产业气象站|Bengio首期推特小课堂:从“AI未来五年”谈到“怎么教小孩学机器学习”
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YoshuaBengio来Twitter传道授业解惑啦!
YoshuaBengio是2018年图灵奖获得者 , 蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系教授 , 蒙特利尔学习算法研究所(MILA)科学主任 , 以及微软研究院顾问 。
这是他首次在Twitter上亮相 , 不过可惜的是 , 他并没有开通自己的Twitter账号 , 而是借着微软研究院的官方Twitter账号发言 。
早在7月11日 , Bengio就在微软研究院的官方Twitter上发布了一个视频 , 表示会在7月16日与网友进行问答互动 。 Bengio在视频中说 , 可以就他的研究工作提任何问题 , 并特别提到他发表在ICML2020的一项工作 。
不过提问者似乎对如何入坑AI以及其它学术问题更感兴趣 , 有人甚至问Bengio如何教小学生学习AI , Bengio也毫不介意 , 非常热情耐心地回答了二十多个问题 , 让我们来看看Bengio都分享了哪些真知灼见吧 。
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可以在这个网页或Twitter上搜索“#AskYoshua”查看所有网友的问题 。 虽然回答时间已经过去了 , 仍有不少网友想请教Bengio 。
#AskYoshua问答:https://twitter.com/hashtag/AskYoshua? src=https://pcff.toutiao.jxnews.com.cn/p/20200727/hashtag_click
Bengio提到的发表在ICML2020的论文是《LearningtoCombineTop-DownandBottom-UpSignalsinRecurrentNeuralNetworkswithAttentionoverModules》 , 感兴趣的同学可以去看看:
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论文的ICML主页:https://icml.cc/virtual/2020/poster/6039
以下是问答内容 , AI科技评论进行了不改变原意的整理:
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如何入坑AI?01、RakshithV:为了从理论转向实际从而更好地理解深度学习 , 我应该怎么做?是实现论文 , 还是参加Kaggle竞赛 , 还是其它途径?
YoshuaBengio:首先 , 你需要敢于实践 , 亲自动手尝试 。 复现论文是一个很好的起点(除非拥有大量算力 , 一般我都进行小型实验) 。
然后 , 你可以自问 , 采用什么方法可以使实现结果变得更好 。 如果发现论文中的结果不可复现 , 请不要犹豫 , 立刻与作者联系!
最后 , 不要犹豫 , 发表你的复现结果吧(例如 , 发表在arXiv) , 不管它是否奏效(知道复现结果的难度也是很有用的) 。
02、ZaryabAkram:您对刚进入AI领域的研究人员有什么建议?
YoshuaBengio:通过阅读足够深入地了解AI领域之后 , 将注意力集中在可以逐渐成为专家的某个领域 , 花时间阅读该领域的文献 。
另外 , 通过自己进行实验来建立你的直觉 , 然后开始听从这些直觉去实践 , 有些会起作用 , 有些则不会 。
03、MarcosPereira:如果有人想开展独立研究以弥补深度学习当前的缺点(涉及构建人类智能的更大目标) , 您认为如何开始比较好?
YoshuaBengio:每个机器学习研究人员都会对这个问题有不同的答案 , 这很棒 , 因为我们不知道什么idea是有用的:研究是一种探索 。 您可以通过观看我最近的演讲 , 并阅读我的近期论文来了解 。
04、devasatyasriramchinthapenta:我是一名学生 , 对深度学习研究感兴趣 , 但对应用不感兴趣 。 我该如何从纯数学(概率统计)着手研究计算机视觉或其他领域?
YoshuaBengio:即使只想进行基础研究 , 也应该动手理解概念 , 多亲自观察实验的结果 , 建立不仅基于理论而且基于经验的强烈直觉 。 系统1(经验)和系统2(理论)需要协同工作!
05、Ash:来自软件工程等应用领域的人如何开始AI研究?
YoshuaBengio:我和IanGoodfellow、AaronCourville合作写了《深度学习》 , 这本书可以为你们提供帮助 。
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