论:(0)  加入收藏
说起人工智能,大家总把它和科幻电影中的机器人联系起来,而实际上这些科幻场景与现如今的人工智能没什么太大关系。人工智能确实跟人类大脑很相似,但它们的显著差异在于人工智能...【详细内容】
2021-09-17  异步社区    Tags:人工智能   点击:(57)  评论:(0)  加入收藏
相关文章
    无相关信息
最新更新
栏目热门
栏目头条