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李群Tracy作者

滴滴与Yoshua Bengio领导的Mila达成深度合作,推进智能驾驶基础研究

6月14日,滴滴出行联合蒙特利尔学习算法研究所(Montreal Institute of Learning Algorithms,Mila)举办研讨会,会上滴滴正式宣布与Mila达成深度合作,双方将围绕智能驾驶、深度强化学习、AI 赋能社会等热点课题进行前沿科学研究、顶级人才培养和广泛的学术交流。

Mila创始人Yoshua Bengio与滴滴AI Labs负责人叶杰平教授作为双方代表签署合作协议Mila是全球领先的深度学习研究中心,由蒙特利尔大学Yoshua Bengio教授创立,与蒙特利尔大学、麦吉尔大学等顶尖学府都建立了紧密的合作关系,在语言建模、机器翻译物体识别生成模型等领域实力深厚。Yoshua Bengio教授则是“深度学习三巨头”之一,也是2018年ACM图灵奖(又称“计算机领域的诺贝尔奖”)得主。

合作期间,双方将重点开展一系列与智能驾驶密切相关的基础技术研究,包括单目视觉与同步定位与建图技术,以进一步提升智能驾驶车辆的自主定位和导航;开展迁移学习与域适应学习方面研究合作,以便将远在千万公里之外的实验场景研究成果更顺畅的应用于滴滴国内大规模真实的出行场景。此外,大规模场景库关联也将作为基础性研究纳入双方关注范畴,以更有效的整合滴滴现有数据中采集自不同车辆、不同时间、相近路段的数据,从而拓展研究工作。除整合双方优势,进行前沿科学研究探索外,双方还将共同培养更多人工智能领域相关人才,并在AI 赋能社会领域广泛合作。

Yoshua Bengio现场表示,Mila近期搬到了新的园区,这对我们来讲是一次重要升级,我们将继续在新的Mila园区打造创新生态,为蒙特利尔的创新注入新的活力。“Mila一直在关注处在AI 和机器学习研究前沿的公司,滴滴在强化学习研究、前沿科技探索等方面进展迅速,已经做了许多公司没想过要做的事,在我们努力推进人工智能的下一个发展前沿时,我们需要与像滴滴这样的公司进行合作。滴滴也是Mila升级后第一个也是目前唯一一个达成合作关系的中国工业界伙伴,非常期待能和滴滴在深度强化学习、智能驾驶、AI for Social Good(AI赋能社会)等领域进行更多新的尝试。”

滴滴AI Labs负责人叶杰平表示,作为出行服务的提供者,滴滴一直非常愿意和学界、工业界及相关各方合作。Mila因其对深度学习领域的重大贡献而在全球范围内获得了广泛的认可,相信此次合作也将能充分发挥双方优势,在全球交通产业创新前沿实现突破,共同发展有益的人工智能,培养更多顶尖的AI人才,为社会发展创造更大价值。

此前2018年,滴滴成立了AI for Social Good(AI赋能社会)共创平台,与十多所高校、科研机构和社会组织展开合作,在安全、健康、环境、无障碍等几大核心方向进行项目研究,其中包括绘制高清空气质量地图帮助解决环保问题、推进新能源解决方案和智能交通技术的融合发展以及推出司机AI关怀助手等。这些都与Mila的愿景也高度契合,双方都认为随着人工智能技术的发展,如何保证AI是负责且可以赋能社会具有重大意义。

研讨会上,与会嘉宾就AI时代的机遇与挑战展开热议研讨会上,Yoshua Bengio与先进人工智能学会(AAAI)主席、南加州大学Yolanda Gil教授、滴滴首席自然语言处理科学家Kevin Knight就AI时代的机遇与挑战展开热议。Yoshua Bengio重点阐述了Mila致力于AI for good (AI向善)和Responsible AI(负责任的AI)的理念,认为AI的研究应当朝着造福人类的目标演进。Yolanda则以医学工程领域的AI教育为例,重点讲述了理论基础应和工程实践并重,并表达了产业和学界共建生态系统的重要性。Kevin则重点分享了滴滴的产学研合作经验,认为产业界遇到的大规模复杂场景挑战需要和学术界共同探索科学的边界。此外,三个人还就可解释机器学习的辩证关系进行了阐述,并预测了未来AI的重要技术演进。

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机器翻译(MT)是利用机器的力量「自动将一种自然语言(源语言)的文本翻译成另一种语言(目标语言)」。机器翻译方法通常可分成三大类:基于规则的机器翻译(RBMT)、统计机器翻译(SMT)和神经机器翻译(NMT)。

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迁移学习是一种机器学习方法,就是把为任务 A 开发的模型作为初始点,重新使用在为任务 B 开发模型的过程中。迁移学习是通过从已学习的相关任务中转移知识来改进学习的新任务,虽然大多数机器学习算法都是为了解决单个任务而设计的,但是促进迁移学习的算法的开发是机器学习社区持续关注的话题。 迁移学习对人类来说很常见,例如,我们可能会发现学习识别苹果可能有助于识别梨,或者学习弹奏电子琴可能有助于学习钢琴。

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