Профессор Нью-Йоркского университета Эндрю Гордон Уилсон (Andrew Gordon Wilson) вызвался провести лекцию в подкасте Дуракеша Пателя (Dwarkesh Patel), где намерен показать, как фундаментальные принципы искусственного интеллекта можно вывести из вероятностных методов. Обсуждение началось после того, как Патель попросил слушателей предложить темы для новых выпусков.
В ответ на призыв Пателя — автора популярного подкаста о технологиях и науке — Уилсон предложил провести «лекцию у доски», посвящённую теоретическим основам ИИ. По его словам, современные модели искусственного интеллекта можно вывести из первых принципов с помощью вероятностного подхода. Уилсон возглавляет лабораторию машинного обучения в Нью-Йоркском университете и специализируется на байесовских методах, глубоком обучении и причинно-следственном анализе.
Идея Уилсона вызвала интерес среди исследователей. Так, Тако Коэн (Taco Cohen), научный сотрудник Qualcomm AI Research, поддержал предложение, отметив, что такая лекция была бы полезной. Нилюфар Мир (Niloofar Mire), исследователь из Стэнфордского университета, также выразила готовность увидеть подобный материал. В комментариях к посту Пателя прозвучали и другие предложения: от интервью с экспертами по разреженным моделям до обсуждения правовых аспектов ИИ.
Подкаст Пателя известен глубокими интервью с учёными и инженерами, работающими в области искусственного интеллекта. Ранее в его выпусках участвовали такие специалисты, как Ян Лекун (Yann LeCun) и Джеффри Хинтон (Geoffrey Hinton). Уилсон, в свою очередь, регулярно публикует работы по вероятностным моделям и их применению в машинном обучении, включая исследования по оптимизации нейронных сетей и интерпретируемости алгоритмов.
«Счастлив провести лекцию у доски о том, как можно вывести основы ИИ из первых принципов с помощью вероятности», — написал Уилсон в ответ на пост Пателя.