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各位大佬别再拿人工智能当了催情药


/ 2017-04-16

说到人工智能和机械人,上点儿岁数的码农们可能对封面这张图有点印象。不明就里的伴侣,能够归去补习一下《编纂部的故事》。说到人工智能和机械人,上点儿岁数的码农们可能对封面这张图有点印象。不明就里的伴侣,能够归去补习一下《编纂部的故事》。

然而不得不说,在真正处置人工智能的那几年里,我接触到了到目前为止看来最严谨、最具学者风采的几位良师和益友。好比我第一任的老板,BellLabs来的资深科学家宋謌平教员、第二任的老板,原港大传授霍强教员、以及多年的老友,现科大讯飞施行总裁胡郁等。这些人工智能专家身上都有一种配合的特质:思维艰深又有看法,持久甘守孤单,在人工智能的低潮期从未放弃摸索与研究。

我是个二手的人工智能表演艺术家:从博士结业起头,就在MSRA做了几年语音识别项目标研究。虽然我们的两任院长——李开复教员和洪小文教员都是语音研究身世,却丝毫不克不及改变昔时这一项目在全院最鸡肋的地位。

作为一个学问,我是不太擅长骂人的。我们仍是先讲讲事理,看看深度进修到底处理了什么,还有哪些挑战。

在的下,大佬们纷纷把本人满肚子的互联网思维出来,摆出一副智能仁波切的,像念“嗡嘛呢叭咪吽”那样把“人工智能、深度进修、机械人、无人驾驶”等词汇摆在嘴边,而且具备了时辰达到的能力。我已经有幸听过几位大佬相关人工智能的阐述和,听说他们都曾经成为人工智能者一个多礼拜了。就内容而言,有一种郭德纲唱工作演讲的莫名喜感,只不外没有那么稠密的负担而已。

“人工智强人类的奇点即未来到!”(我认为机械早就强人类了,不外这跟人工智能并没相关系。)

现实上,到今天为止,无论什么样的机械进修,素质上都是在统计数据,从中归纳出模子。现实上,很早以前大师就认识到,深层的神经收集比起浅层的模子,在参数数量不异的景象下,深层模子具有更强的表达能力。这个概念说起来也好理解:用同样的面积的铁皮,做个桶比做个盘子盛的水要多一些。对此,马三立大师早有阐述:碗比盘深,盆比碗深,缸比盆深,最浅的是碟子,最深的是缸。而盘子或桶里的水,则类比于模子能够采取并总结的数据:太浅层的模子,其实很容易自卑,即便有大量的数据灌进去,也并没有什么卵用。

既然很早就晓得深层模子的表达能力更强,那么为什么近年来深度进修才大放异彩呢?那是由于桶虽然盛水多,我们以前却没有控制将它高效率地灌满的法子。也就是说,以前对深度神经收集,没有太无效的工程优化方式。一个大桶摆在那儿,却只能用耳挖勺一勺勺往里灌。

为什么鸡肋呢?由于在昔时,各类各样的人工智能使用能真刀真枪上阵的并不多。就拿语音识别来说,从几十年前IBM和AT&T提出人类用语音与机械交互这一伟大的设想以来,就有无数的业内业外人士为之冲动、为之奋斗,也为之失望。我们都晓得新手艺的成长有条Gartner曲线,先被炒得大热,再跌下来,又慢慢爬坡到不变的形态。语音识别某人工天然则否则:它被爆炒了好几回,也深深地摔下来好几回。这一方面反映了人工智能问题的庞大吸引力,也表现了它庞大的难度。在我处置语音的那几年,恰逢一个谷底期间,那是有无数的“有识之士”纷纷站出来表达对互联网糙快猛的跪拜,并夹枪带棒地表达对人工智能的,认为我们不外是马勺上的苍蝇——混饭吃的。我们如果向互联网界提起本人是做“语音识别”的,也放佛在会场上上偷看了那样。

“机械进修模子依托摆布互搏,能够敏捷达到很高的智能水准。”(说他们智商低,是由于这一点他们真信了。)

在智商不敷的人看来,一切都是智能的。于是乎,一些充满了气味的论断,在互联网界起头甚嚣尘上,例如:

“我们的产物融合了大数据和人工智能手艺。”(其实大都环境下不外是用hadoop跑了个脚本。)

那么工作是什么时候发生转机的呢?2010年前后,我以前微软的同事俞栋教员、邓力教员等,将深度进修在图像范畴的冲破移植到语音识别范畴,一会儿把识别错误率降低了20%以上,这让本来感受老是差点儿火候的语音识别俄然看到了在某些场景下适用的但愿。从图像、语音等范畴的冲破起头,人工智能的一个新春天又悄悄到临,同时也火了“深度进修”这个词。

“深度进修”这个词儿,其实是太美好了,不是有邓丽君的一句歌词么?“你问我爱你有多深?我爱你八公分!”深,就意味着莫测,意味着正的智商大要难以企及。正不大白的事儿从我嘴里说出来,那我不牛逼谁牛逼?就是由于如许一个逼格甚高的词儿(有点儿像告白范畴的“法式化买卖”),再加上若干人工智能使用确实有了必然的冲破,在今天,人工智能曾经替代大数据、O2O,成为互联网列位卖野药的、开秀场的、搞劫持的、做软件的诸企业家们最好的。

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