人工智能在2017年成了热门话题。一些人认为，超级智能机器人可能会以令人不舒服的方式接管这个世界; 另一些人则表示这种恐惧被夸大了。后者的观点获得了大多数人的支持，因为AI目前还远没有超越人类的智慧。
我们针对“你眼中2017年最重要的AI大事件是什么？”进行了一次问卷调查，科技大佬如辛顿、吴恩达、安德鲁·摩尔等纷纷给出了他们的答案。
罗德尼·布鲁克斯（ Rodney Brooks ）：
Rethink Robotics公司创始人
2017年对我来说最重要的人工智能事件是，我在2017年12月17日星期天NFL比赛转播中看到的一条电视广告。这条NFL的广告说，它现在使用机器学习挖掘粉丝需求。广告的结尾显示NFL正在AWS（亚马逊网络服务）上托管它的ML项目。这是三个星期前的一件事。我感觉其意义在于，关于ML / AI的炒作如此广泛，估计会对NFL球迷产生影响。
吴恩达：
Landing.AI CEO
AlphaGo展示了计算和数据的力量。但是，卡内基梅隆大学的Libratus，一个不断迭代的德扑程序，则进行了更多的创新。从技术角度来看，这是一个令人惊喜的结果。
安德鲁·摩尔（Andrew Moore）：
卡耐基梅隆大学计算机科学学院院长
Libratus AI胜过四名顶级职业扑克玩家。无限制德州扑克解锁了一种新的游戏形式，即AI必须考虑对手的故意误导。在一个对信息真实度越来越需要严格甄别的世界，我们看到新一代AI对原始事实的甄别加强了，这真是太神奇了。
杰弗里·辛顿（Geoffrey Hinton）：
多伦多大学教授
我认为2017年AI在许多方面都取得了很大的进展，但并没有突破性的进步（2014年神经网络用于机器翻译，2016年AlphaGo征战）。
在我看来，最令人印象深刻的进展如下：
神经网络架构搜索：使用神经网络自动化神经网络设计，并已经发挥作用。
基于注意力机制的机器翻译，不再需要循环或者卷积了。
Alpha zero下国际象棋：它很快就学会下国际象棋，并且超出了世界上最好的国际象棋软件的水平。
格雷格·迪亚莫斯（Greg Diamos）：
百度硅谷人工智能实验室高级研究员
今年，我对斯坦福大学的研究团队印象非常深刻，他们开发了第一批可以检测心律失常并及时告知人类医生的AI放射科医师。我认为随着技术的发展，人工智能的医学应用将会取得令人瞩目的成绩。
阿兹·哈尔（Azeem Azhar）：
Peer Index创始人，Exponential View 负责人
我关注两个探讨AI如何负责任施行的事例。这两个事例都有助于我们解决AI的缺点。
第一个是微软研究院的凯特·克劳福德（Kate Crawford）的一次演讲，他介绍了机器学习算法是如何出错的，是如何强化和扩大现有偏见的。
第二个是剑桥大学阿德里安·韦勒（Adrian Weller）撰写的论文，要构建符合我们公平直觉的算法系统。
我们必须处理好凯特和阿德里安所提出的问题，以利于技术人员的研究和发展。
泰拉·里昂（Terah Lyons）：
Partnership on AI执行主席
今年，边缘化问题给我们带来了一波又一波震惊。女研究员克里斯汀·隆（Kristian Lum）受到同事性骚扰事件就是一个警示，多样性问题已经不是一个次要的问题了，这会对人工智能领域产生明显的影响。
技术行业不断猖獗和有害的性别歧视问题会给AI领域带来灾难性的后果，排他性设计带来的灾难性后果会产生一系列其他的问题，其中技术放大和延续人类偏见是最糟糕的。
我们所有人都有责任把包容作为创新的首要原则，特别是在能够产生巨大利益的AI领域。2018年人工智能领域将要解决的所有重大挑战中，包容必须在第一位。
宾恩·金（Been Kim）：
谷歌大脑研究科学家
今年最让我感到兴奋的话题是可解释性，这意味着人类可以理解人工智能模型。
今年，国际机器学习会议（ICML ）第一次探讨了可解释性，还举办了两个相关的研讨会。在2017年的NIPS会议上，除了一个研讨会和两个讲习班，还有几次关于可解释性的口头报告。这一趋势似乎可以持续到明年——CVPR会议和FATML会议将继续探讨可解释性。
理查德·索彻（Richard Socher）：
Salesforce的首席科学家
也许2017年最重要的事件出现在本月初的NIPS会议上。伦理道德在研究领域是令人印象深刻的一大创新性的主题，它是一个重要的提醒，提醒每个人，人工智能的成功依赖于信任、透明和平等的核心价值观。
来源：axios
作者：Steve LeVine
智能观 编译
—完—
亲爱的朋友：
通过科技大佬眼中的大事件，我们可以看到过去的这一年AI领域里程碑式的进展，也可以感知接下来的方向。
那么，这一年中，让你印象深刻的AI事件有哪些呢？
祝安！
智能观 一米
2017-12-28 于北京中关村
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