少（数据）即多：为何小数据掌握人工智能未来的关键
计算机与社会
2019-07-25 v1 人工智能
摘要
过去几年中，无论是在学术界还是工业界，关于大数据掌握企业成功关键以及人工智能将取代人类的论断变得越来越流行。然而，尽管这些论断可能确实捕捉到了某些真相，但它们也被极大地过度炒作，至少我们在此如此主张。本文的目标有两个。首先，我们在人工智能背景下对更少数据的价值提供一种有限辩护。这是通过仔细审视大数据驱动人工智能的两个不同问题来完成的，即 a) 深度学习在自然语言处理等关键领域的有限记录，b) 能够从少量数据点学习的监管与商业意义。其次，我们简要勾勒了我们所称的“有人类且为人类的人工智能”案例，即一种我们构建的系统以隐私为导向并聚焦于人机协作而非竞争的人工智能范式。结合上述主张，我们得出结论：当通过受认知启发的人工智能视角来看，该学科的光明未来在于更少的数据而非更多，以及更多的人类而非更少。
引用
@article{arxiv.1907.10424,
title = {Less (Data) Is More: Why Small Data Holds the Key to the Future of Artificial Intelligence},
author = {Ciro Greco and Andrea Polonioli and Jacopo Tagliabue},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.10424},
year = {2019}
}