機器學習讓計算機更智能

近日，在“Google Solve with AI”活動上，Google 資深研究員、Google AI 負責人Jeff Dean發(fā)表演講時指出，機器學習是解釋AI最好的一個方法。機器學習能通過數(shù)據(jù)的積累，自動收集信息，建立強大的數(shù)據(jù)庫，并找到一個模式，可以利用數(shù)學的運算進行推理?！暗窃趺词褂糜柧毘鰜淼墓δ埽质橇硪粋€命題了。”

Jeff Dean提到，機器學習在某些領(lǐng)域已經(jīng)發(fā)揮的非常好了，在看、聽、說、理解，這四點上，都可以透過機器學習的功能更加方便我們的生活?！白鳛橐环N計算機科學，機器學習認為通過編程，可以讓計算機通過學習變得智能，可能比直接將其編程為智能更容易?！?/p>

目前，數(shù)據(jù)的安全和用戶隱私是被廣泛討論的問題。Jeff Dean演講時強調(diào)，Google AI的原則目前是基于一套道德規(guī)范，“在我們的研究、應(yīng)用程序和服務(wù)中，指導我們對人工智能的開發(fā)和使用。”基于這套原則，Jeff Dean透露已經(jīng)審查了超過100 個項目，并在機器學習的公平性方面培訓了數(shù)千名谷歌員工。

Jeff Dean提到一種機器學習形式聯(lián)邦學習 (Federated Learning)，這是Google AI針對隱私、安全和公平等方面的研究，可以讓應(yīng)用程序和各項服務(wù)可以更好地為每個人工作，而不需要從設(shè)備上收集原始數(shù)據(jù)。

此外，在探索人工智能如何更好的造福社會方面，Google在2018年開啟了 “AI for Social Good ”項目。Jeff Dean提到，這一項目有兩個核心關(guān)注點：科研與工程；幫助他人解決重要問題。

其中在科研與工程方面，Google正在探索其對于機器學習的研究將如何對社會、人道主義事業(yè)和環(huán)境問題產(chǎn)生積極影響。?

而在幫助他人解決重要問題方面，Google提供相關(guān)工具，如TensorFlow；以及培訓，如機器學習速成課程，該課程今年在亞洲有1.5萬人注冊，來幫助人們解決問題。

“我們相信,人工智能可以幫助解決我們這個時代最困難的社會和環(huán)境問題——比如醫(yī)療、災(zāi)害預 測、環(huán)境保護、農(nóng)業(yè)或文化保護?！盝eff Dean表示。

在接受媒體采訪時，Jeff Dean回答了前段時間的專利爭議。據(jù)悉，Google的Dropout專利已經(jīng)獲得了授權(quán)，專利的主要內(nèi)容涉及到訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，業(yè)界擔心這項專利將來會成為AI領(lǐng)域的致命武器。

對此，Jeff Dean表示，申請專利是為了避免不必要的麻煩，“如果有人或者企業(yè)想用我們的想法或者概念的話，Google會去溝通，但我們不會把它當作一個武器或者通過其牟利?！?/p>