帝國理工學院計算機系機器學習教授Stephen Muggleton上周加入了政府、工業(yè)和高等教育的高層人物的行列,倡導大學在創(chuàng)造和塑造人工智能(AI)等變革技術(shù)方面所發(fā)揮的創(chuàng)新作用。
Muggleton教授在評論當前機器學習的成就時告訴華為學術(shù)沙龍的觀眾:“我所看到的是回歸圖靈的基礎研究的高潮。”理論計算機科學的創(chuàng)始人艾倫·圖靈考慮了機器在1950年發(fā)表的一份具有開創(chuàng)性的學術(shù)論文中思考的可能性。
Muggleton教授的講話與工業(yè)界和政府高層人士在此次活動中發(fā)表的言論相呼應。華為公司董事會董事、高級副總裁陳麗芳女士告訴觀眾:華為公司與帝國理工學院及其數(shù)據(jù)科學研究所等20所英國大學合作進行長期研究。“AI現(xiàn)在很流行,但是研究在幾十年前就開始了。華為從基礎研究中獲益匪淺!
商業(yè),能源和工業(yè)戰(zhàn)略部高等教育部長Sam Gyimah議員認為,大學和工業(yè)界之間的伙伴關系對經(jīng)濟很重要。他說:“發(fā)展企業(yè)與世界領先的研究人員,創(chuàng)新者和企業(yè)家之間的關系是我們現(xiàn)代工業(yè)戰(zhàn)略的核心!
商業(yè)開發(fā)的AI的局限性
Muggleton教授質(zhì)疑他所聲稱的商業(yè)開發(fā)人工智能的道德和工程限制,并主張恢復基于過去幾十年大學產(chǎn)生的洞見之上的基礎研究:“了解所有這些來自何處的關鍵是我們知道應該走哪條路“他說!霸诮裉斓挠嬎阒,速度超過了人類。實際上,人工智能可以比人類更好地學習。他們的困難在于表達他們學到的東西!
Muggleton教授引用了DeepMind的AlphaGo示例,這是在中國古代圍棋比賽中第一個擊敗冠軍的人工智能。他說,盡管這是一次令人印象深刻的表現(xiàn),但它并沒有幫助Go的專家了解如何制定獲勝策略。“沒有解釋這是怎么發(fā)生的!
他還就當今人工智能的低效率提出了警告!案鶕(jù)目前的預測,在未來十年內(nèi),世界上三分之一的電力將用于數(shù)據(jù)中心。從工程和環(huán)境的角度來看,這是非?膳碌,“他說。
類似人的計算
Muggleton教授的評論恰逢本月“類人計算”網(wǎng)絡的推出,這是由英國20個大學研究團體和工業(yè)合作伙伴共同開展的,他正與工程和物理科學研究理事會(EPSRC)共同領導,并獲得170萬歐元的資金。
他的工作將采用研究人員唐納德·米奇(Donald Michie)幾十年前開創(chuàng)的人工智能概念,該規(guī)定規(guī)定人工智能應該產(chǎn)生人類可以學習在他們自己的推理中使用的邏輯程序。為實現(xiàn)這一目標,Muggleton教授的目標是開發(fā)更像人類的AI。
他認為,這種AI不僅更易于理解,而且更有效,因為符號機器學習不需要數(shù)據(jù)中心!叭藗兺ǔ䦶囊粋例子中學習”,他后來補充告訴沙龍,說:“如果在當?shù)赝瓿,我們可以更有效地進行鋁計算,我們可以限制對世界能源的消耗”。
帝國理工學院的人工智能研究
Muggleton教授是倫敦帝國理工學院AI @ Imperial網(wǎng)絡的成員,該網(wǎng)絡匯集了來自該學院工程,科學和商業(yè)院系的70名專家,以開發(fā)和部署各種領域的AI系統(tǒng)。
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