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帝国理工学院计算机系机器学习教授Stephen Muggleton上周加入了政府、工业和高等教育的高层人物的行列，主张大学在创造和塑造AI（人工智能）等变革技术方面所发挥的革新用途。
Muggleton教授在评论目前机器学习的收获时告诉华为学术沙龙的观众：“我所看到的是回归图灵的基础研究的高潮。”理论计算机科学的开创者艾伦·图灵考虑了机器在1950年发表的一份具备开创性的学术论文中考虑的可能性。
Muggleton教授的讲话与工业界和政府高层人士在此次活动中发表的言论相呼应。华为公司董事会董事、高级副总裁陈丽芳女性告诉观众：华为公司与帝国理工学院及其数据科学研究所等20所英国大学合作进行长期研究。“人工智能目前非常时尚，但研究在几十年前就开始了。华为从基础研究中获益匪浅。”
商业，能源和工业策略部高等教育部长Sam Gyimah议员觉得，大学和工业界之间的伙伴关系对经济非常重要。他说：“进步企业与世界领先的研究职员，革新者和企业家之间的关系是大家现代工业策略的要紧。”
商业开发的人工智能的局限性
Muggleton教授质疑他所声称的商业开发AI的道德和工程限制，并倡导恢复基于过去几十年大学产生的洞见之上的基础研究：“知道所有这类来自什么地方的重点是大家了解应该走哪条路“他说。“在今天的计算中，速度超越了人类。事实上，AI可以比人类更好地学习。他们的困难在于表达他们学到的东西。“
Muggleton教授引用了DeepMind的AlphaGo示例，这是在中国古时候围棋比赛中第一个击败冠军的AI。他说，尽管这是一次让人印象深刻的表现，但它并没帮助Go的专家知道怎么样拟定获胜方案。“没讲解这是如何发生的。”
他还就当今AI的低效率提出了警告。“依据现在的？，在将来十年内，世界上三分之一的电力将用于数据中心。从工程和环境的角度来看，这是很可怕的，“他说。
类似人的计算
Muggleton教授的评论恰逢本月“类人计算”互联网的推出，这是由英国20个大学研究团体和工业合伙人一同拓展的，他正与工程和物理科学研究理事会（EPSRC）一同领导，并获得170万欧元的资金。
他的工作将使用研究职员唐纳德·米奇（Donald Michie）几十年前开创的AI定义，该规定规定AI应该产生人类可以学习在他们我们的推理中用的逻辑程序。为达成这一目的，Muggleton教授的目的是开发更像人类的人工智能。
他觉得，这种人工智能不只更易于理解，而且更有效，由于符号机器学习无需数据中心。“大家一般会从一个例子中学习”，他后来补充告诉沙龙，说：“假如在当地完成，大家可以更有效地进行铝计算，大家可以限制对世界能源的消耗”。
帝国理工学院的AI研究
Muggleton教授是伦敦帝国理工学院人工智能 @ Imperial互联网的成员，该互联网汇集了来自该学院工程，科学和商业院系的70名专家，以开发和部署各种范围的人工智能系统。
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