周刊#003提要:吴恩达团队盘点2019 AI 大事件&圣诞 AI 论战
为了帮助中国人工智能科研、从业者们更好地了解全球人工智能领域的最新资讯,智源研究院编辑团队本周整理、编辑了第3期《智源社区AI周刊》,从学术(论文和新思想分享、最新学术会议等),行业和政策(技术产业政策、项目基金申请、技术投融资等),人物(学者的人士变动和获奖情况)、数据(数据集分享),产品(新工具和应用推荐),求职(职场研究报告等)等诸多角度,鸟瞰过去一周内在人工智能领域值得关注的新思想、新动向和新成果等,以飨大家。
在过去一周(2019/12/23~2019/12/29)左右时间,首先值得推荐的内容有以下3方面:
Gary Marcus 和Yoshua Bengio就符号处理和因果关系与目前AI发展方向的联系展开辩论。Gary Marcus 认为,符号处理对于因果关系至关重要;在人类等高级生物中,人们发现了很多分工不同的大脑区域,期望复制完整的体系结构是非常不现实的。Yoshua Bengio认为,我们可以在保持深度学习框架的同时加入因果推理,新的人工智能系统或许可以利用注意力机制,或者通过新的模块和训练框架来实现(例如元学习和基于智能体的方式)。(详情参见#003周报“观点”栏目)
吴恩达团队盘点今年AI最重要领域内的六大标志性事件和趋势:(1)自动驾驶在2019年遭遇瓶颈;(2)Deepfake假视频泛滥;(3)人脸识别落地受挫,*插手立法遏制;(4)NLP飞跃,语言模型变得精通语言;(5)机器学习更多地依赖模拟数据;(6)符号主义和连接主义的古老争论再燃。(详情参加#003周报“行业与政策”栏目)
斯坦福大学开源图神经网络的通用性能评价基准数据集 OGB。图神经网络发展到现在,尚无一个公认的基准测试数据集。许多论文采用的方法往往是针对较小的、缺乏节点和边特征的数据集上进行的。因此,在这些数据集上取得的模型性能很难说是最好的,也不一定可靠,这对进一步发展造成阻碍。在 NeurlPS 2019 大会的图表示学习演讲中,Jure Leskovec 宣布开源图神经网络的通用性能评价基准数据集 OGB(Open Graph Benchmark)。通过这一数据集,可以更好地评估模型性能等方面的指标。(详情参见#003周报“数据”栏目)
下面,是上一周(2019/12/23~2019/12/29)
左右时间内,在AI领域值得关注的各个要点的详情介绍。
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▷ 学术:论文和新思想分享、最新学术会议等
▷ 行业和政策:技术产业政策、项目基金申请、技术投融资等
▷ 人物:*学者的人士变动和获奖情况
▷ 数据:数据集分享
▷ 产品:新工具和应用推荐
▷ 求职:职场研究报告等
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