原作 Steve LeVine

Root 编译自 axios

2017年，有哪些值得关注的AI事件？

过去的一年里，既有霍金和马斯克等齐声呼吁，一定要时刻警惕超级智能体，防止他们取代我们人类；当然，也有扎克伯格、李开复等说现在担心害怕人工智能还太早，恐惧被舆论放大了。

那么到底如何评价即将过去的这一年，这里有九位大咖的回答。

Geoffrey Hinton

多伦多大学教授。回顾这一年，他的总结是：

2017年确实有很多不错的进展，不过比起14年用神经网络做机器翻译，或者16年的AlphaGo，都谈不上重大突破。今年最大的进步，在我看来是以下几点：

1）神经架构搜索：用神经网络来自动设计神经网络，而且有效。

2）基于注意力机制的机器翻译，不再需要循环或者卷积了。

3）：快速学会以人类的风格下棋，把最强的棋类程序抛在身后。

Hinton本人今年终于发布了关于，可以通过一个更好的理解这个理论。

而且还号召整个业界。所以Hinton认为今年没有突破也是理所应当。