ACM通信
受人尊敬的人工智能建筑师Yoshua Bengio对于下一步要做什么有一些想法
致ACM A.M.图灵奖得主约书亚·本吉奥:“作为一名科学家，对我来说重要的是为了解决问题需要探索什么。不是谁对谁错，也不是谁在哪个礼拜堂祈祷。
图片来源:Maryse Boyce
Yoshua Bengio被称为深度学习领域的“三大火枪手”之一，深度学习是目前主导该领域的人工智能(AI)类型。
本吉奥是蒙特利尔大学的一名教授，他在神经网络的应用方面取得了重大突破，同样重要的是，他坚持不懈地工作，熬过了20世纪80年代末和90年代AI的漫长寒冬，当时大多数人都认为神经网络是一条死胡同。
2018年，他的坚持得到了回报，当时他和他的火枪手伙伴(杰弗里·辛顿和扬·勒昆)获得图灵奖该奖项通常被称为计算界的诺贝尔奖。
今天，关于……的讨论越来越多深度学习的不足．在这种情况下，IEEE频谱跟本吉奥讨论了战场的走向。他明天上午七点将就一个类似的题目作报告NeurIPS世界上最大、最热闹的人工智能大会;他的演讲题目是从系统1深度学习到系统2深度学习．"
IEEE Spectrum:你怎么看待所有关于深度学习局限性的讨论?
Yoshua Bengio:太多面向公众的机构不理解我们在人工智能和其他学科中进行研究的方式的核心:我们试图理解现有理论和方法的局限性，以扩大我们的智能工具的覆盖范围。因此，深度学习研究人员正在寻找它没有像我们希望的那样工作的地方，这样我们就可以知道需要添加什么，需要探索什么。
这被一些人注意到了Gary Marcus他发出了这样的信息:“看，深度学习是行不通的。”*但实际上，像我这样的研究人员正在做的是扩大研究范围。当我谈到人工智能系统的需求时理解因果关系我并不是说这将取代深度学习。我想在工具箱里加点东西。
作为一名科学家，对我来说重要的是为了解决问题需要探索什么。不是谁对谁错，也不是谁在哪个教堂祈祷。
从IEEE频谱
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