【CSDN 编者按】我怕新年的钟声太响，你会听不见我的祝福，我怕除夕的鞭炮太吵，你会收不到我的问候。时至元旦佳节，我选择提前两天送上我的新年寄语，祝您新年快乐，万事如意。
——吴恩达
不过他确实提前了两天，在 2020 年 12 月 30 日发出了新年寄语，也许是希望这复杂多变的一年赶快过去吧，我们也在这里祝大家新的一年，诸事如意！
吴恩达在 Deeplearning.ai 网站的 The Batch 网刊上发布新年寄语，希望给热爱深度学习的朋友们一些参考。去年，吴恩达分享了自己每年寒假都会阅读很多的书，制定一个学习的小目标，即使是度假也会带着沉重的书箱子，这些都对 Coursera 的创立有所帮助。后来他的孩子出生之后他又继续读了关于育儿的书籍。吴恩达还去看望了自己 101 岁高龄的祖父，祖父说，保持好奇心是长寿的关键。对于 2021， 又有哪些新的技术值得我们期待，吴恩达会给我们发出怎样的寄语呢？此次吴恩达主要和大家分享对新的一年 AI 的愿望，分别是
2021 年，将会有越来越多的技术服务生活，给我们的生活和工作带来便利，带来欢乐和喜悦，创造价值和财富。我们一起来看 AI 界的“明星”们都有怎样的期望。
阿亚娜·霍华德（Ayanna Howard）：训练有道德的 AI
她提到，作为 AI 工程师，我们利用工具，可以构建我们梦想当中的技术解决方案，但是很多人忽略了潜在的负面后果。她希望大家能够在如何构建有道德的人工智能上达成广泛共识，她希望工程师们可以更多地考虑技术被应用于不同的情景下，并对可能造成的危害负责，以此来提升技术对于社会的贡献。
美国机器人专家、佐治亚理工学院互动计算学院院长阿亚娜·霍华德
李飞飞（Fei-Fei Li）：振兴美国 AI 生态系统
李飞飞表达了对于美国支持人工智能的信心和对于高校研究者的关切，由于数据和计算资源不足，导致大量顶尖的 AI 人才从学术界流向私人企业。因此提出了国家研究云，每年将投入 10-100 亿美元增强学术界、政府和企业间的伙伴关系。
她还谈到，人工智能是个双刃剑，确保 AI 安全、公平、尊重民主社会的基本价值观，保护个人隐私并造福全人类，仍然存在许多挑战。振兴 AI 研究的健康公共生态系统是这项工作的关键部分。
斯坦福大学计算机教授、美国工程院院士李飞飞（Fei-fei Li）
马修·马蒂纳（Matthew Mattina）：口袋当中的救命模型
马蒂纳称，在 7nm 芯片当中，一个笔尖大小的地方，每秒钟将会执行一万亿次的乘法计算，随着大型、低成本的、低耗电的设备涌现，人工智能将借助这种强大算力帮助我们抵阿尔兹海默症到新冠肺炎等各种疾病的挑战。
他提到了一种名叫 TinyML 的新型机器学习正在将强大的深度学习和神经网络引入传感器、可穿戴设备和电话等。使用新的硬件能够使用低精度数字实现乘法，从而在最需要的地方实现高效的神经网络推理。他还以新冠肺炎进行举例，使用 TinyML 可以运行咳嗽分析神经网络，通过“强迫咳嗽”听声查病的方式来进行辅助诊断。他希望在小型设备上的大型神经网络为人类在医疗保健上带来巨大改善。
机器学习研究实验室Arm杰出工程师兼高级总监马修·马蒂纳
沈向洋：（AI）辅助的艺术
沈向洋希望 2021 年 AI 社区将创建更多工具释放人类的创造力、帮助全球人民以自己独特的方式来交流和传达情感。
他讲到：人脑分为左右半脑，分别负责逻辑和创造力，我们使用语言相互交流、传达信息、表达情感，还通过艺术来表达自己。随着人工智能的发展，目前可以合成逼真的图像和合理的语言文字，例如人工智能聊天、机器人写诗等等 AI 创作工具。
坊间有一个一万小时练习的说法，即需要一万小时的有效联系才能在一个行业当中达到世界级水平，而通过人工智能相关工具可减少这个世界，帮助人们创造更复杂的创意，发挥自己的创造力。此前的人工智能主要帮助人们提升生产力，而现在的人工智能也能帮助人们释放创造力。
计算机视觉和图形学专家，清华大学高等研究院双聘教授 、美国国家工程院外籍院士、英国皇家工程院外籍院士、微软公司前执行副总裁沈向洋（Harry shum）
伊尔亚‧苏茨克维：语言与视觉的融合
过去的一年，通用模型首次实现经济上的有效，尤其是 GPT-3 展示了大型语言模型令人惊讶的语言能力和广泛的任务执行能力，我们希望创造更好的模型，让 GPT-3 显得“平平无奇”。苏茨克维提到，下一代模型应该能够根据文本来编辑和生成图像，同时希望人工智能能够通过看到过的图像来更好地理解文本。此外，他还强调了模型的安全性，由于吸收的数据集中包含一些我们不希望模仿的内容，因而需要进行处理。OpenAI 首席科学家、卷积神经网络AlexNet的共同发明人伊尔亚‧苏茨克维（Ilya Sutskever）他们在 OpenAI 开发了一种新的方法，称为从人的反馈中学习强化。它允许人类法官以我们想要的方式使用增强来指导模型的行为，因此我们可以放大期望的行为并抑制不期望的行为。通过将语言模型同时显示在文本和图像上，以及通过与广泛的人类判断者进行交互来训练它们，我们看到了一种更强大但也更值得信赖的模型，因此对更多的人变得更加有用。这条道路为来年提供了令人兴奋的前景。2021 年，希望构建利用小型机上的神经网络提供个性化的医疗服务，从而改善数十亿人的生活。注：本文图片除头图外均来自参考链接中插图，版权归原作者所有。https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-happy-new-year-hopes-for-ai-in-2020-yann-lecun-kai-fu-lee-anima-anandkumar-richard-socherhttps://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-new-year-wishes-from-fei-fei-li-harry-shum-ayanna-howard-ilya-sutskever-matthew-mattina
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