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    谷歌研究总监赴斯坦福任教,著有《人工智能:一种现代方法》

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    • 10 月 11 日,斯坦福大学宣布谷歌研究总监(Director of Research)Peter Norvig 加入斯坦福以人为本人工智能研究院 HAI,任杰出教育研究员。

      Peter Norvig 将于今年秋天正式加入斯坦福任教,并将大部分精力投入教育。斯坦福表示,他的任务将是开发工具和内容来解释人工智能的关键概念。

      谷歌研究总监赴斯坦福任教,著有《人工智能:一种现代方法》

      Peter Norvig 是享誉世界的计算机科学家和人工智能专家,他是 AAAI 和 ACM 会员,著有经典书籍《人工智能:一种现代方法》(Artificial Intelligence: A Modern Approach)。在加入谷歌之前,他曾经是 NASA 计算科学部门的主要负责人,并在南加州大学以及伯克利大学任教。

      Peter Norvig 曾在布朗大学获得应用数学学士学位,在加州大学伯克利分校获得计算机科学博士学位。他获得了伯克利「卓越校友和工程创新奖」,从 NASA 获得了「非凡成就勋章」。他曾任南加州大学的教授,其他著作包括《人工智能程序设计范型:通用 Lisp 语言的案例研究》、《Verbmobil:一个面对面对话的翻译系统》、《UNIX 的智能帮助系统》等。

      在谷歌期间,Norvig 为推动人工智能技术进步作出了很多贡献:他曾负责监督这家科技巨头的搜索算法,并建立了专注于机器翻译、语音识别、计算机视觉的团队。在 NASA 期间,他的团队构建了首套宇宙飞船自动驾驶系统,其后来发展成为如今火星车的操作系统。

      Norvig 在人工智能教育界声望很高,他与加州大学伯克利分校教授 Stuart Russell 合著的《人工智能 · 一种现代方法》已被全球约 1500 所大学用作入门教科书。Norvig 还通过在线教育平台 Udacity 教授了数十万学生,他的《Design of Computer Programs》是 Udacity 最早的经典课程之一(且免费)。

      谷歌研究总监赴斯坦福任教,著有《人工智能:一种现代方法》

      在这一消息正式公布之前,Norvig 接受斯坦福采访,回答了人们的一些问题:

      我们在《斯坦福 AI 指数 2021》中注意到了大学人才流失的问题——技术学者正在离开学校走向工业界,是什么让你选择了反方向?

      Peter Norvig:我的整个职业生涯一直在学界、业界和政府机构中来回切换,在谷歌工作 20 年,其中被迫在家办公 18 个月后,我感觉现在是尝试新事物并专注于教育的好时机。

      在你看来,以人为本的 AI 是什么?

      Peter Norvig:将 AI 视为一个优化过程的一种思路是——在不确定的世界中找到将导致最大预期效果的行动方式。过去我们关心的问题是哪种算法最适合进行这种优化,现在我们有了一套很棒的算法和工具,更紧迫的问题是以人为中心的:你到底想要优化什么?你为谁的利益服务?你对每个人都公平吗?有人被排除在外吗?你收集的数据是包容性的,还是有偏见的?

      斯坦福 HAI 的一大目标是建立多元化、公平和包容性教育体系。什么样的教育可以有效提高人工智能技术领域的普适性?

      Peter Norvig:我认为这里存在三个需要解决的问题。

      首先是建立能让人才进入该领域的通道。这需要努力给未触达的人口一种归属感和受欢迎的感觉。我很幸运能从当初的导师那里受益,他们不仅为我塑造了在技术领域工作的样子,而且让我觉得「这很有趣——我想花时间和很酷的人在一起,他们看来接受了我」。我有这些机会,是因为我在一个重视教育的家庭长大,而且住在大学城。

      对于那些没有这样环境的人,我们需要计划和政策让他们留在学校,培养他们的老师成为更好的导师,对 STEM 领域有更多的了解,并让学生感到有一条光明的道路。

      第二个挑战是在招聘过程中公平地选择人才。我们看到很多公司正在拓宽思路,不再仅接触排名靠前的几所学校的候选人。

      第三是留住人才,不能只是装装样子:如果公司中的某些人不受欢迎、不欣赏人才,人才就会流失。公司应该努力培养员工,让他们意识到彼此带来的价值。

      并不是所有人都能进入斯坦福、伯克利和 MIT 学习,如何让 AI 教育通向更多人?

      Peter Norvig:我参与在线教育就是因为这个原因。2010 年 Sebastian Thrun 和我为斯坦福大学的学生教了人工智能入门课程,当 2011 年我们被要求再上一届时,我们认为应该照顾到那些无法参加斯坦福大学课程的全球观众。

      从某种意义上说,在线课程很有效,因为有 10 万名学生报名参加,1.6 万人完成了课程。但显然,这种方法仍然仅限于高度自我激励的小部分学习者群体。我们下一个挑战是触达那些缺乏自信的人,他们认为自己没有能力学习新事物并成功,认为科技世界是为他人服务的。要做到这一点,不仅需要在课程中拥有出色的内容,我们还需要通过点对点和导师对学习者的关系来培养社区意识。

      今天我们能看到很多从幼儿园到高中的编程课,这是正确有效的教育方式吗?

      Peter Norvig:编写代码是一项有用的能力。我在初中时还没有学习编程,但被要求学习打字。学习打字并不会改变你观察世界的方式,学习编程也不会让你尝试改变语法。在这里最重要的部分是在编程时,从小的死记硬背变成了大量项目推进。你需要学习如何选择项目,学习模拟世界的某些方面,做出假设并测试它们,犯错并纠正它们而不会气馁,学会在团队中工作,创造一些有用的东西,别人会使用它们,这会让你感到自豪。

      如果通过编程能够达到这些,那就太好了,如果能够使用无代码或低代码技术来完成也很棒。如果你能让孩子们通过在自然界探索,然后做实验来实现,同样也是对的。

      如今的 AI 教育工作者缺少哪些特质?

      Peter Norvig:在人工智能教育中,教师用给定的数据集和预定义的目标分配一个简单的、明确定义的问题。然后学生将他们的工作视为构建最大化目标函数的机器学习模型。但在现实世界的项目中,专业人员需要定义目标并自行收集或生成数据。你不会因为找到了一个精巧的,数学上复杂的模型而获得收益,只有用户的问题被解决了你才能获得收益。

      你曾在顶尖科技公司领导团队,从工业界的角度看待问题为教育工作带来了哪些新的观点?

      Peter Norvig:我现在对科技公司如何管理和解决大规模问题有了一套思路。我记得自己曾和一位与学界人士合著过一本书的工业界的人聊过,我问:「写这本书最难的地方是什么?」他回答说:「当合著者写道『大公司肯定会这样做』但这个看法是错的时,我必须在不透露商业信息的情况下提醒他『不,再想想』。对于很多这样的问题,我不再需要猜测了。」

      你对斯坦福大学的 AI 领域学生有什么建议?

      Peter Norvig:你们现在处在一个很好的位置,获得的知识和经验可以改变世界,请确保你们的所为让世界变得更好。

      由于 Norvig 的名望,他转会的消息受到了众人关注。斯坦福大学教授,HAI 联合负责人李飞飞也第一时间欢迎了 Peter Norvig 的到来。

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