Perspectives sur l'état et l'avenir de l'apprentissage profond -- 2023
Perspectives on the State and Future of Deep Learning -- 2023
December 7, 2023
Auteurs: Micah Goldblum, Anima Anandkumar, Richard Baraniuk, Tom Goldstein, Kyunghyun Cho, Zachary C Lipton, Melanie Mitchell, Preetum Nakkiran, Max Welling, Andrew Gordon Wilson
cs.AI
Résumé
L'objectif de cette série est de documenter les opinions et les problématiques dans le domaine de l'apprentissage automatique telles qu'elles se présentent aujourd'hui et telles qu'elles évoluent au fil du temps. L'idée est de réaliser cette enquête périodiquement jusqu'à l'apocalypse hypothétique de la singularité IA, alimentée par une frénésie de trombones, en maintenant une liste actualisée de questions d'actualité et en interviewant de nouveaux membres de la communauté pour chaque édition. Dans ce numéro, nous avons sondé les opinions sur l'IA interprétable, la valeur des benchmarks dans le traitement du langage naturel moderne, l'état des progrès dans la compréhension de l'apprentissage profond, et l'avenir du monde académique.
English
The goal of this series is to chronicle opinions and issues in the field of
machine learning as they stand today and as they change over time. The plan is
to host this survey periodically until the AI singularity
paperclip-frenzy-driven doomsday, keeping an updated list of topical questions
and interviewing new community members for each edition. In this issue, we
probed people's opinions on interpretable AI, the value of benchmarking in
modern NLP, the state of progress towards understanding deep learning, and the
future of academia.