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人工智能核心创新触及天花板? 2020-06-24 02:48:38 来源:科技日报 作者:房家梁 责任编辑:房家梁 2020年06月24日 02:48 来源:科技日报参与互动

  《科学》刊文称AI某些领域核心研究直停滞前

  人工智能核心创新触及天花板?

  “目前人工智能论文数量激增泥沙俱下导致部分论文质量高但这并能说明人工智能发展停滞前而表明目前有更多研究人员投入到这个火热研究方向”

  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断涌现其中致力于人工智能落地应用成果尤其突出目前人工智能许多子领域系统在性能上已经满足具体应用场景落地要求

  但这能说明人工智能领域核心创新存在明显进步吗?近日《科学》杂志刊登篇标题为《人工智能某些领域核心进展直停滞前》文章对目前人工智能研究成果提出质疑作者马修·赫特森指出研究员声称核心创新只对原算法微改进新技术与多年前旧算法在性能上相差大

  近几年人工智能领域快速发展其应用场景断拓宽为何该论文却认为人工智能某些领域核心进展停滞前?当前人工智能核心创新否已经触及“天花板”?就此科技日报记者采访有关专家

  AI核心研究否取得突破进展存争议

  具体来说《科学》杂志上刊登这篇文章指出现象主要有哪些呢?

  该文章引用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批判性论文指出这些年来些人工智能算法发展中面临问题

  作者马修·赫特森认为当前部分子领域算法核心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在旧算法上调优这样做主要原因更容易发表论文尽管在旧算法上调优效果和新算法效果相差无几

  “目前人工智能论文数量激增泥沙俱下导致部分论文质量高选题跟风甚至论文灌水现象确实存在但这并能说明人工智能发展停滞前而表明目前有更多学者和研究人员投入到这个火热研究方向”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年轻学子中佼佼者包括博士、学士甚至高中生都有登上人工智能顶会顶刊崭露头角机会面对这样形势以偏概全地以“核心研究停滞前”来总结合适

  事实上近几年人工智能某些领域创新包括算法核心创新还取得较为明显进步

  如在自然语言处理领域《科学》杂志这篇报道中提到长短期记忆网络(LSTM)1997年提出而当前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为代表预训练模型仅在很多任务上获得成功更带来自然语言处理研究和应用范式变化更重要这些改进已经在相对比较公认数据集上测试过有还在实际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投稿数量持续上涨如近期神经信息处理系统大会会议投稿接近万篇其中技术“催熟”、审稿随机现象确实存在同时革新性工作往往容易遭受质疑在海量投稿中真正技术进步也容易被淹没

  核心创新要瞄准“痛点”

  当前在人工智能领域“汹涌”浪潮中研究人员成果如何称得上核心创新、突破进展?

  “能够克服以往局限在我看来就突破克服局限越关键、越深刻、越普适突破就越巨大”俞扬举例说例如以往在国际象棋上战胜人类搜索算法无法扩展到搜索空间更加巨大围棋上而广为人知阿尔法围棋便利用机器学习技术减少巨大搜索空间从而取得成功

  范力欣认为虽然人工智能领域研究很火热但该领域现在仍然处于积累实践观察初级阶段现在核心创新 就通过观察与分析新现象断提升现有方法实际性能并收集数据、证据长期大量观测后真正有价值无数小观察结果

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