• 魁北克人工智能研究所 Mila 的创始人和科学总监(前身为蒙特利尔学习算法研究所),该研究所汇集了蒙特利尔大学、巴黎高等商学院、蒙特利尔理工学院和麦吉尔大学的研究人员,是一个独立的非营利组织,目前拥有 500 多名研究人员,其中包括 80 名教职员工。Mila 是加拿大三个由联邦政府资助的人工智能研究和创新卓越中心之一。它是世界上最大的深度学习研究学术中心,在该领域发表了开创性的论文,从 2006 年引入深度学习开始,2009 年引入课程学习,2011 年展示 ReLU 对深度网络的强大功能,以及 2014-2015 年 GAN、神经机器翻译和注意力机制带来的突破。
2019 年 9 月,Google Scholar 上查找到 Yoshua Bengio 撰写的科学出版物被引用近 206,000 次,H 指数为 146,仅 2018 年就被引用了 60,000 多次。正如图灵奖特别认可的那样,他的主要贡献共同创造了深度学习领域,涉及循环网络、使深度学习成功的方法、深度学习的理论理解、基于注意力的新架构的开发以及使神经网络能够处理集合而不仅仅是向量和序列,以及开发深度生成模型(如生成对抗网络)。最近,YB 将注意力转向了表示学习的代理视角(以及深度强化学习),并参加了关于人工智能社会责任发展的国内和全球讨论(和文件),并为人工智能在社会公益应用方面的研究做出了贡献,例如在医疗保健、环境和教育领域。主要贡献如下。 • 1989-1998 卷积和循环网络与概率对齐 (HMM) 相结合来对序列进行建模,这是我的博士论文 (1991)、NIPS'1988、NIPS'1989、Eurospeech'1991、PAMI'1991、IEEE Trans. Neural Nets 1992 的主要贡献。这些架构首先应用于我博士论文中的语音识别(并在 2010 年后重新发现),然后与 Yann LeCun 等人一起应用于手写识别和文档分析(被引用最多的论文是“基于梯度的学习应用于文档识别”,1998 年,引用次数超过 19,000 次)。 • 1991-1995 与 Samy Bengio 一起学习学习论文,从 1991 年的 IJCNN 开始,
人类正处于人工智能 (AI) 加速发展的轨道上。2019 年,最先进的模型是 GPT-2,该模型无法可靠地数到十。仅仅四年后,同样基于深度学习的类似但更大的人工智能系统可以编写软件并就智力主题提供建议。科技公司现在正竞相创造通用人工智能 (AGI):在大多数或所有知识工作中匹敌或超越人类能力的通才和自主系统。2018 年深度学习图灵奖的三位获奖者(Geoffrey Hinton、Yann LeCun 和我)将 AGI 的时间线定在几年到几十年的区间内。在本文中,我研究了这其中涉及的一些更大规模的风险,并提出了减轻灾难性后果风险的方法。
参考:1。Dan W. Patterson,“人工智能与专家系统概论”,Pearson Education,2007年2。 Kevin Night,Elaine Rich和Nair B.,“人工智能”,McGraw Hill,2008年3。 Patrick H. Winston,“人工智能”,第三版,皮尔逊教育,2006年4。 Deepak Khemani,“人工智能”,Tata McGraw Hill教育,2013年(http://nptel.ac.in/)5。 Christopher M. Bishop,“模式识别和机器学习”,Springer,2006年。 6。 汤姆·米切尔(Tom Mitchell),“机器学习”,麦格劳·希尔(McGraw Hill),第三版,1997年。 7。 Charu C. Aggarwal,“数据分类算法和应用程序”,CRC出版社,2014年8。 Mehryar Mohri,Afshin Rostamizadeh,Ameet Talwalkar,“机器学习的基础”,麻省理工学院出版社,2012年。 9。 Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville,“深度学习”,麻省理工学院出版社,2016年Dan W. Patterson,“人工智能与专家系统概论”,Pearson Education,2007年2。Kevin Night,Elaine Rich和Nair B.,“人工智能”,McGraw Hill,2008年3。Patrick H. Winston,“人工智能”,第三版,皮尔逊教育,2006年4。Deepak Khemani,“人工智能”,Tata McGraw Hill教育,2013年(http://nptel.ac.in/)5。Christopher M. Bishop,“模式识别和机器学习”,Springer,2006年。6。汤姆·米切尔(Tom Mitchell),“机器学习”,麦格劳·希尔(McGraw Hill),第三版,1997年。7。Charu C. Aggarwal,“数据分类算法和应用程序”,CRC出版社,2014年8。Mehryar Mohri,Afshin Rostamizadeh,Ameet Talwalkar,“机器学习的基础”,麻省理工学院出版社,2012年。9。Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville,“深度学习”,麻省理工学院出版社,2016年Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville,“深度学习”,麻省理工学院出版社,2016年
参考:1。Dan W. Patterson,“人工智能与专家系统概论”,Pearson Education,2007年2。 Kevin Night,Elaine Rich和Nair B.,“人工智能”,McGraw Hill,2008年3。 Patrick H. Winston,“人工智能”,第三版,皮尔逊教育,2006年4。 Deepak Khemani,“人工智能”,Tata McGraw Hill教育,2013年(http://nptel.ac.in/)5。 Christopher M. Bishop,“模式识别和机器学习”,Springer,2006年。 6。 汤姆·米切尔(Tom Mitchell),“机器学习”,麦格劳·希尔(McGraw Hill),第三版,1997年。 7。 Charu C. Aggarwal,“数据分类算法和应用程序”,CRC出版社,2014年8。 Mehryar Mohri,Afshin Rostamizadeh,Ameet Talwalkar,“机器学习的基础”,麻省理工学院出版社,2012年。 9。 Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville,“深度学习”,麻省理工学院出版社,2016年Dan W. Patterson,“人工智能与专家系统概论”,Pearson Education,2007年2。Kevin Night,Elaine Rich和Nair B.,“人工智能”,McGraw Hill,2008年3。Patrick H. Winston,“人工智能”,第三版,皮尔逊教育,2006年4。Deepak Khemani,“人工智能”,Tata McGraw Hill教育,2013年(http://nptel.ac.in/)5。Christopher M. Bishop,“模式识别和机器学习”,Springer,2006年。6。汤姆·米切尔(Tom Mitchell),“机器学习”,麦格劳·希尔(McGraw Hill),第三版,1997年。7。Charu C. Aggarwal,“数据分类算法和应用程序”,CRC出版社,2014年8。Mehryar Mohri,Afshin Rostamizadeh,Ameet Talwalkar,“机器学习的基础”,麻省理工学院出版社,2012年。9。Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville,“深度学习”,麻省理工学院出版社,2016年Ian Goodfellow,Yoshua Bengio,Aaron Courville,“深度学习”,麻省理工学院出版社,2016年
Yoshua Bengio是蒙特利尔大学计算机科学与运营研究系的完整教授,MILA的创始人兼科学总监和Ivado的科学总监。他是2018年上午的接受者Turing Award是CIFAR AI主席,伦敦皇家学会和加拿大皇家学会的院士,加拿大勋章的官员,法国荣誉军团的骑士,联合国科学和技术突破的独立建议的科学咨询委员会成员,也是国际高级AI安全的国际科学报告。
- AE:Pierre Baldi。自动编码器,无监督的学习和深度体系结构。在ICML关于无监督和转移学习的研讨会上,第37-49页。JMLR研讨会和会议记录,2012年。URL http://proceedings.mlr.press/v27/baldi12a/baldi12a.pdf - vae-paper:Diederik P. Kingma和Max Welling。 自动编码变分贝叶斯。 在Yoshua Bengio和Yann Lecun,编辑,第二届国际学习代表会议,ICLR 2014,2014年,AB,加拿大AB,2014年4月14日至16日,2014年会议赛道诉讼,2014年。 url http:// arxiv.org/abs/1312.6114 - vae-tutorial:Diederik P Kingma,Max Welling等。 变分自动编码器的简介。 基金会和趋势®在机器学习中,12(4):307–392,2019。 url https:// www。 nowpublishers.com/article/downloadsummary/mal-056 - 重要性 - 智慧:Yuri Burda,Roger Grosse和Ruslan Salakhutdinov。 重要的加权自动编码器。 ARXIV预印ARXIV:1509.00519,2015。 URL https://arxiv.org/pdf/1509.00519URL http://proceedings.mlr.press/v27/baldi12a/baldi12a.pdf - vae-paper:Diederik P. Kingma和Max Welling。自动编码变分贝叶斯。在Yoshua Bengio和Yann Lecun,编辑,第二届国际学习代表会议,ICLR 2014,2014年,AB,加拿大AB,2014年4月14日至16日,2014年会议赛道诉讼,2014年。url http:// arxiv.org/abs/1312.6114 - vae-tutorial:Diederik P Kingma,Max Welling等。变分自动编码器的简介。基金会和趋势®在机器学习中,12(4):307–392,2019。url https:// www。nowpublishers.com/article/downloadsummary/mal-056 - 重要性 - 智慧:Yuri Burda,Roger Grosse和Ruslan Salakhutdinov。重要的加权自动编码器。ARXIV预印ARXIV:1509.00519,2015。URL https://arxiv.org/pdf/1509.00519URL https://arxiv.org/pdf/1509.00519
● 本次峰会由英国召集,为确定前沿人工智能安全发展的下一步措施,尚属首次。● 11 月 1 日,与会各国通过了《人工智能安全布莱切利宣言》。这是一项具有里程碑意义的协议,承认了各国对人工智能的机遇和风险以及在前沿人工智能安全方面采取合作行动的必要性达成了共识。● 他们进行了广泛而包容的讨论,各个领域的代表都参与其中。考虑到迫切需要达成国际共识,11 月 2 日,各国同意支持制定一份独立、包容的“科学状况”报告,该报告由图灵奖得主约书亚·本吉奥牵头。● 一些国家和开发前沿人工智能的公司进一步认识到将政府和人工智能开发者聚集在一起的重要性,并于 11 月 2 日同意在下一代模型发布前由国家主导对其进行测试,包括与人工智能安全研究所合作。 ● 与会各方提出了一系列更为雄心勃勃的人工智能安全政策,并同意在韩国和法国即将举行的人工智能安全峰会上继续讨论这些问题。● 英国将采取行动,推动峰会达成的结论。
教科书: 1. Stuart Russell 和 Peter Norvig,“人工智能——一种现代方法”,第四版,Pearson Education,2021 年。 2. Ethem Alpaydin,“机器学习简介”,麻省理工学院出版社,第四版,2020 年。 参考文献: 1. Dan W. Patterson,“人工智能和专家系统简介”,Pearson Education,2007 年 2. Kevin Night、Elaine Rich 和 Nair B.,“人工智能”,McGraw Hill,2008 年 3. Patrick H. Winston,“人工智能”,第三版,Pearson Education,2006 年 4. Deepak Khemani,“人工智能”,Tata McGraw Hill Education,2013 年(http://nptel.ac.in/) 5. Christopher M. Bishop,“模式识别和机器学习”,Springer,2006 年。 6. Tom Mitchell,“机器学习”,McGraw Hill,第 3 版,1997 年。 7. Charu C. Aggarwal,“数据分类算法和应用”,CRC Press,2014 年 8. Mehryar Mohri、Afshin Rostamizadeh、Ameet Talwalkar,“机器学习基础”,MIT Press,2012 年。 9. Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville,“深度学习”,MIT Press,2016 年