機器學習科學家警告不要考慮周全的AI部署

人工智能的復雜性超越了技術巫術。人類可能已經創(chuàng)建了模擬人類思維過程的統(tǒng)計模型，但是我們有資格在現(xiàn)實生活中部署它們嗎?

無代表性和有缺陷的數(shù)據(jù)集會使結果偏斜。公司正在尋求合格的數(shù)據(jù)科學家。然而，擁有專業(yè)學位的學生通常并沒有為現(xiàn)實的工作環(huán)境做好準備。而且公司正在將AI部署在孤立的環(huán)境中，而沒有適當考慮需要回答的真實問題。

甚至術語也令人困惑：人工智能，機器學習，深度學習-哪個是什么，什么是什么?

“深度學習，機器學習，AI…或多或少地以相同的方式被使用，但它們并不是一回事，” 微軟公司高級機器學習科學家兼云倡導者Francesca Lazzer i說。您必須將深度學習視為一種機器學習，然后我們才能在一切之上擁有AI。”

Lazzeri解釋說，深度學習是機器學習的一個子集，它本身就是人工智能下的一個層次。她說：“人工智能是在機器學習模型之上構建應用程序的一種方法，它們在機器學習算法之上運行。” “因此，AI是消費智能模型的一種方式。”

在佛羅里達州奧蘭多舉行的Microsoft Ignite活動期間，Lazzeri與 SCU Miniman 和 Rebecca Knight進行了交談，后者是SiliconANGLE Media移動流媒體直播工作室CUBE的聯(lián)合主持人。他們討論了AI主流采用所面臨的挑戰(zhàn)，以及Lazzeri和Microsoft如何努力使通向經過驗證的機器和深度學習模型以及代表性，干凈的數(shù)據(jù)集上運行的AI支持的應用程序的道路變得清晰。

技術哲學一直是拉澤里職業(yè)生涯的基本主題。她以優(yōu)異的成績畢業(yè)于比薩市的LUISS Guido Carli大學，獲得經濟學和制度研究碩士學位。然后，Lazzeri獲得了頂尖的Scuola Superiore Sant'Anna的哲學博士學位，重點是經濟學，技術創(chuàng)新和統(tǒng)計，在那里她從事了經濟學和創(chuàng)新管理研究。

正如她描述馬薩諸塞州波士頓時，哈佛大學的經濟學博士后研究獎學金將拉澤里帶到“世界上最大的技術集群”。在哈佛商學院完成工作后，她加入了微軟的機器學習云與企業(yè)部門。

五年后，Lazzeri是Microsoft的高級機器學習科學家，負責構建基于云的機器學習解決方案。她是由云計算倡導者，數(shù)據(jù)科學家和開發(fā)人員組成的國際團隊的一部分，他們與大型企業(yè)和學術機構合作。