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2021年機(jī)器深度學(xué)習(xí)還有哪些坑比較好挖?

中科院長(zhǎng)春光機(jī)所 ? 來源:知乎金雪鋒 ? 作者:知乎金雪鋒 ? 2021-03-30 17:54 ? 次閱讀
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從做框架的角度看到幾個(gè)方向,供參考:

1、AI與科學(xué)計(jì)算結(jié)合

AI技術(shù),特別是深度學(xué)習(xí)/強(qiáng)化學(xué)習(xí)/圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法,基于實(shí)驗(yàn)或者計(jì)算產(chǎn)生的數(shù)據(jù)對(duì)所求解的問題進(jìn)行可計(jì)算建模,從而得到復(fù)雜問題的有效解決方式,這對(duì)當(dāng)今科學(xué)的研究范式已經(jīng)產(chǎn)生了巨大影響。經(jīng)過近幾年的發(fā)展,通過AI建模/AI求解/框架加速等手段,已經(jīng)滲透到科學(xué)的各個(gè)領(lǐng)域,例如數(shù)學(xué),化學(xué),物理等,這里我列舉幾個(gè)AI+科學(xué)計(jì)算解決傳統(tǒng)問題的實(shí)例,拋磚引玉,歡迎大家討論。相信未來幾年,AI與科學(xué)計(jì)算交叉研究與應(yīng)用,會(huì)保持很高的熱度。

2、通過Transformer堆疊的成大模型的思想,從NLP推廣到CV、多模

這個(gè)就不用多講了(GPT-3、swith transformer、DALLE等),不過同時(shí)帶來的挑戰(zhàn)是這些超大模型怎么部署到邊和端。

3、AI進(jìn)入千行百業(yè),AI的可信可能是未來研究的熱點(diǎn)

這里包括數(shù)據(jù)和模型的隱私、模型的魯棒性、模型的防竊取、數(shù)據(jù)防投毒、模型的可解釋性等等。

看了幾個(gè)回答,都在說因果推斷、知識(shí)圖譜,這其實(shí)都是一個(gè)東西,都是上世紀(jì)專家系統(tǒng)的舶來品,是基于符號(hào)人工智能的產(chǎn)物。不能說不行,但是目前進(jìn)步不大,而且太偏理論,不好進(jìn)行研究;比如,你說你研究CV或者NLP都知道你在研究什么,但是你要說你在研究神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),是不是面太寬了,研究也可以,但是難度很大,不建議為了畢業(yè)這么研究。

此外,有人說NLP已經(jīng)研究不出來什么了。NLP作為人工智能的明珠,是一個(gè)圖靈完備的問題,如果NLP能徹底解決,強(qiáng)人工智能就能順勢(shì)誕生。目前階段,我感覺距離NLP發(fā)掘完畢還很遠(yuǎn),遠(yuǎn)到根本看不到車尾。

結(jié)合其他答案,可以研究基于知識(shí)圖譜、實(shí)體關(guān)系的NLP。前幾年的自然語言技術(shù)(忘了簡(jiǎn)稱了)比賽也提到了這個(gè)方向,貌似還不錯(cuò)。有基于結(jié)構(gòu)化信息的,有基于知識(shí)圖譜和,有基于開放域的。

AI+醫(yī)學(xué)圖像。

這是比較適合刷文,但不一定適合業(yè)界。

一個(gè)很明顯的苦難是,很多醫(yī)學(xué)圖片的差別幾乎都是微小的。但這個(gè)最缺的是數(shù)據(jù),如果有公司弄個(gè)超大數(shù)據(jù)集,可能下一個(gè)五年又是CV的了。

PS:高贊的因果推斷已經(jīng)做了幾十年的東西了,不要輕易入坑啊。

編輯:jq

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原文標(biāo)題:2021年了,機(jī)器/深度學(xué)習(xí)還有哪些坑比較好挖?

文章出處:【微信號(hào):cas-ciomp,微信公眾號(hào):中科院長(zhǎng)春光機(jī)所】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

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