A Berkeley View of Systems Challenges for AI.pdf

许多应用需要人工智能系统与现实世界的交互进行决策，例如无人驾驶飞机、机器人手术、医疗诊断、虚拟助手等。由于现实世界是不断变化的，甚至会出现意料之外的变化，这便需要这些应用持续学习、终身学习和永动学习。   为了满足这些需求，我们要面临诸多挑战，比如如何主动探索不断变化的环境、如何在恶意攻击和噪音输入的情况下做出安全稳定的决策、如何提高决策的可解读能力、如何设计模块化架构以简化应用系统构建等。另外，由于摩尔定律的结束，这些下一代人工智能系统的问题不能再寄希望于计算和存储能力的增强。解决这些难题需要体系结构、软件和算法的协同创新。