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Geoff Hint国防on:我反对谷歌军事项目论文评审机

发布时间:2018-12-24 04:14

  北京赛车平台送彩金_北京PK10投注站老平台_北京PK10投注十大平台:原标题:Geoff Hinton:我反对谷歌军事项目,论文评审机制正在阻碍创新

  作为人工智能先驱者、Google Brain高管和多伦多大学教授,Geoffrey Hinton对于谷歌参与五角大楼AI军事项目的态度如何?在最近的一次访谈中,他终于告诉人们:我反对!此外,Hinton还对人工智能在创新上的挑战等问题发表了意见。看得出,Hinton对于人工智能的未来非常有信心,他也希望研究者们能够将眼光放得更加长远。

  20 世纪 70 年代初期,Geoff Hinton 开始做简单的数学模型,模仿人脑神经元视觉理解世界的过程。之后数十年,人工神经网络仍然是一门不实用的技术。但是 2012 年,Hinton 和他的两名本科生使用神经网络实现了计算机图像目标识别准确率的大幅提升。之后六个月内,谷歌收购了这三名研究者创办的创业公司 DNNresearch。

  「作为谷歌高管,我不应该公开抱怨五角大楼项目,因此我私下里抱怨。」Geoff Hinton 说。

  NeurIPS 2018 期间举办了人工智能 G7 大会,来自世界顶尖工业化经济体的代表讨论如何鼓励 AI 的优势,并最小化其负面影响(如工作职位减少和学会歧视的算法)。Geoff Hinton 参加了这次会议,《连线》对他进行了访问。访问内容如下:

  Wired:加拿大总理贾斯丁·特鲁多在人工智能 G7 会议上说,需要更多研究来应对人工智能带来的伦理挑战。你怎么认为?

  在欧亚集团看来,乌克兰如果进入“战争状态”,势必对明年3月总统选举产生影响。“乌俄2014年至2015年冲突最严重的时期,波罗申科没有采取这类举措。这(战争状态)触发新问题……总统选举是否将推迟。”

  Geoff Hinton(下称 GH):我一直很担心致命自主武器的滥用。我认为应该设立类似《日内瓦公约》的法规来禁止它们的使用,就像禁用化学武器那样。即使并非所有国家或地区都签署这样的条约,但它可以作为一种道德旗帜。你会注意到谁没有签署它。

  Wired:超过 4500 名谷歌员工签名抗议抗议五角大楼合同。谷歌称该项目并非用于攻击目的。你是否签署了抗议书?

  GH:作为谷歌高管,我认为我不应该公开抱怨它,因此我私下里抱怨。我没有签署抗议书,而是和谷歌联合创始人 Sergey Brin 吐槽了几句。他说他对此也很苦恼。还好现在谷歌放弃竞标五角大楼的合同。

  Wired:谷歌的领导者决定仅完成合同,而不是续约合同。他们发布了关于 AI 应用的准则,保证不将技术用于武器。

  此外,中国在量子通信、量子雷达、有人-无人航空反潜等方面也展现了出乎美国意料的创新能力。中国的国防规划、财政支持和军工科研体系也比美国更加高效、敏捷、持之以恒、首尾一致,使得中国军工从理念到产品的流程大大快于美国,巨无霸的制造业基础则确保了低成本。总装和军兵种装备部的组建,更是完成了中国军工从“先解决有无问题”的技术引导向“谋打赢”的需求引导的转型。

  随军政策调整,促使军队各级党委、政治机关认真思考怎样把这件好事办好。一些部队加紧对正连职干部和四级以上军士长家庭情况进行调查摸底,掌握准确需求;一些部队已启动与军地有关部门的协调沟通机制。

  应该说,这个兰德报告的真正干货并不很多,但正确地认识到中国军事现代化(和更加广义的中国崛起)并不是单纯学习外国先进经验的结果,自主创新一直是动力之一,而且地位越来越重要。中国不仅着眼于威慑,而且在扎实地向战则必胜的方向努力。打赢而不仅仅是吓阻,这才是中国的目标。考虑到兰德对美国政府和军方高层的影响,这是难能可贵的忠告。

  GH:我认为谷歌做出了正确的决定。将来或许所有事情都需要云计算,我们很难知道在哪儿画线,一定程度上画线这件事是随意的。我很高兴谷歌画下了这条线。这些准则对我来说意义重大。

  Wired:人工智能在日常生活中也引发了一些伦理问题。例如,用软件为社会服务或医疗做决策。我们应该注意什么呢?

  GH:在让技术运转这方面我是专家,但在社会政策方面我是外行。我对此持有技术专业见解的地方在于,监管结构是否坚持让你解释 AI 系统的运行原理。我认为这将是灾难。

  人们无法解释自己做很多事的工作原理。当你雇佣某人时,决策是基于你能够量化的所有事物,以及所有本能直觉。人们不知道自己是怎么决策的。如果你让人解释自己的决策,你就是强制他们编故事。

  神经网络也有类似的问题。当你训练神经网络时,它会学习从训练数据中提取的十亿个表示知识的数字。如果你输入一张图像,它会输出正确的决策,比如这是不是行人。但是如果你问它「为什么你这么认为?」,要是有用于决定一张图像中是否包含行人的简单规则,那这个问题早就解决了。

  在上世纪60年代做出了一个重大战略决策,就是搞三线建设。三线建设,使中国有了一个相对安全的战略后方,同时也形成了中国的威慑力。中国的三线建设在世界军事史和经济史上是史无前例的。建国初期,多次提到:我们在经济建设问题上要学习苏联。他们那里有现成的经验,这些也是成功的。[详细]

  GH:你应该基于执行效果来管理它们。运行实验来看是否存在偏差,或者它会不会杀人。拿自动驾驶汽车来说,我认为人们逐渐接受它了。即使你不怎么了解自动驾驶汽车的运作原理,但如果自动驾驶汽车的事故率大大低于人类驾驶汽车,那么这就是件好事。我认为我们必须像对待人类一样对待人工智能系统:只看它们的执行效果,如果它们不断遇到困难,那你可以说它们不够好。

  潘某某和何女士是男女朋友关系。潘某某近段时间迷上了一款网络游戏不能自拔,玩游戏需要投入不少钱,这就让本来工资不高的他在经济上更加捉襟见肘了。

  Wired:你曾经说过,思考大脑的运作原理对你在人工神经网络方面的研究有所启发。人类大脑通过由大量突触联结而成的神经元网络从感官中获取信息。人工神经网络通过由权重连接的数学神经元网络获得数据。在上周发布的一篇论文《Assessing the Scalability of Biologically-Motivated Deep Learning Algorithms and Architectures》中,你和几位共同作者认为我们应该进一步揭示人脑中的学习算法。为什么?

  GH:人脑与大部分神经网络解决的问题大相径庭。人脑中大约有 100 万亿个突触,是人工神经网络权重数量的 10,000 倍。人脑使用大量突触尽可能多地从几个 episode 中学习。而深度学习擅长利用神经元之间的连接(比人脑突触少得多)来学习,且它还需要有很多 episode 或样本。我认为人脑不考虑将大量知识挤到少量连接中,它考虑的是用大量连接来提取知识。

  《装甲战争》PVE剧情副本分为三种难度,你可以任意选择难度进行挑战,而且无论PVE胜负与否,都会掉落大量金币与经验,从此告别怕被高玩吊打,至少欺负不了玩家,你还可以拿电脑出气啊!

  俄国防部将向印度传授常规武器以及战略武器的使用经验。据媒体报道,近期印度将向俄长期租赁另一艘971I型“狗鱼”-B核潜艇和多架图-22M3远程轰炸机。

  在对外经贸大学创“双一流”学科建设引领下,研究院立足青岛、面向世界,服务地方经济社会发展宗旨。设有“中国自由贸试验区易区研究中心”、“跨国公司研究中心”等科研组织。面向青岛地方经济发展,完成了《中国—上合组织地方经贸合作示范区规划》、《青岛市欧亚产业园研究报告》、《青岛市西海岸新区现代国际贸易示范区研究报告》等多项课题,其中《中国—上合组织地方经贸合作示范区规划》得到国家认可。两年来,青岛研究院已为青岛及山东区域举办培训近50班次,讲座40余场,学员超过5000人,其中厅局级干部达200多人。与美国佛罗里达国际大学、佐治亚州立大学、印第安纳大学、德国洪堡大学、韩国首尔科学综合研究生院等多所国际知名高校开展合作项目。

  Wired:要使机器学习系统更多地按人脑的方式运作,我们应该怎么做?

  商务部国际贸易经济合作研究院副主任白明,演讲主题为《中美贸易战背景下我国经济安全》;北京航空航天大学公管管理学院原副院长、安全应急管理研究所所长胡象明,演讲主题为《政府信任风险视角下的政治安全逻辑》;海关总署监管技术研究中心高级统计师王晶,以《国门安全治理与海关策略》为题予以分享;青岛海关原副关长演讲的题目是《反走私与国家安全》;国家行政学院应急管理教研部教授李雪峰,演讲主题为《“一带一路”建设项目安全风险应对—以中缅建设项目为例》;对外经济贸易大学青岛研究院副院长、公共管理学院教授王树文,演讲主题为《国家安全下中国海关四十年管理组织变革》;上海海关学院副教授王菲易,以《整合海关安全职能,构建口岸监管新格局》为主题作了演讲;湛江海关副调研员刘玲,主题演讲了《关检融合效果评价研究》。

  俄罗斯外交部长谢尔盖·拉夫罗夫26日反驳乌方指认,说乌方“危险举动”导致双方海军对峙。

  总书记指出:没有以同志为核心的党的第一代中央领导集体团结带领全党全国各族人民浴血奋斗,就没有新中国,就没有中国社会主义制度。[详细]

  (Hinton 从钱包里掏出一个大的硅芯片,是 Graphcore 公司的一款芯片原型。)

  此前,乌克兰总统曾保证,在该国境内实施军事戒严不会影响乌军在顿巴斯的行动,而且也不会进行紧急动员。

  “古者日在北陆而藏冰,而出之。”西陆是春日向荣、振兴崛起的象征。带着中国数亿网民的虔诚期待,西陆网正以积极乐观之心性、昂扬向上之风貌,推动全球华人军迷为大国之崛起而奋斗!

  我们用来运行神经网络的几乎所有计算机系统,甚至谷歌的特殊硬件,都使用 RAM 来存储正在运行的程序。将神经网络的权重从 RAM 中取出以便处理器使用需要耗费大量能源。因此每个人必须确保自己的软件能够获取权重,软件还会多次使用权重。这是一笔巨大的成本,而你对每个训练样本都必须这么做。

  外交学院教授李海东30日对环环(ID:huanqiu-com)说,澳大利亚智库的这份报告不是就事论事地沟通交流,也不是心平气和地客观评论,相反是充满政治偏见的表达。“说中国人跑去西方高校窃密,这有点夸大其词,更何况技术交流是相互的。”

  在 Graphcore 芯片上,权重存储在处理器上的缓存中,而不在 RAM 中,这样权重就无需移动。这样很多事就比较好探索了。我们或许将得到这样的系统:拥有一万亿权重,而每个样本只能接触其中十亿权重。这样就更像大脑的规模了。

  Wired:近期对 AI 和机器学习日益高涨的兴趣意味着对相关研究的资助前所未有。该领域的快速增长是否也带来新的挑战?

  GH:社区面临的一项巨大挑战是,如果现在你想发表一篇机器学习论文,那么论文中必须有图表,表中列举不同数据集、不同的方法,且你提出的方法必须看起来是最好的那一个。如果不是,那么这篇论文很难发表。我认为这不利于人们思考创新型想法。

  现在如果你写了一篇表达全新想法的论文,它几乎没有可能被接收,因为很多年轻的论文评审者压根不理解它。或者它到了资深评审者手里,但 ta 要评审太多论文,无法在第一轮就理解它,并认为这篇论文无意义。任何让大脑受伤的事物都可能不会被接受。我认为这非常糟糕。

  在基础的科学会议上,我们应该追寻全新的想法。因为我们知道长期来看,全新想法要比小的改进具备更大的影响力。现在我们的做法颠倒了,我认为这是最大的弊端。

  解放军报讯  记者杜康、特约记者赖文湧报道:问题牵引答疑解惑,现场模拟论证对策……日前,第73集团军党委机关军事理论夜校第26期讲座开讲。讲台上,参谋部信息保障处副团职参谋韩炳亮抛出作战问题,台下机关干部给出解决对策,韩炳亮再依托一体化网络模拟训练平台现场论证对策是否科学。截至第26期讲座结束,已有40余个作战问题被研究解决。

  GH:只需要等待几年,失衡会纠正失衡。这只是暂时的。公司忙于教育员工,大学忙于教育学生,大学终将雇佣更多该领域的教授,它会自行回归正确的道路。

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  “安全路线”比赛项目裁判委员会谢尔久克上校,也对比赛的裁评系统赞不绝口。他说,今年的比赛结果确认非常快,中国用高科技打造了一个非常棒的智能裁评系统。

  Wired:一些学者提醒,当前的人工智能炒作将导致「AI 寒冬」,就像 1980 年代那样,由于进展无法满足期望,而导致兴趣和资金的干涸。

  GH:不会进入「AI 寒冬」,因为 AI 已经进入你的手机了。在之前的「AI 寒冬」中,AI 并没有成为人们日常生活的一部分。而现在它是了。

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