2020年人工智能将如何发展？

在2020年将如何成熟。

每个人都有对未来一年的预测，但这些人——在人工智能领域拥有权威的个人——正在塑造今天的未来，他们珍视科学追求，他们的经历为其赢得了信誉。尽管一些人预测在诸如半监督学习和神经符号方法等子领域会有进步，但几乎所有ML领域的杰出人士都表示，在2019年基于Transformer的自然语言模型方面取得了巨大进步，并预计在面部识别等技术方面会继续存在争议。他们还希望看到人工智能领域发展出比准确性更有价值的东西。

Soumith Chintala

PyTorch的负责人、首席工程师和创建者

不管你如何评价，PyTorch是当今世界上最受欢迎的机器学习框架。 PyTorch是2002年引入的Torch开源框架的衍生产品，于2015年可用，并且在扩展和库中稳步增长。

今年秋天，Facebook发布了带有量化和TPU支持的PyTorch 1.3，以及深度学习可解释性工具Captum和PyTorch Mobile。还有诸如PyRobot和PyTorch Hub之类的东西，用于共享代码并鼓励ML从业者支持可重复性。

今年秋天在PyTorch开发大会上，Chintala在与VentureBeat的一次对话中表示，他在2019年的机器学习中几乎没有突破性进展。

“实际上，我认为我们没有开创性的东西……基本上是从Transformer开始的。我们的ConvNets在2012年达到黄金时段，而Transformer在2017年左右。这是我的个人看法。”他说。

他继续称DeepMind的AlphaGo在强化学习方面的贡献是开创性的，但是他说，这些成果很难应用到现实世界的实际任务中。

Chintala还认为，机器学习框架(如PyTorch和谷歌的TensorFlow)的发展已改变了研究人员探索思想和开展工作的方式，这些机器学习框架在当今的ML从业者中广受欢迎。

他说：“从某种意义上说，这是一个突破，它使他们移动的速度比以前快了一两个数量级。”

（编辑：济源站长网）

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