Masashi Sugiyama 是日本理化學研究所先進智能項目組主任（ Director of RIKEN Advanced Intelligence Project）。RIKEN 成立于 1917 年，是日本最大的綜合研究機構，其中，由 Masashi Sugiyama 領導的先進智能項目組成立于 2016 年，主要著眼于研發(fā)下一代 AI 技術，如小數(shù)據學習、因果推理（Causal inference）、不確定性學習（Learning with uncertainty）以及假設檢驗等，同時，還有加速醫(yī)學、材料科學、制造業(yè)的科研進程，解決基礎設施管理、社會抗災能力、老年醫(yī)療保健等社會問題。而 Masashi Sugiyama 教授本人的研究領域則包括機器學習的理論和算法（如協(xié)變量適應、密度比預估和強化學習等），及其在實際問題中的應用。
CSDN：什么是小數(shù)據學習？為什么要使用小數(shù)據學習？如何實現(xiàn)？
Masashi Sugiyama：雖然現(xiàn)在大數(shù)據學習仍是主流，但在很多應用領域，收集到足夠機器用來學習的龐大的數(shù)據是非常昂貴的。在這種情況下，使用小數(shù)據進行學習是一個理想的解決方式。但也有它的弊端，因為當進行小數(shù)據學習時，我們需要目標領域中強大的先驗知識作為支撐，過多先驗知識的介入意味著犧牲掉機器學習的靈活性。所以使用有限信息進行學習的精髓在于，使用領域知識之外的相對便宜的數(shù)據進行學習。
CSDN：若小數(shù)據學習能夠成功，將對哪些 AI 領域造成改變，進而對哪些行業(yè)產生影響？
Masashi Sugiyama：利用小數(shù)據進行學習是大數(shù)據學習的母集，所以說它一方面可以解決大數(shù)據學習不能解決的問題，另一方面在大數(shù)據學習已經得以應用的領域也能有所發(fā)揮，因為使用小數(shù)據學習能夠在避免使用昂貴數(shù)據的同時達到更優(yōu)的效果。
CSDN：您和您的團隊在小數(shù)據學習方面已經取得了哪些進展？
Masashi Sugiyama：多樣性對于小數(shù)據學習至關重要，因為對于不同的應用場景，收集數(shù)據的局限性是不同的。我們正在研發(fā)一種通用的算法使其解決機器學習過程中的不同問題，例如將很多不同種類的未標注數(shù)據集進行分類、將標注與未標注數(shù)據進行分類、半監(jiān)督學習中的分類問題、充分標注的數(shù)據的分類問題等。
CSDN：日本的科研機構更傾向于哪些 AI 技術及應用的研究？哪些 AI 應用在日本已經落地？
Masashi Sugiyama：日本的機器學習研究人員更多地關注基礎研究，當然，同時也會有一些人在科學及工程領域從事應用科學相關的研究工作。在基礎研究與應用之間存在很大的鴻溝，如何搭建鴻溝上的橋梁至關重要。所幸，這些建橋的工作在一些領域已經逐漸展開，例如對癌癥及老年癡呆的研究、再生醫(yī)學、制造業(yè)、基礎設施管理以及抗災能力提升的研究等方面。
CSDN：您認為當前 AI 技術發(fā)展的瓶頸在哪兒？并請展望 AI 未來的發(fā)展方向。
Masashi Sugiyama：私密性、安全性、以及倫理問題會成為人工智能系統(tǒng)發(fā)展的瓶頸。在 AI 技術發(fā)展之外，如何分析及管理 AI 可能帶來的社會問題也是需要重視的方面。
CSDN：在本屆 CCAI 現(xiàn)場，您將帶來的演講主要關于哪些方面？希望觀眾從中收獲怎樣的啟發(fā)？
Masashi Sugiyama：我的演講題目是《弱監(jiān)督學習的最新研究進展》，在演講中我將介紹我們對于弱監(jiān)督學習下的分類問題的研究成果，包括將兩種類別的無標簽數(shù)據進行分類、將有標簽與無標簽數(shù)據進行分類、一個對于半監(jiān)督分類問題的通用方法、以及對于有標簽數(shù)據的分類。最后，我將簡單介紹日本理化學研究所先進智能項目組（RIKEN AIP）。
關于 CCAI
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