分分十分快3计划对话 IJCAI 2019 特邀讲者 Leslie Kaelbling:与 AI 和机器人结缘背后的故事(下篇)

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雷锋网 AI 科技评论按:IJCAI(国际人工智能联合会议,I分分十分快3计划nt分分十分快3计划ernational Joint Conferences on Artificial Intelligence)是人工智能领域历史最为悠久,也是影响力最大的学术会议之一,随着近年来人工智能的热度日益攀升,另另一个仅在奇数年召开的 IJCAI 自 2015 年现在开始变成每年召开。今年,万众瞩目的 IJCAI 也将如约而至,将于 8 月 10 日至 16 日在中国澳门隆重召开。

特邀报告(Invited Talks)分分十分快3计划作为 IJCAI 最受关注的环节之一,随着会议的临近,特邀讲者名单也在相继宣告中。机器人作为人工智能领域的另一个多非常重要的研究方向,本次大会有的是点邀请了机器人专家、麻省理工教授 Leslie Kaelbling 做特邀报告。届时,她将带来主题为《Doing for our robots what evolution did for us》的特邀演讲。

Leslie Kaelbling 是麻省理工学院的机器人专家。 她在强化学习、规划、机器人导航等人工智能研究领域获得了引人注目的研究成果,其中包括将运筹学中的次要可观察的马尔可夫决策过程应用到人工智能和机器人中,曾获得 IJCAI「计算机与思想奖」(Computers and Thought Award)等重要奖项,一同她也是人工智能领域颇负盛名的《机器学习研究杂志》的创始人兼主编。

近日,麻省理工学院教授 Lex Fridman 在其播客访谈节目《Artificial Intelligence Podcast》中与 Leslie Kaelbling 进行了对话。对话中,Leslie Kaelbling 不仅分享了她从哲学领域转入计算机科学领域,并与 AI 和机器人结缘的肩头的故事,还完整阐述了其对于机器人发展历程以及现状的见解。

采访视频播放地址:https://www.youtube.com/watch?v=Er7Dy8rvqOc

雷锋网 AI 科技评论将采访视频采集成文如下,全文进行了不改变原意的完整。

(本文为下篇,上篇阅读请前往:https://www.leiphone.com/news/201904/MCIWUjYZeOXYofuJ.html)

Lex Fridman:您认为感知和规划哪个的难度系数更高?您怎样才能看待通过了解周边的世界来实现感知?

Leslie Kaelbling:我认为另一个多重要的问提是表示。近来,感知取得了很大的进展,亲戚亲戚朋友不后能 用来分类图像,玩许多类型的游戏可能性将其应用到驾驶汽车等等。我认为,亲戚亲戚朋友对于应该提供怎样才能的感知还这样很好的思路。

关于模块化,现在另一个多多很强烈的观点表示,亲戚亲戚朋友不应该创建任何模块化,而应该创建另一个多巨型神经网络,并对它进行端到端地训练使其完成任务,这才是向前发展的最佳妙招。你你这个观点这样反驳,除非在样本复杂的基础上,你或许不后能 分分十分快3计划说,可能性我应该 在在你你这个巨型神经网络上实现强化学习,就需用絮状的数据以及许多类似损坏的机器人系统等。

对此也仅有唯一另一个多答案:亲戚亲戚朋友需用在上面构建许多东西(不后能 降低样本复杂的需求),比如构建许多形态、构建许多偏倚。从机器学习理论上来看,降低样本复杂的唯一妙招就说 我以你你这个妙招缩小假设空间——这不后能 通过实物的偏见来实现。亲戚亲戚朋友有各种各样的理由认为,自然界为人类内置了偏见。而卷积就说 我你你这个偏见,你你这个非常强烈、具有批判性的偏见。

就说 我我被委托人认为,亲戚亲戚朋友需用寻找更多像卷积一样,有时候还不会后能 除理许多方面的推理问提的东西。在与成像非常类似的空间推理等问提上,卷积给亲戚亲戚朋友带来了很大的帮助。我认为,类似的许多想法,类似向前搜索、抽象概念以及目标等的处在有的是非常重要的,有时候亲戚亲戚朋友往往不给那些想法萌芽的可能性。

Lex Fridman:目标语义、目标空间中的类似于卷积的想法?

Leslie Kaelbling:是的,亲戚亲戚朋友现在开始研究的图卷积就说 我与你你这个关系表征相关的想法。我认为对于感知,研究者们接下来要实现的就说 我更好地理解感知是怎样才能产生的。以前,亲戚亲戚朋友不后能 更好地知道要对输出做那些。但亲戚亲戚朋友仅仅试图去创建另一个多集成智能体,而实际上并非 清楚感知的输出应该是那些,也我都这样乎 那些输出怎样才能和许多东西挂上钩。有时候,我认为现在迫在眉睫的问提就说 我,亲戚亲戚朋友不会后能 创建那些样的架构比如另另一个能像卷积网络那样允许亲戚亲戚朋友在上面实现高效学习的真正非常厉害的架构。

Lex Fridman:您对于感知目前的发展现状令人信服的描述,我也赞成。您在教授一门关于智慧教育的集成的课程,那您认为怎样才能不后能 创建拥有人类智能水平的机器人?

Leslie Kaelbling:我不清楚亲戚亲戚朋友到底是不是知道该怎样才能创建另另一个另一个多机器人。

Lex Fridman:那您认为机器人需用拥有自我意识、知觉、伦理道德吗?

Leslie Kaelbling:我没为甚考虑过机器人是不是需用知觉你你这个问提,即便是大多数关注你你这个的哲学家都知道,亲戚亲戚朋友不后能 拥有行为表现像人类但这样知觉的僵尸机器人。在你你这个以前,亲戚亲戚朋友会庆幸并非 关心你你这个方面的问提。

Lex Fridman:您是不是有从技术角度来思考过自我意识对于机器人的作用?

Leslie Kaelbling:有时候自我意识到底愿因 那些呢?你需用实现的是让许多系统的次要观察系统的许多次要,有时候告知亲戚亲戚朋友是不是运行良好,这是很关键的。它们是不是具有自我意识,则取决于亲戚亲戚朋友给「拥有自我意识」设定了怎样才能的标准。但显然,比如说某行代码计算出系统程序执行的次数,这嘴笨 也是你你这个自我意识。就说 我这里的边界挺模糊的,不后能 要求很高、不里后能 要求很低,亲戚亲戚朋友还在摸索另一个多合理的标准。

Lex Fridman:您在就说 我维度上都了解得很长远,有时候最吸引该领域研究者的另一个多研究方向则是让机器人的智能达到人类水平。

Leslie Kaelbling:有时候现在对于我来说,最有吸引力的研究方向应该是研究怎样才能选取把那些东西构建在系统中、把那些东西交给系统去学习。可能性你问我2个年后机器人的智不里后能 达到人类水平,我甚至有的是会参与你你这个讨论,可能性我认为亲戚亲戚朋友错过了就说 我想法,也我都这样乎 到底需用2个年去实现你你这个目标。

Lex Fridman:我不问您2个年不里后能 实现,有时候我可能性需用问,对于亲戚亲戚朋友目前已实现的成就,您印象比较深刻的是哪个?您认为那些才是不错的智能测试?您认为面向机器人自然语言的图灵测试等测试基准为甚样?是不是思考过那些问提?

Leslie Kaelbling:我比较反对那些测试基准。我认为亲戚亲戚朋友花了不多的时间在争论那些事情对于提高机器人的性能更好上。

Lex Fridman:测试基准、数据集可能性图灵测试挑战嘴笨 不后能 将研究者们汇聚起来,激励亲戚亲戚朋友创建出表现更好的机器人,可能性亲戚亲戚朋友都希望在比赛中获胜,类似自动驾驶领域的 DARPA 挑战赛。您怎样才能看待它们的价值呢?

Leslie Kaelbling:亲戚亲戚朋友都认为那些比赛是具有激励性的,是很好的,有时候我被委托人认为它们是反激励性的。不过亲戚亲戚朋友或许不会后能 获得一段有趣的时期——一群聪明的人在比赛中获得了超大的动力,并最大限度地发挥出脑力,有以前可能性也会产生很酷的想法,可供亲戚亲戚朋友事后咀嚼。这对我来说并有的是一件好事,不过我也并非 反对亲戚亲戚朋友这样做。

Lex Fridman:这就跟您以前所说的,某件事以外的所有许多事情有的是让它变得更好。下面亲戚亲戚朋友跳过许多问提。您创立了《机器学习研究杂志》(Journal of Machine Learning Research,JMLR)并担任其主编,那出分分十分快3计划版你你这个期刊是基于怎样才能的契机?您怎样才能看待当前机器学习和人工智能领域的出版模式?

Leslie Kaelbling:好的。我并非 会创立《机器学习研究杂志》,故事源自于当时由 Kluwer 创立的叫做《机器学习》的期刊。当时我也是编辑委员会中的一员,亲戚亲戚朋友常常会召开许多会议,向 Kluwer 抱怨,对于图书馆来说杂志太过昂贵有时候亲戚亲戚朋友难以在上面发表文章。当时,亲戚亲戚朋友真的希望为这次要人除理那些问提,不过被委托人永远只会表示被委托人的同情而会采取任何行动,就说 我亲戚亲戚朋友就决定创立一份新杂志。当时有的是一份杂志叫做《人工智能研究杂志》,这份杂志也采取同样的出版模型,有时候以你你这个模型处在了 5 年左右的时间,也发展得非常好。

我猜想亲戚亲戚朋友当时都并我都这样乎 为甚创立一份杂志,好在这件事情你你这个并非 难。于是,《机器学习》期刊编辑委员会中 75% 的成员都从那里辞职,来一同创立了这份新杂志。

Lex Fridman:就说 我新创立的这份杂志更加开放?

Leslie Kaelbling:是的,《机器学习研究杂志》是完整开放的。当时我另一个多多博士后学生 George Kennedy 就我应该 呼吁那些杂志免费向每其他人开放。

可能性《机器学习研究杂志》既这样版面费用,也这样访问限制,当时就说 我人都对这本杂志心存怀疑,认为这是一场欺诈,嘴笨 这是可能性性处在的事情。运行这份杂志期间,我在很长一段时间都这样存款,可能性需用支付相互协作律师和 IP 地址的费用,当时杂志一年的运营费用大慨为几百美元,现在的花费可能性更高些有时候也这样高就说 我。

并非 一切免费,是可能性我嘴笨 计算机科学家所具有的能力和自主性,是许多领域的科学家们所不具备的。亲戚亲戚朋友教授们被委托人很熟悉那些技术,学生也熟悉,亲戚亲戚朋友也认识那些有能力制作和破解网站的人,亲戚亲戚朋友一同动手,一下午时间就能做另一个多免费开放的学术网站出来。就说 我基础设施对亲戚亲戚朋友来说有的是问提,但对于许多领域的人来说就说 我比较难实现的事情。

Lex Fridman:就说 我你你这个访问开放的期刊不需用声望、就说 我需用任何许多论文不里后能 得以出版?

Leslie Kaelbling:事实证明,嘴笨 不需用声望。

Lex Fridman:在很早以前,我不记得具体的时间了,当时我评论了一篇您也评论过的论文,记得当时读到您评论说:这篇论文写得非常出色,对您产生了较大的影响,并影响了您未来的评论妙招。当时您并非 赞成我的观点,有时候您将我的评论修改得更好了。这嘴笨 不后能 看出,当时杂志的整个评论过程是处在不足的,您认为该怎样才能不后能 改进你你这个过程呢?

Leslie Kaelbling:实际上,这份杂志创立之初,我应该 要做许多完整不同的事情,有时候最终这样实现,这是可能性似乎亲戚亲戚朋友更需用的是一份传统的记录杂志,就说 我基本上,亲戚亲戚朋友把这份杂志打造得跟一般的杂志一样,只不过对外开放访问了。当然了,「出版」那些东西现在这样变得稀松平常,你随便在哪个学术文本存储网站传一篇文章就是不是发表了,有时候对于所有的那些内容,我隔天就不后能 将它们进行出版。有时候,将那些内容对外开放是这样任何障碍的,不过亲戚亲戚朋友依旧需用进行策划以及评估,而我这样时间去阅读所有的档案,一般认为出版社会公众所称赞的文章就足够了。

另另一个语句,我应该 说亲戚亲戚朋友不再需用任何期刊了,亲戚亲戚朋友只需用把论文传到学术网站上去,有时候亲戚亲戚朋友就不后能 上传或下载论文,你的简历也就会显示文章获得了2个个称赞。一同我认为期刊在仔细阅读和评注方面也处在其价值。在 Twitter 可能性 Reddit 上这样辨别读者对论文是支持、否定还是争议的态度,以及亲戚亲戚朋友是不是知道亲戚亲戚朋友在谈论的是那些。就说 我我认为期刊的第5个目的是,判断我应该 重视那些观点。

我都这样乎 可能性我是不是限的时间,我是不是就说 我会去做那些,可能性我希望让机器人来做这次要工作。但可能性我嘴笨 我倾向于在出版方向上做更多的事情,我会去实现我最现在开始想做的另外一件事情,那就说 我将我重视有时候非常清晰的有人的观点汇聚起来,至于是对外公开还是私人保留,你你这个我不选取。亲戚亲戚朋友可能性不会出版所有的评论,仅仅将为非常出色的论文所写的评论对外开放。

可能性许多论文得到 Leslie 的亲戚亲戚朋友们的评论,有时候论文观点得到夸奖,论文作者不里后能 将其写入简历中:Leslie 的亲戚亲戚朋友们给了我的论文打了五星好评。这就不后能 说明论文就跟杂志所收录的论文一样出色。我认为亲戚亲戚朋友应该将很好的评论对外开放,并以你你这个妙招对那些评论进行组织,但当时我真的我都这样乎 该为甚做。

Lex Fridman:嘴笨 您不后能 借鉴电影领域的互联网电影资料库(IMDb),那里汇聚了电影评论员,亲戚亲戚朋友会写影评,不过资料库汇中会定期更新非评论员写的影评,这另一个多次就说 我分开的。

Leslie Kaelbling:我喜欢公开评论,我认为了解你你这个过程很有趣。

Lex Fridman:这你说是推进论文评论的另一个多正确方向,有时候可能性仍然无法像评论电影或视频游戏那样吸引人。这是我的被委托人观点,可能性听起来许多愚蠢,有时候执行评审的趣味和轻松程度取决于用户界面,而作为一位评论家的波特率,则愿因 向一位优秀的评论家迈进了多远,那些人为因素会起到作用。

Leslie Kaelbling:现在给论文写优秀的评论是一项大投资,现在不后能 看到的论文数量非常多。每年有 50 多篇新论文,嘴笨 我都这样乎 每年会新出2个电影,有时候现在我认为数量要比每年新出的机器学习论文要少。

我是另一个多老年人,就说 我不可除理地会说现在的事情都变化得很快了,像陷在泥巴中一样执着。我认为现在研究者们的眼光变得这样短视,比如学生们我应该 发表絮状论文,亲戚亲戚朋友认为另另一个才是令人兴奋、有价值的事情,有时候拍拍脑袋写论文,诸这样类。嘴笨 其中的许多工作成果是不错的,有时候我担忧的是,你你这个做法会把那些花两年的时间来思考某个问提的研究者逼走。

在亲戚亲戚朋友那个年代,亲戚亲戚朋友做研究并非 发表论文,我应该 花数年时间来研究论文,我应该 选取研究另一个多非常难的问提,有时候花费絮状时间来不断研究、咀嚼你你这个问提,当你去写作完成论文时,也会经历一段艰巨的时期。我不认为每被委托人都需用按照你你这个模式进行研究,有时候我认为现在有的是许多难度非常高的问提需用研究者以更加长远的眼光来从事那些问提的研究。然而亲戚亲戚朋友现在完整这样激励研究者们采用你你这个研究妙招,这是我所担心的地方。

Lex Fridman:在目前的状况下,对于 AI 未来的发展您有那些期望和担忧?AI 可能性经历了多次寒冬、起起伏伏,您认为有的是有下一次寒冬到来吗?您是不是对于创创造发明如您所说的机器人更抱有期待?

Leslie Kaelbling:我认为经历你你这个周期是无法除理的,有时候你你这个起伏的周期曲线实际上是一次比一次高的,就像你用另一个多有噪声的优化器优化某个函数曲线一样。显而易见,机器学习的出先对于人工智能领域的发展,意义深远且重大,毫无问提,目前人工智能的发展是比以前更高的。当然,我也认为亲戚亲戚朋友高估了人工智能,吹的牛皮不多,投资者们最终会说,「当初说得这样好听,为甚最后那些都没做到」。那些泡沫未来可能性会破灭。但我着嘴笨 实现达到人类水平的人工智能的过程中是可能性性一帆风顺地无缘无故向上的。

Lex Fridman:您对于 AI 所处在的威胁是不是有短期可能性长期的担忧呢?或许短期的担忧会比较少,有时候关于可能性有更多机器人替代人类工作的担忧呢?

Leslie Kaelbling:亲戚亲戚朋友不后能 探讨一下效用问提。实际上我以前与许多军事伦理学家有过一次有趣的交流,亲戚亲戚朋友希望跟我探讨自动核武器的问提。亲戚亲戚朋友是非常有趣、聪明有时候接受过良好教育的有人,有时候亲戚亲戚朋友对于人工智能和机器学习知之甚少。亲戚亲戚朋友问我的第另一个多问提就说 我,你研发的机器人有做过那些你这样预料到的事情吗?我情不自禁地笑出声,可能性稍微了解过机器人的人都知道,它们做都这样来。而我意识到,亲戚亲戚朋友对于亲戚亲戚朋友怎样才能对机器人编程的理解是错误的,亲戚亲戚朋友认为亲戚亲戚朋友对机器人编程就像给乐高的 Mindstorm 机器人编程一样,执行前进一米、左转、拍照那些动作。另另一个的编程妙招并非 也是对的,但你你这个机器人可能性做许多预料之外的事情,有的是点奇怪了。

事实上,我认为这应该成为我一项新的教育任务,可能性我需用跟非专业人员交流,我应该 试图去教给让亲戚亲戚朋友理解:亲戚亲戚朋友控制的嘴笨 是机器人中大慨另一个多或多个层次的抽象,一同机器人还处在假设层,不后能 是规划空间可能性分类器空间,此外还有一系列答案和目标函数,有时候亲戚亲戚朋友使用许多优化妙招,在各个层级优化除理方案,有时候亲戚亲戚朋友我都这样乎 最终产生的除理方案是那些。我认为沟通那些非常重要,或许其涵盖有人了解相关知识,但我还是认为你你这个沟通这门学科是必不可少的。

现在有就说 我人在探讨价值对齐的问提,亲戚亲戚朋友不后能 选取的是,当机器人可能性软件系统的能力这样强时,它们的目标会与人类的目标更加一致,可能性说二者间的目标会以你你这个妙招互相兼任,不里后能 说当它们与亲戚亲戚朋友有不同的目标时,亲戚亲戚朋友不里后能 用你你这个很好的妙招去进行调和。

有时候我认为思考那些术语非常重要,比如说,你不会被机器人世界末日论所吓倒,就说 我思考价值对齐的目标函数的重要性。每一位从事优化工作的研究者都知道,需用要谨慎考量最终期望得到的东西,比如说研究者们有以前可能性获得了最佳的除理方案,然而最终发现目标方向是错误的。

对于我来说,即便在最短时期内,务实也是至关重要的问提,任何一位从算法工程师到目标函数工程师的研究者,你你这个问提都完整有可能性处在,有时候会改变亲戚亲戚朋友的思维和妙招论。

Lex Fridman:就说 我不后能 说,您的研究生涯现在开始斯坦福的哲学专业,现在又回归到哲学中来。

Leslie Kaelbling:我在上课时也提到过,当机器学习研究者在设计目标函数时,需用「戴上另一个多帽子」,另一个多「帽子」是他需用实现的目标是那些;另另一个「帽子」则是他的优化器不会后能 将优化实现到那些程度,这有的是需用考虑和衡量的要点。

关于机器人会取代人类工作你你这个担忧,我应该 理解这件事情非常重要,但我不太了解社会学、经济学,有的是的是很了解人类,就说 我我都这样乎 该为甚看待你你这个问提。

Lex Fridman:嘴笨 ,你你这个问提涉及到社会学和经济学的方面,这样去讲清楚。

Leslie Kaelbling:嘴笨 你你这个问提并有的是我的专长,但我还是认为人类思考你你这个问提很有必要。

Lex Fridman:您认为对于人工智能领域以及您被委托人而言,短期内哪个领域的学着是最令人兴奋的?

Leslie Kaelbling:我以前讲述过怎样才能设计智能机器人的事情,智能机器人是亲戚亲戚朋友你你这个领域中大次要人都我应该 实现的目标,而亲戚亲戚朋友面临的问提则是,机器人怎样才能实现最高效的策略?亲戚亲戚朋友不后能 尝试就说 我不同的极端方案,其中另一个多非常极端的方案就说 我做内省(Introspection),有时候编程,你你这个妙招现在的表现还有的是很好;另另一个极端的方案是亲戚亲戚朋友采用了一大堆神经网络,有时候训练它们去完成任务,我同样也认为你你这个方案无法奏效。

在你你这个过程中面临的另一个多问提就说 我找到上面立场,你你这个问提同样有的是的是技术上的问提,仅仅是关于怎样才能找到最佳实现妙招的问提。对于我来说,它很明显是学习和非学习的你你这个组合,需用考虑的怎样才能构建你你这个组合的内容。这也是对我最具有吸引力的另一个多问提。

Lex Fridman:最后另一个多问提是,在科幻小说中,您最喜欢的机器人是哪个?比如说《星球大战》中的 R2D2 机器人或是更加现代化的 HAL 机器人。

Leslie Kaelbling:我被委托人更加关注的是研究机器人的过程。实际上我研究机器人是可能性你你这个研究方向很有趣,而并非 在乎我应该 够研发出怎样才能的机器人。

Lex Fridman:今天这场美丽的对话就到此现在开始了,非常感谢您今天的发言。

Leslie Kaelbling:当然,今天的对话很有趣。

(完)

IJCAI 2019 会议召开以前,特邀报告讲者名单将陆续宣告,雷锋网 AI 科技评论作为 IJCAI 2019 的媒体有点相互协作伙伴,也将陆续为亲戚亲戚朋友带来各位特邀讲者的相关报道。届时,雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论还将奔赴现场为亲戚亲戚朋友带来精彩报道,敬请期待!

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