探索使用AI进行科学研究与Anima Anandkumar
AI科学研究之旅：与Anima Anandkumar共探未来
加入我们，与Anima Anandkumar一起展开一场关于人工智能和科技突破的迷人之旅。在这个引人入胜的播客中，Anandkumar，一位备受尊敬的加州理工学院布伦教授兼NVIDIA人工智能研究高级总监，分享了人工智能思维的基础知识、跨学科影响以及改变游戏规则的张量方法。从应对天气挑战到人工智能在科学中的作用，她将复杂的人工智能影响力的领域进行了简化。让我们探索一下Anandkumar的专业知识如何塑造科学探索中人工智能的未来。
您可以在Spotify、Google Podcasts和Apple等受人尊敬的平台上收听《Leading with Data》的这一集。您可以选择您喜欢的平台与这个富有见地的内容进行互动。
与Anima Anandkumar对话的关键见解
- 尽管语言模型取得了进展，但算法思维在引导人工智能方面仍然至关重要。
- Anima Anandkumar的跨学科背景对她的人工智能研究方法产生了重大影响。
- Anandkumar在博士期间开发的张量方法对无监督学习具有计算效率，并具有广泛的应用。
- 人工智能和数值方法的交叉领域正迅速发展，在各个科学领域具有重大潜力。
- My Dojo和类似的基准为人工智能在开放环境中学习和做出决策奠定了基础。
- 对于有志于做出有意义贡献的研究人员来说，基础的人工智能和机器学习知识至关重要。
- 一些最棘手的科学问题，如气候建模和量子化学，受限于当前的计算能力。
- 跨学科合作对于应对人工智能的复杂科学挑战至关重要。
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现在，让我们来看看Anima Anand Kumar提出的问题及其回答。
算法思维如何塑造人工智能的未来？
算法思维是关于构建步骤的一种过程，并确定哪种方法比其他方法更高效。尽管语言模型在编码方面的提高，算法思维仍然具有相关性，因为我们仍然需要为其提供指导。随着从汇编语言过渡到高级语言，我们正在向更高级的抽象层次发展。当前的挑战在于有效展示人工智能工具，因为它们可能存在错误，并开展使其更加强壮的研究。
您能分享一下童年时期激发您对数据科学兴趣的见解吗？
我有幸在一个鼓励学习和探索的家庭中成长。我的母亲是我们社区中第一批工程师之一，我的爷爷是一位数学教师，他们没有性别隔离地灌输给我对数学和科学的热爱。我的父母的小型工厂让我了解到了编程的实际应用，在那里我看到了代码对汽车制造零部件的物理影响。这种实践学习和跨学科思维的暴露是无价的。
在您的博士期间，是什么促使您专门研究网络传感器和张量？
我的博士之旅始于信号处理和无线传感器网络，现在被称为边缘人工智能或物联网。我对在能源限制下传输数据的权衡着迷。这使我开始研究概率图模型，最终引向了张量方法，这些方法在无监督学习中是理论上有保证且计算效率高的，例如在大型文本数据集中发现主题。
您是如何平衡学术和产业角色的？
我的职业生涯一直都是机会主义的，寻求产生影响的最佳途径。起初，学术界是我继续机器学习研究的道路。随着产业的开放，我与NVIDIA等公司建立起联系，可以将我的研究应用于实际问题。学术界仍然在考虑人工智能方法的广泛影响，伦理考虑以及培养下一代研究人员方面发挥着关键作用。
天气预报与人工智能的复杂性有哪些？
天气预报传统上涉及模拟流体动力学并结合观测数据来预测天气。然而，这个过程计算成本高昂，限制了我们准确预测极端天气事件的能力。我们基于深度学习的方法更快、更便宜，可以使用更多集合成员和更好的统计信息进行概率预测。我们还开发了在不同分辨率上运行的神经算子，并且结合了领域知识，如地球的球面几何。
您如何看待数值方法与人工智能的交叉发展？
科学中的人工智能越来越受欢迎，应用范围从碳捕获和储存到医疗设备设计。我们开发的神经算子使我们能够高效地解决偏微分方程，减少物理实验的需求。这种交叉将可能继续增长，人工智能在生命科学和其他工程领域发挥重要作用。
能否详细介绍一下您在《我的道场》中的工作？
《我的道场》使用Minecraft作为测试开放式学习的人工智能算法的环境。它挑战AI方法不断地建立新的技能并创造性地解决各种任务。我们将其与GPT-4连接起来，以提供互动、情境感知的学习，为AI提供参考的技能库，以应对新任务的出现。这种方法体现了终身学习的理念，有潜力推动决策算法的重大进展。
您对有志于从事人工智能研究或学习的人有什么建议？
我强调理解基础知识的重要性。算法思维对于引导人工智能工具和进行研究以使其更加稳健至关重要。了解模型的工作原理对于研究至关重要，即使我们将语言模型和其他人工智能工具纳入工作流程。
您认为当前技术中最难解决的科学问题是什么？
有些问题在计算上具有限制性，例如气候模型和量子化学，它们需要比我们当前拥有的计算能力更强大。然后，还有一些问题在我们缺乏完整模型的情况下，例如细胞内的过程理解。最后，有一些挑战将模拟与物理实验相结合，例如核聚变。每一个问题都需要跨学科的合作和创新的人工智能应用来取得进展。
总结
在人工智能和科学的充满活力的领域中，Anima Anandkumar是一股引领力量。她的开创性工作，从开发人工智能算法到推动Minecraft中开放式学习的边界，展示了她对推动人工智能的影响的承诺。鼓励有志于从事研究的人拥抱基础知识，并且讨论强调了跨学科合作在应对艰巨科学挑战方面的重要性。Anandkumar的旅程以荣誉和对终身学习的奉献标志，使她成为塑造科学探索中人工智能未来的开拓者。这是关于此播客的更多详细信息！
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