Ian：它（无监督学习）也将使AI更民主化。现阶段，如果你想使用真正高级的AI，你不仅需要有很多计算机，而且需要很多数据。这也是为什么在 AI 竞争中主要是非常大的公司在扮演角色。如果你想让AI把一个任务做得非常好，你得提供给计算机100万个不同的样本。在未来，AI将能够更像人类一样学习，少量的样本就已经足够。一旦我们的机器学习系统能够以人类的方式快速习得有关正在发生的事情的一般概念，就不再需要构建这些大型的数据集了。

　　Richard：我认为在接下来的一年里，一个重要的应用领域是自动检测假新闻，假音频，假图像和假视频。去年这方面的一些应用程序实际上专注于生成额外的视频帧。随着这些生成技术变得更好，像我们之前谈到的图像处理变得更好，还有音频模板也越来越好……我认为 Adobe，它们称自己是声音的 PhotoShop，你可以往里面输入一些文本，然后选择一个人，结果会听起来很像是那个人在说你输入的文字。所以我们需要能够检测的方法，因为假新闻这整个概念已经愈演愈烈。

　　Ian：值得一提的是，还有其他方法能够解决假新闻的传播。垃圾电子邮件检测使用多种不同的线索，它可以统计人们是否将电子邮件标记为垃圾邮件与这些线索的关联。我们有很多可以做的，而不需要推进底层的AI系统。

　　Ariel：就你在过去一年看到的进步，你有什么担忧吗？

　　Ian：就业问题。由于未来大部分工作都能够实现自动化，我们应该怎样确保每个人都从这种自动化中受益？而社会结构形成的方式，现在越来越多的自动化似乎都加快了财富的集中，每一个进步都有赢家和输家。我担心的是，过去需要数百万人的工作实现自动化后，将形成大多数输家和少数赢家，少数的赢家将赢得绝大多数的财富。

　　Richard：我也有点关心我们在接近通用AI的速度。看到系统能够做很多不同的事情，能够做它们之前从来没见过，或者只见过少次的任务，这非常让人激动。但这也引发了何时实施不同类型的安全技术的问题。虽然我认为我们还没到这个点上，但它确实提出了问题。

　　Ariel：用一个积极的问题作为结束：回顾去年看到的进步，你最希望我们的未来是什么样的？

　　Ian：我认为AI开始被用于医学这些领域是真正伟大的事情。在过去一年中，我们看到了很多在某些任务中可以超过人类能力的机器学习算法，我们也开始看到AI在医学领域上的应用，例如设计新药。这让我感到非常有希望，我们将看到AI的药物设计，以及AI真正使大众的生活更好的其他应用。

　　Richard：人们将发现他们的工作中许多人物都是自动化的。这将让他们能做更需创造性，有更多增值的事情，可能能在他们的领域里或跨领域地做更有趣的工作。我认为未来是开放的，开放本身已经令人兴奋。

　　原文地址：https://futureoflife.org/2017/01/31/podcast-top-ai-breakthroughs-with-ian-goodfellow-and-richard-mallah/

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