日程繁忙不愿绕路普京专机大雾中成功盲降目的地机场

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中新网12月1日电 据欧联网援引欧联社报道,吉尔吉斯斯坦首都机场11月28日晚被一片大雾笼罩,俄罗斯国防部长绍伊古搭乘的飞机原定在此降落,却不得不因天气原因改航前往另一个机场。但没过多久,另一架载着总统普京的飞机却在恶劣天气下成功“盲降”。

据今日俄罗斯11月29日报道,集体安全条约组织(集安组织)峰会28日在吉尔吉斯斯坦首都比什凯克举行。当天,吉尔吉斯斯坦首都机场被大雾笼罩且湿度较大,载有俄罗斯国防部长绍伊古的飞机,决定放弃尝试在恶劣天气条件下降落,随即改道前往另一个机场。

一旦明确了管理机制,各级网信、文化和旅游、广播电视等部门都将依据各自职责开展行业监管工作,网络音视频行业走向规范只是一个时间问题。

普京专机上的飞行员告诉机场的工作人员,飞机准备着陆。俄罗斯新闻网援引一位机场消息人士的话描述说,尽管当时雾很大,但总统普京的专机依然做到了精准着陆。随后,克里姆林宫也证实了上述消息。

Yoshua Bengio 是 2018 年被引用最多的计算机科学研究员,他认为,机器学习研究者需要通过评估机器学习研究对世界的真正影响,来改变他们对提交给 NeurIPS 等大型会议的研究的态度。更好地应对世界级紧迫挑战的重要一步,便是改变研究者看待 AI 研究的方式。

报道指,稍晚时候,载有俄罗斯总统普京的伊尔-96-300总统专机靠近吉尔吉斯斯坦首都机场。当时,机场工作人员还为普京专机上的飞行员提供了改道前往邻国哈萨克斯坦阿拉木图的路线选择。但由于两座城市相距约235公里,对于在集安组织峰会上日程繁忙的普京来说,这条路实在是太绕了。

研究者表示,这篇论文不仅针对人工智能从业者,而且为参与气候变化工作的人提供帮助,包括企业家、投资者、企业和政府领导人。

值得关注的是,关于机器学习从业者如何开始应对气候变化的问题,三位参与论文的科学家都提到与相关领域专家合作的重要性。

他提到,研究者都很在乎论文出版——成为第一作者,为简历增光添彩,找到一份好工作——这种想法其实是不应该的,学生和研究人员往往感到压抑,工作时长也令人难以置信。但如果退一步,思考研究能为世界带来什么,关注长期研究的真正价值,做能影响世界的项目(比如气候变化),就会对自身的研究工作感觉更好,压力也更小,最终说不定能取得更好的进展。

《规定》强调,网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播非真实音视频信息的,应当以显著方式予以标识,不得利用基于深度学习、虚拟现实等的新技术新应用制作、发布、传播虚假新闻信息。

研究能为世界带来什么

创立于2017年的「AI最佳掘金案例年度榜单」,是业内首个人工智能商业案例评选活动。雷锋网从商用维度出发,寻找人工智能在各个行业的最佳落地实践。

据悉,演出将于1月17日晚七点半开始。开票时间定于1月5日在大麦网上购票,每人限购1张。(完)

用更好的技术应对小数据

吴恩达认为,与其强调问题的严重性,不如做出实际行动——先一点一点回顾相关数据集,然后进行实验,最终公布研究结果,或与气候科学家进行对话。

圣玛利诺市邮政编码91108 ,中间房价213万美元,全洛杉矶第五名,全美第34名。曼哈顿滩邮政编码90266 ,中间房价220万美元,全洛杉矶排名第四,全美第32名。(胡清扬)

在这样的情况下,从内容质量提升到行业良性发展,再到个人用户的信息安全,行业规范都势在必行。

Yoshua Bengio 说,避免重造轮子,就要保持谦虚,与机器学习可应用领域的专家合作。

我主要关注的是碳排放和机器学习。在我看来,机器学习项目的碳排放在总排放量中所占的比例还是相对较小的。在 Google 数据中心,我们全年所有计算需求的能源都是 100% 可再生的。

对此,Carla Gomes 表示同意,他说,气候变化和机器学习是双向影响的,解决气候变化问题取得的进展也可以带来机器学习方面的创新。

吴恩达和小组成员呼吁,在适用于小型数据集和应用的机器学习方面取得进展,比如自我监督学习和迁移学习,从而减少培训模型所需的数据。

张火丁在《霸王别姬》中表演剑舞。主办方供图

在之前的 NeurIPS 研讨会上,Facebook AI 研究总监 Yann LeCun 也提到了机器学习的能源效率使 AR 眼镜等新技术落地的必要性。

小组成员包括 Yoshua Bengio(2018 年图灵获奖者、世界领先的 AI 专家和深度学习先驱、蒙特利尔大学教授、加拿大蒙特利尔学习算法研究所主任)、吴恩达(AI 和机器学习领域国际最权威学者之一、Google Brain 联合创始人、Landing.ai 创始人)、Jeff Dean(Google 元老之一、Google AI 掌门人),以及 Carla Gomes(康奈尔大学教授、计算可持续性研究所所长)。

我的确认为未来 AI 和机器学习的一个巨大挑战是科学发现,包括嵌入先验知识、进行科学推理,以及处理小数据。

2019年,张火丁倾心打磨十年的《霸王别姬》在京沪两地演出引起巨大轰动。五月北京首演“一票难求”,演出现场观众沸腾、业界评论持续发酵;十月上海演出再创盛景,实名制购票也无法阻挡观众的热情,天南地北的灯迷打着“飞的”奔赴上海,只为亲睹火丁风采,更有无数圈内外人士慕名而来,以求一见别样的虞姬……

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同时,Jeff Dean 在研讨会上还指出了一系列有可能对气候产生影响的 Google 机器学习项目,比如旨在创造融合能源的项目,在天气预报等方面使用贝叶斯推理(Bayesian inference)的项目,以及 Sunroof 项目(雷锋网按:通过研究屋顶和当地天气,预测安装太阳能电池板的家庭可以节省的电费开支。)

我认为,公众通过仔细观察和教育,会明白解决气候变化问题是一件真实、紧迫的事情,而不是虚构的事情——对于这一点我们都已达成共识——我们只需要继续努力,推动教育,让公众接受这一事实,并且做出更好的决定。

而吴恩达则更关注道德规范问题。

据悉,今年早些时候,Google 优化了对印度恒河和布拉马普得拉河沿岸的洪水预测。

据悉,下一次应对气候变化的机器学习研讨会将于 2020 年 4 月在埃塞俄比亚亚的斯亚贝巴举行的国际学习表征会议(ICLR)上进行。

另外,他还谈到了可以改变行为的方法——比如帮助人们了解自己的碳足迹。在听众提出关于在 Google Maps 上分享二氧化碳预测的问题后,Jeff Dean 说,Google 正在考虑在 Google 搜索结果中包含更多信息,为用户的行为(比如订购商品)给出一个碳排放量预测值。

正如他们在小组讨论时提到的——可以和受到气候变化影响的人们一起制定解决方案。在今年的 NeurIPS 的 Black in AI 研讨会上,爱尔兰都柏林大学研究者 Abeba Birhane 的一篇关于道德的论文获得了最佳论文奖。论文中,作者也呼吁机器学习从业者与受他们创建的系统影响的群体密切合作。

Google 积极应对气候难题

《规定》明确,网络音视频信息服务提供者和网络音视频信息服务使用者违反《规定》的,由网信、文化和旅游、广播电视等部门依照相关法律法规规定处理;构成违反治安管理行为的,依法给予治安管理处罚;构成犯罪的,依法追究刑事责任。

采用更严格的道德规范

当然,现在已经有很多 AI 道德规范了,但很多都偏模糊,用处不大。比如,吴恩达说他向工程师们阅读了经济合作与发展组织(OECD)的 AI 道德规范,然后问他们如何改变工作方式,工程师们几乎一致表示一点也不需要改变。

此前,NeurIPS 的组织者就表示过,他们可能会将 AI 模型的碳足迹作为未来会议论文提交的标准之一。

吴恩达表示,无论是集体达成一致的道德规范还是其他什么规范,AI 研究界都应该达成一个更明确或更可行的社会协议。他补充说,对科技的信任度下降也是一个需要解决的问题。

今日俄罗斯还援引经验丰富的前苏联航空部副部长奥列格•斯米尔诺夫的话说,这名机长做出“盲降”的决定,并没有危及到总统普京等机上人员安全。斯米尔诺夫表示,俄罗斯总统的专机配备了最先进的导航设备,可以在自动模式下进行盲降。飞行员均接受了相关的专业训练。(赵曦)

吴恩达建议 AI 研究者采用更严格的道德规范,同时利用法律保护支持这些道德规范,就像医生对病人的义务一样。他说,任何道德规范都应由 AI 研究者自己来制定。

我的确担心计算机科学。我们认为我们什么都擅长,但其实提出的解决方案完全不现实,对特定领域来讲毫无意义,因此与专家联系并创建网络很重要。

在接受媒体采访时,Jeff Dean 表示:

2019 年 6 月,Yoshua Bengio、吴恩达和 Carla Gomes 加入了 20 多个气候变化人工智能指导委员会和顾问成员的团队,其中包括 DeepMind 创始人 Demis Hassabis。他们共同发表了一篇题为《用机器学习应对气候变化》的论文,其中包含 650 篇参考文献。该论文探讨了机器学习在气候变化中的应用,如预测供需或极端天气事件,以及可提高城市、交通和电力系统效率的预测 AI。

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完美呈现的背后,是张火丁历经十年的艰苦磨砺。剑舞是《霸王别姬》中最为经典的表演段落,张火丁独具匠心地使用了带剑袍的鸳鸯剑,为全剧增添了唯美色彩的同时,更加剧了表演的技术难度,这段不足十分钟的剑舞,从构思到“落地”就耗时一年多。她对艺术精益求精、近乎苛刻的追求,还体现在对“一招一式”的精雕细琢,每一个动作、眼神,每一处劲头儿、“尺寸”、“火候儿”无一不是经过深思熟虑、反复锤炼。

前不久,Google AI 在一次研讨会海报展示环节展示了一篇论文,重点介绍了如何将机器学习应用于雷达图像来预测降雨。

网络音视频信息服务提供者应当建立健全辟谣机制,发现网络音视频信息服务使用者利用基于深度学习、虚拟现实等的虚假图像、音视频生成技术制作、发布、传播谣言的,应当及时采取相应的辟谣措施,并将相关信息报网信、文化和旅游、广播电视等部门备案。

在研讨会一开始的主旨演讲中,Jeff Dean 称气候变化是 21 世纪的问题,并谈到了无碳足迹 AI 的潜力。Jeff Dean 说,让计算实现零碳,有利于避免产生新的问题。但光是算法是不够的,还需要将这些算法集成到系统中,然后将其绑定到将对气候相关问题产生最大影响的应用程序中。解决气候难题是研究者应该做的重要部分。

我认为,在本次研讨会上讨论的这类项目,可能会比生成对抗网络(Generative Adversarial Nets)或其他方面的进步更有影响力。

Carla Gomes 建议与非机器学习研究者合作:

对于现有的 AI 道德规范,吴恩达说:

近日,国家互联网信息办公室、文化和旅游部、国家广播电视总局联合印发了《网络音视频信息服务管理规定》,自2020年1月1日起施行。

“应对气候变化”研讨会探讨了一系列主题,从利用深度强化学习提升 Uber 和 Lyft 等叫车服务,到应用深度学习预测野火风险、探测雪崩沉积物、利用提升风力预测准确性提高飞机效率,以及太阳能发电场的全球普查。

在小组讨论中,Jeff Dean 谈到,迁移学习和多任务学习的进展都有希望应用于气候变化。他说,气候变化的挑战至少可以成为这类技术的一个有趣的试验平台。

研讨会上,小组讨论了机器学习中能最有效应对气候变化的具体技术进展。

用机器学习应对气候变化

《规定》首次明确了管理对象,界定了“网络音视频信息服务”的含义。此次规范的“网络音视频信息服务”,包括了网络音频、网络直播、短视频、网络影视剧等所有形式的网络音视频制作、发布、传播等服务。

许多机器学习,即现代深度学习,都是在大型消费互联网公司中成长起来的,这些公司拥有数以亿计的用户和庞大的数据集。但有时候,我们只有几百或几千张风力发电机之类的图片,所以需要通过新技术来解决问题。大体上,我认为要想让机器学习在除软件和互联网公司之外的其他领域有所突破,我们需要更好的技术来应对小数据体系。

《规定》明确,网络音视频信息服务提供者应当依法取得法律、行政法规规定的相关资质;应当建立健全用户注册、信息发布审核、信息安全管理等制度。任何组织和个人不得利用网络音视频信息服务以及相关信息技术从事法律法规禁止的活动,侵害他人合法权益。

当前,整个行业依然充斥着盗版、低俗、谣言、不良信息、侵犯肖像权、危未成年人等各种情况,而且随着各种AI换头、变声等新技术的推进,这种风险隐患在网络音视频领域被进一步集聚、放大。

Google 的道德规范很好,Microsoft 的道德规范不错,经济合作与发展组织的道德规范也不差,但我认为我们还需要做更多工作。

需要说明的是,此次《规定》虽然只是规范性文件,但这样的行业法律法规,有赖于细化标准的确立,具体到落实将会有更加详实的执行方案出台。

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另外,Yoshua Bengio 还特别提到了研究者该有的态度。