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    亚历山大madry

    图片:伊恩麦克利伦

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“做正确的方式学习机”

亚历山大madry

努力亚历山大教授madry构建机器学习模型是更可靠的,易于理解和强大。


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bt365手机app的计算机科学家亚历山大·madry工作是由一个核心任务推波助澜:“做正确的方式学习机。”

在很大程度上使机器学习madry的研究中心 - 一种人工智能 - 更准确,高效,和强大的防错。在他的课堂上和超越,我也担心伦理计算的准备的问题,当我们接近人工智能凡年龄将对社会的许多部门很大的影响。

“我希望社会能够真正拥抱学习机,”说madry,电气工程和计算机科学系最近终身教授。 “那做,我们需要弄清楚如何培养人可以使用的模型,安全,可靠,并在某种程度上他们理解。”

有趣的是,他与机器学习的历史可以追溯到只有一两年,工作不久,我在2015年加入MIT后,在这段时间里,他的研究小组发表论文证明关键的几个模型可以是某些容易产生不准确的结果被骗 - 和展示如何使它们更加健壮。

最后,我必须让人类每个模型AIMS的决定更可解释的,所以研究人员可以窥视里面看到的东西偏差去。在同一时间,我想使非专家在,比如说现实世界中部署改进型号,帮助诊断疾病或控制无人驾驶汽车。

“这不只是试图破解打开黑匣子机器学习。我想打开它,看看它是如何工作的,并包装好备份,使人们可以使用它,而无需了解正在发生的事情里面,“我说。

对于算法的爱

madry出生在波兰Wroclaw,如果我参加弗罗茨瓦夫大学在2000年代中期的本科生。而我怀着在计算机科学和物理学的兴趣,“其实我从来没有想过我会成为一名科学家,”我说。

一个狂热的游戏玩家的视频,madry INITIALLY就读于编程用他自己的游戏的计算机科学项目意向。但在理论计算机科学类的几个,在算法具体理论加盟的朋友,我爱上了材料。算法理论找到AIMS解决计算问题,这需要攻坚克难的数学问题有效的优化程序。 “我意识到我喜欢深入思考和尝试一些关于数字出来,说:” madry,世界卫生组织结束了在物理和计算机科学双专业。

当它来到钻研更深的在读研究生的算法,我去了他的第一选择:bt365手机app。在这里,我曾米歇尔两个X下。 Goemans,是一个重要的人物,他在应用数学和算法优化,和乔纳森。 Kelner,刚刚抵达bt365手机app的青年教师在这一领域的工作。对于他的博士论文,madry算法开发出了许多在图形算法,解决了长期存在的问题,赢得了2011年乔治·米Sprowls最佳博士论文在MIT计算机科学博士学位论文奖。

博士学位后,madry花了一年时间因为在微软研究院的新英格兰的博士后,3年来在技术洛桑的瑞士联邦理工学院教学之前 - 其中要求madry“bt365手机app的瑞士版本。”他的母校,但不停地打电话给他回:“有惊心动魄的能量MIT我失踪。它在我的DNA“。

获得对抗

在加入bt365手机app后不久,madry发现自己在一个新的科学风靡起来:机器学习。特别是,我侧重于理解深度学习的重新出现的范例。这是一个人工智能应用使用多个计算这层以提取高级特征从原始输入 - 如使用像素级数据进行分类的图像。bt365手机app的校园里,在当时,与域中新的创新嗡嗡声。

这恳求的问题,但:一切都是炒作机器学习或固体科学? “似乎工作,但没有一个人明白了卫生组织如何以及为什么,说:” madry。

这个问题回答他的研究小组在9月一个漫长的旅程,实验上深学习模型后进行实验,以了解的基本原则。一个重要的里程碑。在这个旅程是一个有影响力的论文2018年出版的他们,来开发制造机器学习模型,更耐的方法“对抗的例子。”对抗性实例是轻微扰动输入数据是不可察觉到人类即 - 诸如图像中改变颜色,一个像素的 - 但使模型进行的不准确预测。他们照亮的现有机器学习工具的一大缺憾。

继续开展工作的ESTA线,madry的研究小组发现,这些神秘的对抗性的存在可能导致实例的机器学习模型如何做决定。在设计的,比如说,猫,狗分辩图像特定型号的,人类如何使分类基础上的功能作出决定不对齐这一点。这些特点可以简单地改变模型一致做出错误分类猫犬,不改变这是真正对人类有意义的图像中任何东西。

结果表明某些型号 - 可用于,比方说,识别识别异常的医学图像或自主汽车帮助识别道路的对象 - 是不完全达到标准。 “人们往往认为这些模型是超人,但并卫生组织他们解决不是我们打算解决这些问题的分类问题,说:” madry。 “他们的完整的脆弱性和对抗性,以实例是这一事实的体现。这是一次大开眼界的发现“。

这就是为什么madry旨在使机器学习模型的详细解释人类。我的新车型展示如何在图像要某些发达像素的系统可以影响系统的预测上训练。研究人员可以调整模型。然后把重点放在簇更密切相关的像素随着识别的特征 - 如动物的鼻子检测,耳,尾和。最终,这将有助于使模型更像人一样 - 或“superhumanlike” - 在他们的决定。这项工作进一步,madry和他的同事们最近成立了 bt365手机app展开的机器学习中心,协作研究工作的范围内 bt365手机app追求情报 这个建筑正在走向机器学习工具现实世界的准备部署。 

“我们希望机器学习不只是作为一个玩具,但东西,你可以,比方说使用中,自主轿车,或保健。现在,我们不明白,足有足够的信心,这对于那些关键应用,说:“madry。

教育和政策整形

madry意见和决策的人工智能(“AI + d”是三选一 新的学术单位 在电气工程和计算机科学)的部门“计算这将会对社会产生最大影响的接口。”

在这方面,我会确保学生接触到他的人的计算方面。部分地考虑的,这意味着它们的后果正在建造的东西。通常情况下,我说,学生们将在创造新的技术过于雄心勃勃,但他们并没有通过对个人和社会的潜在后果想。 “建立一些很酷的东西是不是一个好足够的理由建立的东西,说:” madry。 “这是思考没有,如果我们能够建立的东西,但如果我们构建应该的东西。”

此外madry've一直从事有关法律和政策,以帮助调节机器学习对话。这些讨论的时候,我说,是为了更好地了解成本和社会肆行的机器学习技术的好处。

“有时候我们高估了机器学习的动力,以为这将是我们的救星。有时候我们低估了它可能对社会的成本,说:“madry。 “机器学习做好事,还是有很多仍留弄清楚。”


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