LeCun: Artık tereddüt etmeyin, yapay zeka uzmanları sektöre katılmak için acele ediyor ve öğretmeyi unutmayın!
Xinzhiyuan Raporu
Kaynak: BUSINESS INSIDER
Yazar: Yann LeCun
Derleme: Üç Taş
Xin Zhiyuan Rehberi Facebook'un baş yapay zeka bilimcisi Yann LeCun, bugün Business Insider'da Silikon Vadisi'nin yapay zekanın geleceğini inşa etmek için akademi ile yakın bir şekilde çalışması gerektiğini bildirdi. Endüstri-üniversite entegrasyonunun ikili modeli, yapay zekanın geliştirilmesinin kesinlikle anahtarı olacaktır.
Yapay zeka alanında gerçek ilerleme kaydetmek için, fikir alışverişinde bulunmak ve birbirimizin çalışmalarına dayalı bağlantılar kurmak için en iyi, en parlak ve en çeşitli fikirlere ihtiyacımız var. İzole edilmiş veya gizli araştırmalar, en son araştırmalardan sapacaktır.
Nature Index Science Inc.'in 2017 veri raporuna göre, yayınlanan makaleler sadece akademisyenler arasındaki işbirliklerinden değil, aynı zamanda akademi ve endüstri arasındaki işbirliklerinden de geliyor. 2012'den 2016'ya kadar, makale sayısı 12.672'den yükseldi. 25.962 makale var. Ortaya çıkan bu ikili mod, yalnızca teknolojik ilerlemeleri (konuşma tanıma, görüntü tanıma, metin anlama ve dil çeviri sistemleri gibi) sağlamakla kalmaz, aynı zamanda temel bilimin "zekası" anlayışını geliştirmeye de yardımcı olur.
Sanayi-Akademik İşbirliği Ekonomisi
International Data Corporation, yapay zeka sistemlerine yönelik küresel harcamaların 2018'de 19,1 milyar ABD dolarına ulaşmasının beklendiğini söyledi. Stanford Üniversitesi'nden alınan verilere göre, aktif yapay zeka girişimlerinin sayısı 2000'in 15 katı. Adobe'nin verilerine göre yapay zeka gerektiren işlerin oranı 2013'ün 5,5 katı. Ve her şey yolunda, Le Cun dedi Büyük ölçüde endüstri ve akademi arasındaki işbirliği nedeniyle .
Son yıllarda, birçok işletme, finans, hukuk ve tıp profesörü, üniversitelerde ders verirken ve araştırma yaparken özel sektörde ana dallarıyla ilgili çalışmalar yapmaktadır. Facebook AI Research'ten (FAIR) meslektaşları ve diğer teknoloji şirketlerinden birkaç arkadaş da dahil olmak üzere giderek daha fazla üst düzey yapay zeka araştırmacısı bu ikili modeli kabul ediyor. Montreal Üniversitesi'nden Yobengio gibi diğer akademisyenler, şirketin araştırma laboratuvarına katılmadı, ancak birçok şirkette danışman veya kurucu ortak olarak önemli bir rol oynadılar.
Facebook CEO'su Mark Zuckerberg
İkili model, araştırmacıların rollerini en üst düzeye çıkarmasına olanak tanır. Farklı araştırma ortamları farklı türde fikirler üretecektir. Bazı fikirler yalnızca akademik ortamlarda gelişirken, diğer fikirler yalnızca daha büyük mühendislik ekiplerine ve daha büyük bilgi işlem kaynaklarına sahip sektörlerde geliştirilebilir.
Geçmişte, endüstri ve akademi arasındaki gerçek işbirliği, her iki tarafın da aşırı fikri mülkiyete (IP) sahip olması nedeniyle karmaşıktı. Ancak günümüzün hızlı tempolu İnternet hizmeti dağıtım çağında, IP'ye sahip olmak, araştırma sonuçlarını mümkün olan en kısa sürede yenilikçi ürünlere dönüştürmek ve bunları geniş ölçekte dağıtmaktan çok daha az önemli hale geldi. Yapay zeka araştırmacıları, sonuçları ArXiv.org gibi açık erişim havuzlarında hızla yayınlayarak öncelikleri belirler. Pek çok makaleye karşılık gelen açık kaynak kodu eşlik etmektedir. Bu yaklaşım, yapay zeka ile ilgili bilim ve teknolojideki ilerleme hızını artırdı ve bir zamanlar soğuk olan ilişkiyi çözdü. Bugün "paylaşmak" herkese yardımcı olabilir.
Akademi ve yapay zeka
Endüstriyel temel araştırmaya yapılan yatırım, açık araştırma uygulaması, açık kaynaklı yazılım ve fikri mülkiyete karşı daha rahat bir tutum nedeniyle, endüstri ve akademi arasındaki işbirliği geçmişe göre çok daha kolay ve sonuçlar daha bol. Ama yine de sıkı çalışmaya devam etmemiz gerekiyor. Yapay zeka gibi yüksek teknolojinin gelişimini teşvik edebilecek önemli bir faktör, genel nüfusun onu kullandığı hızdır, aksine, genellikle bu hızı kontrol edebilen yeteneklerin sayısı ve çeşitliliğidir. Üniversiteler çok sayıda yüksek teknoloji yeteneği yetiştiriyor ve aynı zamanda AI endüstrisindeki yeteneklere olan talep de artıyor.
Akademik kurumlarla sanayi işbirliği yardımcı olabilir. Güçlü bilgi işlem gücüne ve eğitim veri kaynaklarına erişebilmeleri için yapay zeka konusunda profesyonel olarak eğitilmiş net öğrenci sayısını artırdılar ve gelecekte bu alana katkıda bulunacaklarını umuyorlar. Paris'teki FAIR laboratuvarı şu anda FAIR araştırmacıları ve profesörlerinin rehberliğinde 15 doktora öğrencisine sahiptir. Bu proje çığır açan araştırma sonuçları üretti ve yerleşik doktora öğrencileri, çoğu saf akademik ortamdan daha iyi bir araştırma ortamı ve rehberlik aldı. Bu proje çok başarılı ve önümüzdeki birkaç yıl içinde 40 öğrenciye çıkarmayı planlıyoruz. Bazı öğrenciler mezun olduktan sonra FUAR'a katılmayı seçebilir, ancak diğer laboratuvarlara, girişimlere katılmayı veya profesör olmayı seçenler de var. Bu, Ar-Ge ekosistemine yaptığımız katkılardan biridir.
Facebook ofisinin bir köşesi
Bu ekosistemin amacı, sadece öğrenciler değil, deneyimli akademisyenler de dahil olmak üzere herkes için fırsatları iyileştirmektir. Geçmişte, tanınmış araştırmacıların akademi dışındaki araştırmaları sevmeleri ve katılmak istemeleri, ancak bu onların akademi alanındaki kariyerlerini tehlikeye atmasıydı. Pek çok bilim insanı bunlardan yalnızca birini seçmeye zorlanıyor.
Le Cun, 2003 yılında New York Üniversitesi'nde profesör olmadan önce ATT Bell Laboratuvarı, ATT Laboratuvarı ve NEC Enstitüsü'nde 15 yıl boyunca endüstri araştırması yaptı. 2013'te Facebook'a katıldığında, profesör olarak görevini sürdürdüğü için şanslıydı ve zamanını FAIR ile NYU arasında paylaştı. Le Cun'un ikili statüsü, yeni nesil bilim adamlarını eğitmeye devam etmesine izin veriyor. Aynı durum bugün FAIR'de çalışan bazı akademisyenler için de geçerli - bazı insanlar zamanlarının yaklaşık% 20'sini FAIR'da geçiriyor, bazıları yaklaşık% 50'si ve Le Cun gibi bazı insanlar zamanlarının yaklaşık% 80'ini FAIR'da geçiriyor. Aynı durum, FAIR'in kısa süre önce duyurduğu beş kilit araştırmacı için de geçerli: FAIR'ın Londra, Seattle, Paris ve Menlo Park'ta yeni Pittsburgh laboratuvarları ve FAIR ekipleri kurmasına yardımcı olacaklar. İkili model, araştırmayı güçlendirirken kişisel risklerden kaçınır.
Karşılıklı fayda ve kazan-kazan durumu
Akademi için endüstri ittifakları birçok fayda sağlar: kaynak hesaplama gücü, finansman formu, başkalarıyla daha fazla işbirliği ve doğrudan pratik uygulama araştırma fırsatları, Bazı insanlar bunun akademik araştırmacıları sanayileştirebileceğini düşünüyor, ancak doğru ortamda, durum böyle değil.
Aslında, temel araştırma kaynak aramadan bağımsız olduğunda, gerçekten faydalıdır. İkili mod, akademisyenlerin programlarını ve zamanlarını kontrol etmelerine olanak tanır. Zamanın kısıtlamalarından kurtulmuş olarak, akademi ve endüstrideki araştırma eğilimlerini belirleyebilir ve en umut verici eğilimler temelinde araştırma yapabilirler. Araştırmalarını uygulamaya koymaları için ürün ekibi tarafından baskı görmeyecekler çünkü birçok yapay zeka şirketi, çıktı üretmek için yapay zeka mühendislerine baskı uygulayacak.
Örneğin, FAIR, araştırmacıların uzun vadeli zorluklara odaklanmasını istiyor. Temel bilimsel ilerlemeye ulaşma çabası sürecinde, genellikle yeni teknolojiler icat edilir, yeni araçlar geliştirilir veya en yararlı yeni fenomenler keşfedilir. Çoğu zaman, uzun vadeli projeler sonuçta ilgili ürün etkilerini daha hızlı üretecektir. FAIR, uzun vadeli araştırmaya odaklanan temel bir araştırma laboratuvarı olmasına rağmen, çalışmalarının dil çevirisi, resim, video ve metin anlama, arama ve indeksleme, içerik önerisi ve diğer birçok alandaki ürünler üzerinde büyük bir etkisi olmuştur.
Yann LeCun
Yapay zeka alanındaki bazı insanlar, görüntü, metin, ses, ses ve video anlayışını, muhakemesini ve planları uygulayarak milyarlarca insanı etkileyen gerçek dünya sorunlarını çözüyor. FAIR, ilerlememizi teknik belgeler, açık kaynak kodları ve öğretim materyalleri şeklinde olabildiğince çabuk paylaşır. FAIR, insanların en son endüstri gelişmelerini bilmelerini ve bilimsel ilerlemeyi daha hızlı gerçekleştirmelerini sağlamak için yeni bilgi ve araçlar sağlar.
Endüstrideki, akademi dünyasındaki ve devletteki diğer insanlar, çalışmalarımıza dayanarak yenilik yapabilir, yeni ürünler yaratabilir, yeni şirketler yaratabilir ve yeni bilimsel keşifler yapabilir. Hedeflerimiz aynı ve bu gelişmeler herkese fayda sağlıyor. Ürettiğimiz yapay zeka yazılım araçları, yüksek enerjili fizik, astrofizik, biyoloji, tıbbi görüntüleme, çevre koruma ve daha birçok alanda araştırma yapmak için yüzlerce ekip tarafından kullanılıyor.
Le Cun, kariyerine 1980'lerin sonunda AT&T BELL Laboratuvarlarında başladı ve modern dünyaya güç veren birçok yenilik üreten iddialı bir açık araştırma kültürü gördü. Transistörler, güneş pilleri, lazerler, dijital iletişim teknolojisi, Unix sistemleri ve C / C ++ dilleri dahil olmak üzere bu yeniliklerin AT&T üzerinde önemli bir etkisi oldu. Ancak bunlar ve daha fazla keşif ve yenilik (bir düzineden fazlası Nobel Ödülü ve Turing Ödülü'nü kazandı) tüm dünya üzerinde daha büyük bir etkiye sahip oldu.
Bu bizim yapay zeka arayışımız. Makinelerin, hayvanların ve insanların zekasını anlamak, çağımızın en büyük bilimsel zorluklarından biridir ve akıllı makineler inşa etmek, zamanımızın en büyük teknik zorluklarından biridir. Endüstride, akademide veya kamu araştırma alanındaki hiç kimse tekel fikirlerine veya fenomenlerine sahip olamaz. Akıllı bilim ve teknolojide ilerleme kaydetmek için, tüm araştırma topluluğunun ortak çabalarına ihtiyaç vardır.
Yann LeCun, Courant Koleji ve Veri Bilimi Merkezi'ne bağlı, New York Üniversitesi Gümüş Profesörü, Facebook Başkan Yardımcısı ve Baş Yapay Zeka Bilimcisi. Facebook Yapay Zeka Araştırmaları ve New York Üniversitesi Veri Bilimi Merkezi'nin kurucusudur.Paris Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri alanında doktora ve Toronto Üniversitesi'nden doktora sonrası diploması almıştır. ATT Bell Labs'a katıldı ve 1996 yılında ATT Labs'ta Görüntü İşleme Araştırma Direktörü oldu. New York Üniversitesi'ne 2003'te katıldı ve Facebook'a 2013'te katıldı.
Xinzhiyuan AI WORLD 2018 [Erken Kayıt Bileti]
Satılık!
Xinzhiyuan, AI WORLD 2018 konferansını 20 Eylül'de Pekin'deki Ulusal Kongre Merkezi'nde gerçekleştirecek ve makine öğrenimi vaftiz babası, CMU profesörü Tom Mitchell, Mikes Tekmark, Zhou Zhihua, Tao Dacheng, Chen Yiran ve diğer AI liderlerini makine zekasına dikkat etmeye davet edecek. Ve insan kaderi.
Konferans resmi web sitesi:
Şu andan 19 Ağustos'a kadar Xinzhiyuan, küresel yapay zeka liderleriyle iletişim kurmak ve küresel yapay zeka endüstrisinin sıçrama gelişimine tanık olmak için sınırlı sayıda erken kayıt bileti satacak.
-
Aktivite hattı bileti satın alma bağlantısı:
-
Etkinlik satırı bilet alımı için QR kodu:
