各位大佬,別再拿人工智能當(dāng)春藥了!觀點(diǎn)

砍柴網(wǎng) / @北冥乘海生 / 2016-06-14 10:28
春藥吃下去,High是能High一陣,但精盡人亡就不好了。那些把人工智能捧成耶和華一般的行業(yè)分析師與大佬,是十分值得警惕的:我敢斷言,當(dāng)此領(lǐng)域再遇波折,將“人工智能”這...

各位大佬,別再拿人工智能當(dāng)春藥了!

文/@北冥乘海生

說到人工智能和機(jī)器人,上點(diǎn)兒歲數(shù)的碼農(nóng)們可能對封面這張圖有點(diǎn)印象。不明就里的朋友,可以回去補(bǔ)習(xí)一下《編輯部的故事》。

我是個(gè)二手的人工智能表演藝術(shù)家:從博士畢業(yè)開始,就在MSRA做了幾年語音識別項(xiàng)目的研究。雖然我們的兩任院長——李開復(fù)老師和洪小文老師都是語音研究出身,卻絲毫不能改變當(dāng)年這一項(xiàng)目在全院最雞肋的地位。

為什么雞肋呢?因?yàn)樵诋?dāng)年,各種各樣的人工智能應(yīng)用能真刀真槍上陣的并不多。就拿語音識別來說,從幾十年前IBM和AT&T提出人類用語音與機(jī)器交互這一偉大的設(shè)想以來,就有無數(shù)的業(yè)內(nèi)業(yè)外人士為之激動、為之奮斗,也為之失望。

我們都知道新技術(shù)的發(fā)展有條Gartner曲線,先被炒得大熱,再跌下來,又慢慢爬坡到穩(wěn)定的狀態(tài)。語音識別或人工自然則不然:它被爆炒了好幾次,也深深地摔下來好幾次。這一方面反映了人工智能問題的巨大吸引力,也體現(xiàn)了它巨大的難度。在我從事語音的那幾年,恰逢一個(gè)谷底時(shí)期,那是有無數(shù)的“有識之士”紛紛站出來表達(dá)對互聯(lián)網(wǎng)糙快猛的膜拜,并夾槍帶棒地表達(dá)對人工智能的鄙夷,認(rèn)為我們不過是馬勺上的蒼蠅——混飯吃的。我們要是向互聯(lián)網(wǎng)界提起自己是做“語音識別”的,也放佛在兩會會場上上偷看了毛片那樣無地自容。

然而不得不說,在真正從事人工智能的那幾年里,我接觸到了到目前為止看來最嚴(yán)謹(jǐn)、最具學(xué)者風(fēng)范的幾位良師和益友。比如我第一任的老板,Bell Labs來的資深科學(xué)家宋謌平老師、第二任的老板,原港大教授霍強(qiáng)老師、以及多年的好友,現(xiàn)科大訊飛執(zhí)行總裁胡郁等。這些人工智能專家身上都有一種共同的特質(zhì):思維深邃又有獨(dú)立見解,長期甘守寂寞,在人工智能的低潮期從未放棄探索與研究。

那么事情是什么時(shí)候發(fā)生轉(zhuǎn)折的呢?2010年前后,我以前微軟的同事俞棟老師、鄧力老師等,將深度學(xué)習(xí)在圖像領(lǐng)域的突破移植到語音識別領(lǐng)域,一下子把識別錯誤率降低了20%以上,這讓原來感覺總是差點(diǎn)兒火候的語音識別突然看到了在某些場景下實(shí)用的希望。從圖像、語音等領(lǐng)域的突破開始,人工智能的一個(gè)新春天又悄然來臨,同時(shí)也火了“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)詞。

“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)詞兒,實(shí)在是太美妙了,不是有鄧麗君的一句歌詞么?“你問我愛你有多深?我愛你八公分!”深,就意味著莫測,意味著正常人的智商大概難以企及。正常人不明白的事兒從我嘴里說出來,那我不牛逼誰牛逼?就是因?yàn)檫@樣一個(gè)逼格甚高的詞兒(有點(diǎn)兒像廣告領(lǐng)域的“程序化交易”),再加上若干人工智能應(yīng)用確實(shí)有了一定的突破,在今天,人工智能已經(jīng)替代大數(shù)據(jù)、O2O,成為互聯(lián)網(wǎng)各位賣野藥的、開秀場的、搞劫持的、做流氓軟件的諸企業(yè)家們最好的春藥。

在春藥的加持下,大佬們紛紛把自己滿肚子的互聯(lián)網(wǎng)思維嘔吐出來,擺出一副智能仁波切的嘴臉,像念“嗡嘛呢叭咪吽”那樣把“人工智能、深度學(xué)習(xí)、機(jī)器人、無人駕駛”等詞匯擺在嘴邊,并且具備了時(shí)刻達(dá)到高潮的能力。我曾經(jīng)有幸聽過幾位大佬有關(guān)人工智能的論述和演講,據(jù)說他們都已經(jīng)成為人工智能先驅(qū)者一個(gè)多禮拜了。就內(nèi)容而言,有一種郭德綱做政府工作報(bào)告的莫名喜感,只不過沒有那么密集的包袱罷了。

在智商不夠的人看來,一切都是智能的。于是乎,一些充滿了邪教氣息的論斷,在互聯(lián)網(wǎng)界開始甚囂塵上,例如:

“機(jī)器學(xué)習(xí)模型依靠左右互搏,可以迅速達(dá)到很高的智能水準(zhǔn)。”(說他們智商低,是因?yàn)檫@一點(diǎn)他們真信了。)

“人工智能毀滅人類的奇點(diǎn)即將來到!”(我認(rèn)為機(jī)器早就能毀滅人類了,不過這跟人工智能并沒有關(guān)系。)

“只有人工智能才能拯救人類!”(潛臺詞是:只有我這樣人工智能的使者才能拯救你們?。?/strong>

“我們的產(chǎn)品融合了大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)。”(其實(shí)多數(shù)情況下不過是用hadoop跑了個(gè)腳本。)

作為一個(gè)知識分子,我是不太擅長罵人的。咱們還是先講講道理,看看深度學(xué)習(xí)到底解決了什么,還有哪些挑戰(zhàn)。

實(shí)際上,到今天為止,無論什么樣的機(jī)器學(xué)習(xí),本質(zhì)上都是在統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),從中歸納出模型。實(shí)際上,很早以前大家就認(rèn)識到,深層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)比起淺層的模型,在參數(shù)數(shù)量相同的情形下,深層模型具有更強(qiáng)的表達(dá)能力。這個(gè)概念說起來也好理解:用同樣的面積的鐵皮,做個(gè)桶比做個(gè)盤子盛的水要多一些。對此,馬三立大師早有論述:碗比盤深,盆比碗深,缸比盆深,最淺的是碟子,最深的是缸。而盤子或桶里的水,則類比于模型可以接納并總結(jié)的數(shù)據(jù):太淺層的模型,其實(shí)很容易自滿,即使有大量的數(shù)據(jù)灌進(jìn)去,也并沒有什么卵用。

既然很早就知道深層模型的表達(dá)能力更強(qiáng),那么為什么近年來深度學(xué)習(xí)才大放異彩呢?那是因?yàn)橥半m然盛水多,我們以前卻沒有掌握將它高效率地灌滿的辦法。也就是說,以前對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),沒有太有效的工程優(yōu)化方法。一個(gè)大桶擺在那兒,卻只能用耳挖勺一勺勺往里灌水,多怎才能灌滿?。恐钡奖臼兰o(jì),Geoffrey Hilton和他的學(xué)生發(fā)明了用GPU來優(yōu)化深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工程方法,這就好比灌水時(shí)發(fā)明了水管,極大地提高了效率。這樣的工程方法產(chǎn)生后,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才變成工業(yè)界實(shí)用的武器,并且在若干領(lǐng)域都帶來了里程碑式的變化。

桶有了,水管也有了,還缺什么呢?當(dāng)然就是水了。對深度學(xué)習(xí)模型而言,水就是海量的數(shù)據(jù)。比方說原來用淺層的模型做人臉識別,訓(xùn)練樣本到了一定的規(guī)模,再多就沒有用了,因?yàn)楸P子已經(jīng)灌滿了,再灌就盛不了了。可是,改用深度學(xué)習(xí),再加上有了水管以后,數(shù)據(jù)一直往里面灌,模型還是可以繼續(xù)學(xué)習(xí)和提高。就拿機(jī)器識別物體這樣的任務(wù)來說,通過數(shù)百萬副圖片的訓(xùn)練,深度學(xué)習(xí)模型甚至可以超過人的肉眼的識別能力,這確實(shí)是人工智能在感知類問題上重要的里程碑。

然而,上面的例子提醒我們:人工智能和人的智能,還真的不是一回事。幾歲的小孩子,大人給他指過一次貓,下次他十有八九就能認(rèn)出來。然而不論是多強(qiáng)的人工智能模型,也不可能看幾張貓的圖片,就能準(zhǔn)確地認(rèn)識貓。也就是說,深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的“智能”,是建立在海量數(shù)據(jù)基礎(chǔ)之上的,因此,深度學(xué)習(xí)與大數(shù)據(jù),有著非常緊密的內(nèi)在聯(lián)系。

關(guān)于深度學(xué)習(xí),還有一個(gè)有趣的現(xiàn)象。就目前情況來看,深度學(xué)習(xí)技術(shù)在互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用(例如廣告、推薦等)上取得的提高,沒有語音圖像這些領(lǐng)域那樣顯著。這里面有什么規(guī)律性的解釋么?個(gè)人認(rèn)為,自然現(xiàn)象的數(shù)據(jù)處理,例如語音識別,我們完全可以通過主動的語料采集,讓各個(gè)phoneme甚至biphone、triphone都挺有充分的覆蓋;而互聯(lián)網(wǎng)收集的社會行為,例如廣告點(diǎn)擊、新聞閱讀這些數(shù)據(jù),Ground truth并不清晰:即使對于同一個(gè)人、同一則廣告、同一個(gè)廣告位,點(diǎn)擊與否也是個(gè)很不確定的事件,而這樣的不確定性即使引入再多的上下文信息,也不可能消除。而引入了大量的上下文信息(即模型需要的feature)后,在每個(gè)片段上的數(shù)據(jù)實(shí)際上非常稀少,并不能滿足深度學(xué)習(xí)模型徹底進(jìn)化的需要。怎么解決這個(gè)問題呢?最近爆火的Alphago采用的deep reinforcement learning方法論,或有是個(gè)啟發(fā)。

以上種種人工智能技術(shù)經(jīng)歷的磨難與輝煌,乃至更加波瀾壯闊的未來,都需要參與者們抱定一顆平常心,以十年磨一劍的決心和毅力去攻克一個(gè)個(gè)產(chǎn)品與技術(shù)難關(guān)。同時(shí),這需要對于科學(xué)技術(shù)真正的信仰與堅(jiān)持,因?yàn)槿斯ぶ悄懿煌谫u盒飯或者搞劫持,凡小學(xué)肄業(yè)以上文化程度,對手段之道德底線無特殊要求者皆可以勝任,它需要對于科學(xué)技術(shù)真正的信仰與堅(jiān)持,對于背景理論多年的修養(yǎng)與磨練,遠(yuǎn)非看上去那樣簡單美好。

資本與大佬們對于人工智能的追捧,當(dāng)然不能說是壞事。不過說實(shí)話,在里面確實(shí)也能多少嗅出一些單純追逐風(fēng)口、順風(fēng)接屁的惡趣味。這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)被捧殺了好幾回,好不容易有些轉(zhuǎn)機(jī),還是給大家正確的普及、合理的預(yù)期比較重要。就拿語音識別來說,Benchmark集合上詞正確率的提升,其實(shí)并不意味著人機(jī)直接用語言進(jìn)行交流已經(jīng)可以暢通無阻:各種復(fù)雜噪音環(huán)境下的魯棒性問題、自然語言理解的巨大挑戰(zhàn)、找到適合語音交流的殺手級應(yīng)用場景,這些都是當(dāng)我們推門以為豁然開朗時(shí),又發(fā)現(xiàn)橫亙在面前的王屋與太行。理性的人工智能從業(yè)者,不要輕信各種花色品種的大佬們場外吃了春藥后的搖旗吶喊——因?yàn)槟悴⒎钦蚪K點(diǎn)沖刺,而是剛剛踏上跑道。

(圖片來自@南大周志華 老師微博)

春藥吃下去,High是能High一陣,但精盡人亡就不好了。那些把人工智能捧成耶和華一般的行業(yè)分析師與大佬,是十分值得警惕的:我敢斷言,當(dāng)此領(lǐng)域再遇波折,將“人工智能”這四個(gè)字踩在腳下、惡狠狠淬上一口的,還會是這一撥人。而其中有些個(gè)別人惡俗的熱捧,則可以說是人工智能的恥辱——西施長得好不好,是不需要八大胡同的選美比賽來品頭論足的。

作者:@北冥乘海生 微信公眾號:計(jì)算廣告(Comp_Ad)



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