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美国德州农工大学幸运彩票网胡侠教授:AI落地开

时间:2019-07-16

雷锋网 AI 掘金志按:7 月 12 日-7 月 14 日,2019幸运彩票网www.666i.cc第四届全球人工智能与机器人峰会(CCF-GAIR 2019)于深圳正式召开。峰会由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网、香港中文大学(深圳)承办,深圳市人工智能与机器人研究院协办。

在大会第三天的〖智能商业专场〗,阿里巴巴集团副总裁、CEO助理肖利华,京东零售首席科学家兼技术副总裁胡鲁辉,美国德州农工大学数据挖掘实验室主任胡侠,苏宁零售技术研究院院长王俊杰,TCL研究院 (香港)研究所总经理俞大海,扩博智能CTO柯严先后登台发表精彩演讲,分享了各自对智能商业的理解与实践。

其中美国德州农工大学数据挖掘实验室主任胡侠教授以《增强人工? 促进智能??》为主题,分享了他在深度学习可解释性与自动机器学习方面的最新研究成果。

胡侠教授表示,AI要真正落地为人所用,必须要有另外一个“AI”的支撑,其中其中A代表Automation(自动化),I代表Interpreation(可解释性)。

他指出,深度学习的发展给各行各业带来了巨大的便利,但如果解决不了深度学习算法的可解释性问题,它的价值就会大大受限。

比如在用深度学习处理医保骗保问题时,光分析出哪一桩理赔可能存在问题还不够,还必须精准定位出上千页的理赔文件中究竟是哪一页出了问题,这样才能帮助专家快速符合,这就需要算法的可解释性。

同时,自动机器学习也是行业目前非常热门的方向。它主要有两重价值:一是帮助没有很强数据科学背景的用户更好地利用AI这一工具;二是帮助专业的数据科学家提高效率,毕竟现实生活中千变万化,光靠科学家应付不过来。

以下是胡侠教授的全部演讲内容,雷锋网做了不改变原意的整理与编辑:

深度学习算法的可解释性

报告开始前先给大家讲一个故事。两年前,一位叫Ali Rahimi的谷歌研究员在机器学习顶会NIPS上获得了“Test of Time”论文奖。“Test of Time”论文奖是NIPS为过去十年发表的论文中的最优者颁发的奖项,可以说分量十足。当时,Ali Rahimi在颁奖典礼上发表演讲,将深度学习比作炼金术,指出了这项技术的缺陷

在欧洲历史上,炼金术和占星术一样,都属于神学的范畴。所以Ali Rahimi把深度学习比作炼金术,是一种非常严厉的抨击。

Ali Rahimi抨击深度学习的主要论据是,深度学习算法缺乏可解释性。算法的可解释性为什么如此重要呢?我将用几个行业案例来说明。

先说保险行业。我们跟美国最大的一家保险公司合作,希望用人工智能技术做反欺诈。因为在美国保险业,一些小诊所的医生会联合病人骗保。我们的做法是用人工智能分析某个理赔案例跟其他案例在特征上是否有显著不同,如果有则说明它存在欺诈的风险,我们会将它移交给专家复核。

这件事的难点在于,理赔涉及的文档多达上千页,复核难度非常大。所以我们必须让算法精准定位出究竟是哪一页文档存在问题,这样算法才有意义。

再比如医院场景。假如人工智能系统预测病人得了糖尿病,却说不出依据是什么,病人肯定不会买单,医生也无法对症下药采取措施。

还有自动驾驶。前两年自动驾驶汽车出了不少事故,这是一件很严肃的事情。我们必须对自动驾驶系统进行检查,分析这个软件是怎么写成的,为什么它会在事故发生的瞬间做出错误判断。要回答这些问题,就必须依靠算法的可解释性。

深度学习算法的可解释性非常复杂。因为它的目标(分类、排序)、模型(CNN、RNN、CF)和数据类型(文本数据、图片数据)都很丰富。