Geoffrey Hinton、Andrew Moore、吳恩達等人總結 2017 AI 大事件

近年來，人工智能似乎成為了業內討論最廣泛的科學技術，尤其是在 2017年，人工智能已然是業內關注的焦點。有的人認為，具有超級智能的機器人可以威脅人類、接管世界；也有的人覺得，人類對人工智能的恐懼被夸大了。

因此，當 2017 年即將過去的時候，外媒 Axios 對人工智能圈內的一些知名人物進行了一次采訪，看看在他們的眼里，今年最重要的人工智能大事件都是些什么吧。雷鋒網 AI 科技評論把他們的呈現介紹如下。

Rodney Brooks，Rethink Robotics 公司創始人

對我來說，今年最重要的人工智能時間，其實是我在電視上看到的一個廣告。那是在2017年12月17日禮拜天，當時電視上正在播放美國橄欖球大聯盟比賽，其中一個廣告是該聯盟自己拍攝的，說他們正在使用機器學習技術來分析球迷的想法。廣告的結尾，美國橄欖球大聯盟展示了自己在亞馬遜 AWS 服務上部署的機器學習技術。這是大約三個禮拜之前的一個事情，我覺得它的意義在于，現在機器學習和人工智能技術已經被「炒」的很多了，預計很快就能給橄欖球球迷帶來一定影響了。

吳恩達，Landing.AI 首席執行官

AlphaGo 展現出了強大的計算和數據處理能力，但是卡納基梅隆大學開發的德州撲克人工智能程序 Libratus 則感覺更具創新。從技術觀點來看，這個結果令人感到很驚喜。

Andrew Moore，卡納基梅隆大學計算科學學院院長

Libratus AI 戰勝了四位頂級德州撲克選手，這次勝利是非常重要的，因為這意味著人工智能技術有了極大的提升，已經可以考慮對手可能故意誤導等手段了。在一個對信息真實性審查越來越嚴格的世界里，我們看到新一代人工智能對原始事實開始表現出懷疑，這真的是太神奇了。

Geoffrey Hinton，多倫多大學

我認為，2017年，人工智能在很多方面都取得了很大的進展，但是卻沒什么突破，比如 2014 年就開始說要在機器翻譯里應用神經網絡，而 AlphaGo 其實也是2016年的。

在我看來，令人印象最深刻的事情有這么幾個：

1、神經架構搜索：它使用神經網絡實現自動化設計神經網絡的「黑魔法」，現在已經開始應用了；

2、使用注意力的機器翻譯，無需循環神經網絡或卷積；

3、圍棋領域里的 AlphaGo 升級版 AlphaGo Zero，它很快就學會了如何以人類的方式下圍棋，而且已經成為了目前最好的人工智能圍棋引擎。

Greg Diamos，百度高級研究員

今年，給我印象最深刻的就是斯坦福大學的研究人員團隊，他們開發出了首個人工智能「放射科醫生」，它可以檢測心律失常，然后告知人類醫師檢測結果。我認為，隨著技術的發展，人工智能在醫療領域里的應用會越來越多，這令我感到非常驚訝。

Azeem Azhar，Peer Index 創始人 The Exponential View 策展人

2017 年的人工智能大事件，我會選擇兩件事，他們都非常重視人工智能技術的應用，而且也都能解決一些過去被人們忽視的問題。

第一個是微軟研究院的凱特?克勞福德（Kate Crawford），她介紹了機器學習算法是如何出錯的，這個問題會加強和擴大現有的人工智能偏見。

第二個是由劍橋大學阿德里安?維爾德（Adrian Weller）發表的一份論文，其中提到了如何建立算法系統，這些算法系統可以反映出人類對公平的直覺如何。我們必須對凱特?克勞福德和阿德里安?維爾德所提到的問題加以重視，并且刺激科技行業接受。

Terah Lyons，Partnership on AI 執行董事

今年，人工智能還是給我們帶來了一些令人心痛的時刻，因為在某些邊緣化問題上，人工智能的表現似乎并不太好。比如最近，Kristian Lum 就表示從事機器學習的同事有性騷擾行為，這需要在人工智能領域里引起重視，而且多樣性問題絕不是一個側面表現。

科技行業里的性別歧視似乎越來越猖獗，這對人工智能領域也非常有害，甚至會帶來災難性的后果，其中最重要的原因，就是很多排他性的設計會帶來比較嚴重的問題，而人工智能可以很容易地把問題進一步擴大，并且延伸很多糟糕的人類偏見。

我們所有人都有義務把包容性作為創新首選，特別是在人工智能這樣一個有潛力帶來巨大利益的領域。2018 年，在人工智能嘗試解決的所有重大挑戰中，包容性應該是要排在第一位的。

Been Kim，谷歌大腦研究科學家

今年，我認為比較受歡迎的最大趨勢，是人工智能可以嘗試應對一些可解釋性的問題，這意味著我們有了一種可以幫助人類理解人工智能模型的方法。

在今年舉辦的 ICML 上，就設置了人工智能解釋性教程和一些相關的研討會。此外，在 NIPS 大會上，也有研討會和人工智能解釋性的介紹，明年 CVPR 大會和 FATML 會議也都會有相關議程。

Richard Socher， Salesforce首席科學家

也許，2017年最令我感到印象深刻的事情，就是來自于本月初召開的 NIPS 大會上。倫理，成為了人工智能研究領域里最令人印象深刻的核心主題之一。我有必要提醒大家，人工智能是否能夠獲得成功，重點在于信任、透明和平等的價值觀。