WAP手机版 RSS订阅 加入收藏  设为首页
七胜国际
当前位置:首页 > 七胜国际

七胜国际:人工智能核心创新触及天花板?

时间:2020/6/24 11:16:52  作者:  来源:  查看:19  评论:0
内容摘要:  “目前人工智能论文数量激增,泥沙俱下,导致部分论文质量不高,但这并不能说明人工智能发展停滞不前,而是表明目前有更多的研究人员投入到了这个火热的研究方向。”  最近几年,在人工智能领域,从基础算法到落地应用研究成果不断涌现,其中致力于人工智能落地的应用成果尤其突出,目前人工智能...
  “目前人工智能论文数量激增,泥沙俱下,导致部分论文质量不高,但这并不能说明人工智能发展停滞不前,而是表明目前有更多的研究人员投入到了这个火热的研究方向。”

  最近几年,在人工智能领域,从基础算法到落地应用研究成果不断涌现,其中致力于人工智能落地的应用成果尤其突出,目前人工智能许多子领域的系统在性能上已经满足了具体应用场景的落地要求。

  但这能说明人工智能领域的核心创新存在明显进步吗?近日,《科学》杂志刊登的一篇标题为《人工智能某些领域的核心进展一直停滞不前》的文章,对目前人工智能的研究成果提出了质疑。作者马修·赫特森指出,研究员声称的核心创新只是对原算法的微改进,新技术与多年前的旧算法在性能上相差不大。

  近几年人工智能领域快速发展,其应用场景不断拓宽,为何该论文却认为人工智能某些领域的核心进展停滞不前?当前人工智能的核心创新是否已经触及了“天花板”?就此,科技日报记者采访了有关专家。

  AI核心研究是否取得突破进展存争议

  具体来说,《科学》杂志上刊登的这篇文章指出的现象主要有哪些呢?

  该文章引用了近期在神经网络推荐算法、对抗性训练、自然语言模型等领域的批判性论文,指出这些年来一些人工智能算法发展中面临的问题。

  作者马修·赫特森认为,当前部分子领域算法核心的改进并未取得突破进展。同时,当前多数论文倾向于提出新算法而不是在旧算法上调优,这样做的主要原因是更容易发表论文,尽管在旧算法上调优的效果和新算法的效果相差无几。

  “目前人工智能论文数量激增,泥沙俱下,导致部分论文质量不高,选题跟风甚至论文灌水的现象确实存在,但这并不能说明人工智能发展停滞不前,而是表明目前有更多的学者和研究人员投入到了这个火热的研究方向。”微众银行人工智能首席科学家范力欣在接受科技日报记者采访时表示。

  范力欣强调,尤其需要指出的是,年轻学子中的佼佼者,包括博士、学士甚至高中生,都有了登上人工智能顶会顶刊崭露头角的机会。面对这样的形势,以偏概全地以“核心研究停滞不前”来总结是不合适的。

  事实上,近几年,人工智能某些领域的创新,包括算法核心创新,还是取得了较为明显的进步。

  如在自然语言处理领域,《科学》杂志这篇报道中提到的长短期记忆网络(LSTM)是1997年提出的,而当前,Transformer架构在速度和性能方面,比长短期记忆网络要更优越;预训练模型方面,以BERT为代表的预训练模型不仅在很多任务上获得成功,更带来了自然语言处理研究和应用范式的变化。更重要的是这些改进已经在相对比较公认的数据集上测试过,有的还在实际的产业应用中获得成功。

  对此,南京大学人工智能学院教授俞扬也指出,近几年人工智能国际顶级会议的投稿数量持续上涨,如近期神经信息处理系统大会会议的投稿接近一万篇,其中技术“催熟”、审稿随机的现象确实存在。同时,革新性的工作往往容易遭受质疑,在海量投稿中真正的技术进步也容易被淹没。

相关评论

本类更新

本类推荐

本类排行

本站所有站内信息仅供娱乐参考,不作任何商业用途,不以营利为目的,专注分享快乐,欢迎收藏本站!
所有信息均来自:百度一下 (七胜国际)