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中南大学教务管理系统-活动 | 腾讯×Nature Research:发问AI与机器人的未来

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「 42. 」

这是科幻小说《银河系周游攻略》中智能核算机「Deep Thought(沉思)」经过750万年运算,找到的「关于生命,世界及一切问题的终极答案」。

为什么是42?「沉思」把这个问题交给了一台更高智能的电脑——地球来答复,现在仍无解。

受这个终极答案的启示,咱们提出了 「AI与机器人的42个大问题」,期望激起大众对人、AI与机器人未来的久远考虑与规划。Yoshua Bengio和Jrgen Schmidhuber等顶尖科学家已选出他们最关怀的问题,欢迎你也参加调研。

首届「 AI 与机器人大会 」

腾讯 x Nature Research 联合出现

为了深化评论,腾讯 AI Lab 还携手Nature Research(天然科研)及旗下《天然-机器智能》、《天然-生物医学工程》两本期刊,于 9月2日在深圳联合举行世界首届「Nature Conference - AI与机器人大会」,发布 42 个大问题完好陈述,并约请 11 位世界闻名学者更进一步,针对 AI+病理、AI+医药、协作机器人和 AI 智能帮手等四大前沿研评论题,用「小范畴」的名贵常识与阅历拆分「大问题」,给出更深入细致的答案。

11 位世界闻名学者

深度阐释四大前沿范畴「大问题」

大问题1:AI怎么协助人类更健康地日子?

答题者:Aydogan Ozcan

美国加州大学洛杉矶分校 Chancellor’s 教授

霍华德休斯医学研讨所(HHMI)教授

美国国家发明学会(NAI)会士

Holomic/Cellmic公司和 Lucendi公司创始人

他是一位超卓的研讨者,其研讨范畴包含生物成像、无透镜成像和生物光学等范畴。他提出的无透镜显微办法(Lensless Microscopy)对低本钱生物样本检测技能的开展具有至关重要的效果。尤其是近年来与深度学习的结合,更是让这一技能有了让人人都用上先进医疗检测剖析技能的潜力。

他是一位出色的发明者,他发明了本钱低价的手机显微镜,凭借相应剖析算法,可协助医疗资源不完善的开展中国家和地区取得有用且低本钱的检测服务。Ozcan 持有 40 多项专利(还有 20 多项正在请求中),触及医疗和光学许多范畴。

他也是一位成功的创业者,其创建的 Holomic/Cellmic 公司是世界经济论坛 2015 年提名的科技前锋公司之一。别的,他还创建了 Lucendi,旨在开发 AI 使能的智能丈量体系。

科技怎么为人类发明更健康美好的日子?你将在首届 AI 与机器人大会上得到 Ozcan 教授的答案。

大问题2:AI怎么处理人口老龄化问题?

答题者:Thomas Fuchs

留念斯隆凯特琳癌症中心核算病理学研讨组担任人

Paige.AI 公司创始人

威尔康奈尔医学院研讨生院副教授

沃伦阿尔珀特数字与核算病理学中心主任

本年3月美国食品药品监督办理局(FDA)向建立仅一年多时刻的创业公司 Paige.AI 颁发了「突破性设备(Breakthrough Device)」称谓,颁发给 AI 癌症确诊技能研制公司尚属初次。作为该公司创始人兼首席科学家,Thomas Fuchs 正领导着一个由病理学家、AI 研讨者、医疗专家组成的团队为临床医疗开发大规模机器学习算法。

早在这股深度学习热潮之前,Thomas Fuchs 已开端核算病理学研讨,2008 年,他提出运用安排微阵列的核算病理学剖析猜测肾通明细胞癌患者的存活率。2010 年, 他的博士论文《核算病理学——一种机器学习办法》初次界说了核算病理学这一新范畴,并调查研讨了可用来回答病理学研讨和临床问题的一些核算学办法。因而,Fuchs 常被称为「核算病理学之父」。

近年来,他所领导的团队也开端探究深度学习在核算病理学范畴的运用。比方,Fuchs 领导的团队提出了运用卷积神经网络(CNN)来猜测胰腺癌的放疗生存率,并探究了根据深度卷积主动编码器聚类模型的无监督癌症分型。

在AI与机器人大会上,Fuchs 教授将与咱们共享机器学习在核算病理学范畴的现状和前景,你将在这儿看到医疗 AI 的未来。

大问题3:要发明现代版阿西莫夫机器人规律吗?

答题者:Sami Haddadin

德国慕尼黑工业大学机器人与机器智能学院院长

德国慕尼黑工业大学机器人科学与体系智能系主任

你知道被能挥出几吨力气的拳头的机器人用「小拳拳」打胸口是什么感觉吗?机器人安全研讨专家 Sami Haddadin 就亲身体会过。这需求的可不仅仅人与机器之间的相互信赖,更需求满足的技能研制实力供给充沛的安全确保。

依照现在的开展趋势,机器人将越来越多地进入咱们的作业和日子空间,成为咱们的帮手、搭档、朋友乃至伴侣。在这样的场景从科幻变成实际之前,机器人的安全将会是一个至关重要的问题。Haddadi中南大学教务管理系统-活动 | 腾讯×Nature Research:发问AI与机器人的未来n 在学术生计伊始便开端了对机器人安全的前沿探究。2005 年,他的硕士论文探究了安全人-机器人交互的评价方针和操控结构。尔后,Haddadin 的研讨范畴进一步拓宽到各种不同的人机交互与机器人研讨和运用场景,比方磕碰测验、人形机器人操控、人机交互的损伤评价、柔性机器人和人机协平等。2013 年,他出书了机器人安全教科书《完成安全机器人:向阿西莫夫榜首规律行进》。此外,Haddadin 也很早就探究了机器学习在机器人操控中的运用。

阿西莫夫机器人榜首规律是:机器人不得损伤人类,或坐视人类遭到损伤。咱们有望在实际日子中阅历阿西莫夫榜首规律吗?在AI与机器人大会上,Haddadin 教授将与咱们共享机器人安全范畴的前沿探究和未来展望。

大问题4:通用AI会完成吗?

答题者:北野宏明(Hiroaki Kitano)

日本体系生物学研讨所担任人

索尼核算机科学试验室总裁兼CEO

冲绳科学技能大学院大学教授

理化学研讨所(RIKEN)归纳医学科学中心小组主任

假如你对机器人竞技感兴趣,就不或许没听说过「机器人世界杯(RoboCup)」。1993 年,北野宏明联合建议「机器人世界杯建议」,以促进对AI和智能机器人的研讨。自 1997 年榜首届 RoboCup 在日本名古屋成功举行以来,该项机器人年度比赛现已开展成了全球AI和机器人研制范畴的一项重要盛会。北野对该项目提出的方针颇令人等待:到 2050 年,要组成一支彻底智能化的类人机器人去攫取世界足联世界杯的冠军。

北野被视为机器人和AI范畴的重量级大师。在参加索尼核算机科学试验室后,他参加开发了索尼公司闻名的机器宠物狗 AIBO和类人机器人QRIO,内行业界很早便提出了机器人独立考虑、与人类共存的理念。

在人工智能范畴,北野早在 1989 年就已开端探究神经网络的潜力。1990 年,他初次对神经网络练习的收敛速度进行了试验研讨。他研讨的 AI 范畴还包含大规模并行处理、机器翻译、天然言语处理、遗传算法、进化算法等。

北野的研讨范畴广泛,不仅是机器人和人工智能,他在其他许多范畴都做出了重要的前驱性奉献,如体系生物学、人工生命体、癌症医治和太阳能等。特别是体系生物学方面,他推进了该范畴的体系性开展,其编写的《体系生物学根底》是该范畴的重要教科书,论文《核算体系生物学》影响深远,还参加了体系生物学符号言语 SBML 的开发。

关于这样一位研讨范畴广泛又十分成功的探究者,你必定会猎奇他会在AI与机器人大会上共享怎样的见地。来与咱们一同见证吧!

大问题5: AI会助力太空探究和旅行吗?

答题者:Sethu Vijayakumar

爱丁堡大学机器人学教授,领导爱丁堡机器人学中心

阿兰图灵项目联合主任

爱丁堡皇家学会会士

假如想知道真实的机器人厮杀是怎样的,你必定不能错失 BBC 的电视节目《机器人大擂台(Robot Wars)》。作为该节目第 8-10 季(2016-2018)的评委之一,Sethu Vijayakumar 自 1998 年在东京工业大学取得博士学位之后,就一向致力于探究研制可以具有学习才能的机器人。他很早的时分就探究过核算学习办法在实时机器人学习中的运用,也研讨了强化学习对机器人操控的价值,其 2005 年的论文《Natural Actor-Critic》对强化学习的开展有重要影响。

Vijayakumar 教授现在带领团队研讨的方向包含用于北海石油钻井渠道的机器人、四足机器人、人形机器人、外骨骼技能、机器义肢、实时运动操控等。

特别要说到的是,Vijayakumar 教授正在为美国国家航空航天局(NASA)的火星方案尽力——将人形机器人送上火星。尽管现在还有很长的路要走,但相关的研制作业正在紧锣密鼓地进行中。Valkyrie 机器人是 NASA 为该方案所规划的原型开发渠道,其间一台正在苏格兰爱丁堡大学承受 Vijayakumar 团队的练习。

Vijayakumar 教授将在AI与机器人大会上共享机器人从工厂到家庭的开展旅程,并将为咱们描绘机器人开展的未来图景。

大问题6:机器人的未来方向是什么?

答题者:张正友

腾讯 AI Lab 及 Robotics X 试验室主任

IEEE 及 ACM 会士

张正友博士,现在担任腾讯 AI Lab 及拔苗助长腾讯 Robotics X 试验室主任。他是ACM Fellow(世界核算机学会院士)和 IEEE Fellow(世界电气电子工程师学会院士),他也是世界闻名的核算机视觉和多媒体技能专家,在立体视觉、运动剖析、摄像机标定、机器人导航、沉溺式长途交互等方面均有开创性奉献。他在世界顶尖会议和杂志上宣布论文250余篇,论文引证次数50500屡次,近200项专利。

1990 年,张正友在巴黎第十一大学取得博士学位,之后在法国国家信息与主动化研讨所作业。几年后他参加了微软,在雷德蒙德微软研讨院开端了 20 年的研制作业。

1998 年,张正友博士提出了一种相机标定的技能(被称为「张氏相机标定法」),对相关范畴的开展产生了十分严重的影响,该论文到现在已被引证了超越 15000 次,并因而研讨在 2013 年获 IEEE Helmholtz 时刻检测奖。

在本次 AI 与机器人大会上,他将与各位嘉宾深度评论 AI与机器人从虚拟到实际结合的前景。

大问题7:AI的未来方向是什么?

答题者:俞栋

腾讯 AI Lab 副主任及西雅图试验室担任人

IEEE 会士

俞栋是初次将深度学习技能运用在语音辨认范畴的研讨领头人之一,2010 年俞栋与其他研讨者协作探究了深度信仰网络和深度主动编码器在语音信号处理中的运用。2012 年,俞栋与 2018 中南大学教务管理系统-活动 | 腾讯×Nature Research:发问AI与机器人的未来年的图灵奖获奖者之一 Geoffrey Hinton 等研讨者合著的总述论文《用于语音辨认中声学建模的深度神经网络》现已取得了近 6000 次引证,别的他获 2013 年 IEEE 信号处理协会最佳论文奖的《用于大型词汇库语音辨认的上下文依靠型预练习深度神经网络》也已取得超越 2300 次引证。多年的研制作业也已让他取得了超越 60 项专利。

2014 年,俞栋等研讨者建议了核算网络东西包(Computational Network Toolkit / CNTK)开源深度学习项目。2016 年 10 月,微软将该项目更名为认知东西包(Cognitive Toolkit),缩写仍是 CNTK。CNTK已大大提高了微软机器学中南大学教务管理系统-活动 | 腾讯×Nature Research:发问AI与机器人的未来习研讨开发的功率,助力了微软Cortana等产品的智能功用开发。

别的,俞栋与邓力还合著了两本有关深度学习和语音辨认的专著《解析深度学习:语音辨认实践》和《深度学习:办法及运用》,为相关范畴的人才培养做出了重要奉献。

俞栋博士于 2017 年 5 月参加腾讯 AI Lab,担任西雅图试验室的建造、运营及办理,推进腾讯在语音辨认和天然言语了解等人工智能范畴的根底研讨。在 AI 与机器人大会上,他将介绍腾讯 AI Lab 在开展下一代智能人机交互方面的作业和开展,并将带咱们一道展望整个范畴的未来。

大问题8:AI怎么帮咱们了解认知和认识的实质?

答题者:長井志江(Yukie Nagai)

东京大学世界高级研讨所神经智能世界研讨中心教授

认知开展机器人学试验室(长井试验室)担任人

日本科学技能复兴组织进化科学与技能中心研讨所(JST CREST)Cognitive Mirroring 组研讨主管

婴儿是怎样取得分辩自我与别人、仿照和联合留意等认知才能的?长井志江正在探寻这个问题的答案,她所运用的研讨东西是开展机器人学,即经过构建开展机器人学模型来模仿婴儿认知才能发育的进程。

2004 年,长井取得大阪大学工学博士学位,尔后一向在学术界推进开展机器人学的开展。本年4月,她参加东京大学世界高级研讨所神经智能世界研讨中心,领导认知开展机器人学试验室(长井试验室)。

根据长井的猜测学习理论,她所领导的团队正为机器人规划用于习得认知才能的神经网络模型。她领导的团队所开宣布的一个模仿器可以重现自闭症谱系妨碍(ASD)的十分规感知才能,能让普通人与 ASD 患者都能更好地了解交际妨碍的或许原因。这项研讨对 ASD 医治具有重要的价值,也由此在相关范畴产生了很大的影响。

长井将在AI与机器人大会上介绍开展机器人学将怎么协助咱们了解人类认知才能的开展。在这儿,或许你将听到关于咱们本身的答案。

大问题9:AI能否发现新的科学理论?

答题者:Alexander Tropsha

美国北卡罗来纳大学教堂山分校(UNC)教授

UNC Eshelman 药学院药物信息学和数据科学副院长

凭借数据来发现新药现已成为药物开发的重要办法,这能有用地下降药物发现本钱和缩短发现新药的时刻。核算化学、化学信息学和结构生物信息学专家 Alexander Tropsha 正致力于为核算机辅佐药物规划开发新的办法和软件东西,其间包含根据核算几许原理为蛋白质 3D 结构剖析和猜测规划新办法。

Tropsha 于 1986 年取得莫斯科国立大学生物化学和药学博士学位,并于 1991 年在美国北卡罗来纳大学教堂山分校分子建模试验中南大学教务管理系统-活动 | 腾讯×Nature Research:发问AI与机器人的未来室开端了他的学术作业,现在他已成为该试验室的担任人。他的试验室的研讨项目包含 k-最近邻方式辨认办法在定量构效联系(QSAR)范畴的开展和运用,以及 Delaunay 曲面细分技能在蛋白质结构剖析中的运用。他近期的研讨作业重视的是 QSAR 模型的严厉验证办法和最佳实践的 QSAR 作业流程的开展。

Tropsha 教授将在AI与机器人大会上介绍核算辅佐药物发现的前沿开展。

大问题10:人与AI间的联系将怎么改变?

答题者:Maja Matari

美国南加州大学核算机科学、神经科学和儿科学教授

南加州大学交互试验室创建者兼担任人

Embodied公司联合创始人

美国科学促进会(AAAS)和 IEEE 会士

Maja Matari 是社会辅佐型机器人(SAR)人机交互研讨开创者,致力于发明经过交际而非实体办法供给个性化医治和护理的机器人,然后协助中风患者、患有自闭症谱系妨碍的儿童、患有阿尔茨海默氏症和其它方式的痴呆症的老年人完成更好的日子。

1994 年,Matari 在 MIT 取得博士学位。在多年的研讨作业中,她为多机器人体系协同、机器人导航方面的前期研讨做出了十分重要的奉献。比方早在 1997 年,她就探究了强化学习在多机器人范畴的运用价值。Matari 也获奖颇丰,其中南大学教务管理系统-活动 | 腾讯×Nature Research:发问AI与机器人的未来间包含科学、数学和工程教育出色奉献总统奖(PAESMEM)。

2016 年,Matari 联合创建了机器人与 AI 公司 Embodied,致力于开发能为护理和健康带来革新的陪同机器人,以协助个人和家庭完成更高质量的日子。现在该公司现已取得了超越 3400 万美元出资。

Matari 将在AI与机器人大会上为咱们介绍社会辅佐型机器人与作业的未来,详细包含 SAR 的短中长期商业运用及该研讨的开展前沿。

大问题11:有身体的AI是否应被区别对待?

答题者:Angelo Cangelosi

英国曼切斯特大学机器学习和机器人学教授

阿兰图灵研讨所 Turing Fellow

英国核算机协会会士

Angelo Cangelosi 是开展机器人学的前驱之一,为言语和具身认知的神经-机器人建模做出了重要奉献。在参加曼切斯特大学之前,Cangelosi 是普利茅斯大学人工智能与认知科学教授,创建了该校的机器人学与神经体系中心。

Cangelosi 领导的团队正在参加许多美国与欧洲的严重科学项目,其间包含美国空军科学中南大学教务管理系统-活动 | 腾讯×Nature Research:发问AI与机器人的未来与研讨办公室的 THRIVE++ 项目、欧盟 Horizon 2020 方案的 MoveCare 项目、欧盟玛丽•居里行动方案的 SECURE 和 DCOMM 项目。

他的研讨在健康和社会护理机器人、人机交互中的信赖和承受度方面都有重要的运用价值。别的,他也写作了开展机器人学范畴的一本重要教材《开展机器人学:从婴儿到机器人》。

在AI与机器人大会上,Cangelosi 除了介绍开展机器人学模型及相关试验之外,还会评论在 AI 和认知科学以及机器人伴侣运用中的具身认知以及运用这种具身办法的含义。