欧盟通用数据保护条例真的算“史上最严”吗

上面的引用很好地总结了Haskell社区。Haskell社区对学术讨论(和类别理论)更感兴趣，而不是解决实际问题。

(12) 函数纯度

正如我们已经了解的那样，纯函数是惊人的。副作用(例如，与外界互动，包括变异状态)是程序中大量错误的原因。作为纯函数式语言，Haskell完全禁止使用它们。这意味着函数永远不能更改任何值，甚至不允许与外界进行交互(从技术上来说，甚至不允许进行日志记录之类的操作)。

当然，Haskell提供了与外界交互的解决方法。您可能会问它如何运作?我们提供了一组说明(IO Monad)。这样的指令可能会说：读取键盘输入，然后在某些功能中使用该输入，然后将结果打印到控制台。然后，语言运行库将获取此类指令，并为我们执行这些指令。我们永远不会执行直接与外界交互的代码。
 

8) Huskell

语言家族：ML。

(9) 类型系统

没有比Haskell更强大的文字系统了。显然，Haskell支持代数数据类型，但它也支持类型类。它的类型检查器几乎可以推断任何东西。

(10) 学习曲线

好家伙!为了有效地使用Haskell，必须首先精通类型理论(这不是我在开玩笑)，这不是秘密。OOP需要多年的经验来编写体面的代码，而Haskell则需要投入大量时间进行前期学习，才能提高生产力。

在Haskell中编写甚至一个简单的" hello world"程序也需要了解Monads(尤其是IO Monads)。

(11) 社区

根据我的经验，Haskell社区的学术性更高。最近在Haskell库邮件列表中的帖子开始于：
 

尽管存在COVID，但AI人才需求仍然很高，并且AI课程的注册人数一直在增长。

工业(幻灯片82-129)

最大的亮点是基于AI的药物。我们已经接近AI药物进入市场的地步。这与生物学/医学论文的繁荣并驾齐驱。然而，鄙视的一点是法规和程序。当前的批准方法既不是针对AI发现的产品，也不是针对AI主导的产品，也不是针对持续改进的工作流程。

自动驾驶汽车(AV)行业面临类似的问题。尽管投入了数十亿美元，但无人驾驶汽车的立法比自动驾驶汽车本身滞后得多。部分资金将用于内部硬件，特别是定制的LiDAR技术，另一笔资金将用于自动驾驶汽车堆栈，而剩下的仍然很大程度上是手工制作的。

同时，对计算的需求激发了新的计算平台提供商和专门的AI硬件，例如Graphcore的M2000，Nvidia的DGX-A100和Google的TPUv4。同时，改进的ML基础架构和操作方面的工作也在飞速发展。

幻灯片113至129专门介绍行业成功案例。

政治(幻灯片130–170)

今年以AI的道德问题成为主流为标志，包括但不限于性别/种族偏见，警察和军事用途，面部识别，监视和伪造品。特别是，军方对AI技术的兴趣令人震惊，但并非出乎意料。

诸如NeurIPS，ICLR和Google之类的会议已经采用了新的道德规范，并且一些公司倾向于公平和隐私的理想。但是，要实现真正的变革，还有很长的路要走。芯片生产和IP所有权似乎是各国政府更加关注的问题。

政治上的流行语是AI民族主义：投资成为AI领导人和全国性AI政策的国家-主权问题。

预测(幻灯片172)

（编辑：盐城站长网）

【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容!