IRINA RISH 教授 – AGI、复杂系统和超人类主义 (#NeurIPS)
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Irina 是蒙特利尔大学的著名教授，专攻计算机科学和运维。 她还是著名的 Mila 组织的创始成员。 她是自主人工智能领域的加拿大卓越研究主席，也是加拿大 CIFAR 人工智能主席。 Irina 拥有加州大学欧文分校的人工智能博士和硕士学位，以及莫斯科古布金研究所的应用数学硕士学位。 她的研究重点是机器学习、神经数据分析和受神经科学启发的人工智能。 她对持续终身学习、深度神经网络和概率建模的优化算法、对话生成、生物学上合理的学习强化以及脑图像分析的动力系统方法特别感兴趣。 Rish 教授拥有 64 项专利，发表了 80 多篇研究论文。 她还撰写了几本书的章节并编辑了三本书。 她曾担任 NeurIPS 和 ICML 的高级领域主席。 Irina 的研究旨在让我们更接近人工智能这个圣杯。 她继续突破机器学习的界限，不断努力在受神经科学启发的 AI 领域取得进步。

Irina & Tim 就人工智能进行了讨论。 他们讨论了超人类主义，以及人工智能如何促进人类繁荣。 伊琳娜建议人们将人工智能视为一种可以增强人类能力的工具，而不是需要控制或监管的东西。 她说，试图创造比人类更聪明的人工智能并不是最好的前进方向，但人工智能和人类智能的混合智能会更有益。 她举了一个例子，说明技术如何被用来扩展人类的思维和跟踪精神状态，以及提高自我理解。 伊琳娜的结论是超人类主义涉及与技术的共生关系。 这对双方都有利。

蒂姆讨论了不同类型的智能的组合如何产生新的和有趣的东西。 他讨论了电车问题，以及如何在人工智能中编程道德困境。 伊琳娜接着提到了岔路花园。 这个故事探讨了如何选择不同的人生道路，以及过去的决定如何影响现在。

伊琳娜建议，为了更好地理解人工智能，我们应该从不同的角度来看待它。 她还强调了在编程和理解动态系统时理解复杂系统科学的重要性。 她谈到了迈克尔莱文的工作，其中涉及通过化学干预对生化计算机进行重新编程。 Tim 还提到了研究这些系统自我修复的 Alex Mordvinsev。 Irina 总结道，理解 AI 的关键是理解系统的复杂性，并创建 AI 和人类智能的混合模型。

找到伊琳娜
https://mila.quebec/en/person/irina-rish/
https://twitter.com/irinarish。

来源和详细信息：
https://www.youtube.com/watch?v=8-ilcF0R7mI