与研究人员见面:Gaurang Gavai讨论机器学习的最新进展

我们自己的阿基大桥最近采访了帕洛阿尔托研究中心的研究员Gaurang Gavai了解更多他的兴趣和机器学习方面的工作

高朗,你能告诉我一些你的背景吗?

确定的事情。我来自孟买,但我们小时候经常搬家。我花了很多时间在明尼阿波利斯,也在巴黎和东京,然后回到孟买。十年前,我搬到亚特兰大读研究生,然后在芝加哥待了一段时间,现在在旧金山。我觉得这里就是我的家。

你认为你多元的背景在某些方面对你有帮助吗?

当然,我觉得这让我有点像变色龙。我在旧金山湾区的一些来自不同地方的朋友也注意到了这一点。我觉得我们更容易适应新的环境。

你能谈谈你的教育背景吗?

我在佐治亚理工学院获得了机器学习硕士学位,专注于理论机器学习.我的论文是关于主动学习的,也就是让人类在系统的循环中。与使用大型完整数据集进行训练不同,我们通常得到的数据只有很少的标签或不完整的信息。在这些情况下,可以向循环中添加人工,只注释最重要的数据。在我即将毕业的时候,这个领域变得非常受欢迎,这是一个非常好的时机。

你为什么选择主动学习?

我一直感兴趣的人工智能.我在孟买读本科的时候做过一点,我的论文是关于寻找光学字符识别的新方法。这在今天基本上是一个已经解决的问题,但在那时,人们常常尝试匹配模板,并使用本地二进制模式做一些有趣的事情。这就是为什么我认为这种不需要硬编码所有这些特性并告诉计算机要寻找什么的新方法是迷人的。我认为给电脑机会让它自己学习是一个非常有趣的想法。

现在,主动学习已经从人在回路发展到神经网络在回路。在这个元学习概念中,不是教它如何学习,而是教它如何学习。

GANs(生成式对抗网络)会是一个例子吗?

是的,但实际上,所有的深层网络都是这样的。让我们以面部识别为例。人们过去常常计算眉毛和鼻子之间的距离来作为特征。但现在,有了面部识别,你输入图像,神经网络就会找出识别人的重要特征。电脑会想出新的方法来推断事物,我认为这很酷。

你认为3-5年后会怎样?

这是个有趣的问题。我看到了多条路线。帕洛阿尔托研究中心也关注的一个问题是,“你如何用这个做实际的事情?”像脸书的面部识别和谷歌地图这样的东西运行得非常好,但这是因为他们在这方面投入了大量资金。我们怎样才能更快地到达这些地方呢?我认为这是帕洛阿尔托研究中心真正擅长的领域。我们可以采用新的情况或稀疏的数据,并试图从中创造真正的价值。

第二种方法是理解和解释这些模型。可辩解的AI (的新品)就是一个例子。在某些主题领域,你不能有一个不透明的模型。你需要能够理解它在做什么,并非常清楚地解释它是如何做出决策的。

我认为第三条路是社会所痴迷的,那就是完全自动化。你是如何走向完全自动化的系统的?这是最开放的。人们谈论奇点“在2050年,尽管我不知道这是不是真的。

第二和第三条路线会相互冲突吗?

我认为这是一种非常有趣的关系。我想到的例子是武术,我们经常谈论“力量”和“平衡”。我认为这两件事需要协同工作,尽管它们来自两个极端。你需要同时做到这两点。

你是怎么来到帕洛阿尔托研究中心的?

事实上,我在参加完另一个面试回来的路上接到了帕洛阿尔托研究中心一位研究员的陌生电话。我不认识他,但他一定是通过我的教授来找我的。他问我能不能问几个问题,我说:“可以。”我想这些问题应该是人力资源部的一些筛选问题。事实证明,他直接进入了一个技术面试。最后我又做了两次电话采访,来到帕洛阿尔托研究中心做了一次演讲,然后又做了一些现场采访。那是漫长的一天,但真的很好。在我回亚特兰大的路上,尽管我收到了所有的邀请,但我知道帕洛阿尔托研究中心是适合我的地方。

这是为什么呢?

有两个原因。首先,在帕洛阿尔托研究中心,有一种学术自由的感觉,大楼里的每个人都欣赏这种感觉。是的,我们在工业中工作,是的,它是应用的,但你要设定研究议程并帮助塑造事情的方向。第二,我们并不是在一个学术泡沫中工作。我们面对客户,解决现实世界的问题。这是学术界和产业界之间的一个很好的平衡。

我有很多朋友也是同时毕业的。他们大多要么回到了纯博士学术界,要么进入了Facebook或谷歌这样的行业。他们似乎都缺少这两种东西中的一种。这个地方很少见。

帕洛阿尔托研究中心研究员约翰·德·克利曾经说过,“这里有两种人。你要么快来快走,要么待很长时间。”

我明白了。虽然我不是在技术方面,但我有同样的感觉,因此,我在这里工作了11年。你觉得你需要一个吗博士吗?

不,我不这么认为。我在这里得到的经验和教育正是我想要的。我不想在某一特定领域做超级专门化。我天生是个涉猎者,很多事情我只做一点点。幸运的是,你可以在这里这样做。你可以每六个月更换一个项目,你可以花时间与客户直接沟通。最近,我对与客户打交道越来越感兴趣,这几乎立即反映在我的工作中。(注:去年秋天,Gaurang和Aki一起去了日本,帮助我们的一个客户运营一个工作坊。)我喜欢你能“展现自己的命运”。

非技术人员如何才能更多地了解人工智能?

学习有两种方法:学会理解和通过实践学习。

为了“学习理解”,Coursera是伟大的。我想是吴恩达的斯坦福大学课程是最好的。我记得在研究生院的时候,我觉得这是一门很棒的课程,但我最近又重新上了这门课,它仍然非常相关,教学很好,在理论理解方面也很棒。

至于“做”,最好是直接开始做。在研究生院,我用Kaggle我认为它仍然很受欢迎。这是一个有竞争的数据科学平台。他们有一个NASA的,有5万美元的奖金。你可以组队,也可以独自完成。好的方面是,他们提供了大量的启动资源。Betway体育平台提供了所有的数据。在比赛的最后,你可以看到顶尖球队的算法。

工作之余你做什么?

我每周花4-5个晚上练习类似于截拳道.这个项目的一部分就是回馈社会,所以我也教和帮助其他学生。我还和几个朋友在一个布鲁斯乐队里弹贝斯、吉他,有时还会打击乐。我们玩小型家庭聚会之类的游戏。我也喜欢尽可能多地旅行。

你喜欢去哪里旅行?

接下来我想去的地方是摩洛哥和埃及。越偏僻越好。

太好了。我没去过摩洛哥,但埃及很棒。我还想推荐非洲。无论如何,你还有什么想告诉我们的读者的吗?

我知道人们经常这么说,但我就直说了。我认为帕洛阿尔托研究中心真的很特别。我们擅长的是解决其他地方做不到的难题。我们真的很擅长走在前沿!

你认为这是为什么?帕洛阿尔托研究中心很小,只有200人左右。为什么我们能做到这一点?

我忘记是谁说的了,但有句话让我印象深刻,“帕洛阿尔托研究中心的优势来自于异质性中的同质性。”我们对事物都有相似的心态,我们想要实现相似的目标,但我们有如此不同的背景(物理、生物、计算机科学、纯数学、社会科学),我们都聚在一起解决难题。

此外,这里几乎没有政治和等级制度。它让事情更容易完成。

谢谢你花时间和我聊天。你介意别人联系你吗?

绝对的。他们可以给我发邮件ggavai@parc.com.我想听到人们的声音,了解他们正在做什么等等。

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