DeepTech深科技 麻省理工科技評(píng)論傾力打造

　　編者注：4月，麻省理工科技評(píng)論獨(dú)家推出關(guān)于人工智能的專題報(bào)告，名為《AI 即將騰飛》。首先，須定義究竟什么是人工智能？在如今這個(gè)百家爭(zhēng)鳴的社會(huì)，大家都有一套自己對(duì)人工智能的定義。在這里，我們將拋磚引玉，介紹一下自己的見(jiàn)解。

　　人工智能，就像字面的含義一樣，它是模擬人類思考元素的集大成者，學(xué)習(xí)能力和推理能力是其核心內(nèi)容。舉個(gè)簡(jiǎn)單的例子，“機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）”就是人工智能領(lǐng)域里很有前途的課題，其主要內(nèi)容是利用大數(shù)據(jù)訓(xùn)練程序，讓它們找到一些可遵循的規(guī)律，并且讓程序本身大膽的預(yù)測(cè)結(jié)果。

　　谷歌搜索引擎的算法正利用機(jī)器學(xué)習(xí)提升自己的搜索能力。值得一提的是，機(jī)器學(xué)習(xí)還能應(yīng)用在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別中，而且自動(dòng)駕駛技術(shù)現(xiàn)在也開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)理論來(lái)構(gòu)建主程序了。加入了新的元素之后，機(jī)器學(xué)習(xí)理論現(xiàn)在最新的發(fā)展方向是一種叫做“深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）”的理論。

　　深度學(xué)習(xí)主要模擬了人腦對(duì)新事物的反應(yīng)、例如學(xué)習(xí)行為，它粗略地構(gòu)建了人腦中神經(jīng)以及神經(jīng)突觸的層級(jí)關(guān)系。深度學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域十分火熱的研究方向，它已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于協(xié)助機(jī)器執(zhí)行任務(wù)，甚至是使人工智能呈現(xiàn)類似直覺(jué)的行為。

　　值得一提的是，借助深度學(xué)習(xí)，有時(shí)候機(jī)器的執(zhí)行力甚至比人類更加好。而且深度學(xué)習(xí)的兼容性也十分好，很容易加入人工智能的其他元素，使呈現(xiàn)的結(jié)果錦上添花。

　　講完對(duì)人工智能最基本的定義，我們有必要通過(guò)下面的圖表來(lái)回顧人工智能的發(fā)展歷史，包括其中的大事件。

　　人工智能發(fā)展史

　　經(jīng)過(guò)一個(gè)世紀(jì)的浮沉，人工智能越來(lái)越智能了。

　　1914

　　一切的一切就要從世界上最早的電腦游戲說(shuō)起，那是由西班牙發(fā)明家倫納德·托里斯·克維多（Leonardo Torres y Quevedo）發(fā)明的游戲“El Ajedrecista（西班牙語(yǔ)，意思為棋手）”。這樣的一款游戲有自己的機(jī)械架構(gòu)，能下國(guó)際象棋的程序嵌入了機(jī)械架構(gòu)之中。

　　1943

　　神經(jīng)學(xué)家沃倫·麥卡洛克（Warren McCulloch）以及邏輯學(xué)家瓦特·匹茲（Walter Pitts）發(fā)明了能進(jìn)行邏輯演算的“邏輯單元”，它們能有序連接在一起，就像一個(gè)真正的大腦一樣。

　　1950

　　人工智能研究真正意義上的目標(biāo)被確立。阿蘭·圖靈（Alan Turing）在自己的論文中提出設(shè)想“機(jī)器真的能思考么？”，并提出大膽預(yù)測(cè)：到2000年，電腦的思考能力已經(jīng)能超過(guò)時(shí)下30%的人類了。

　　1956

　　約翰·麥卡錫（John McCarthy），馬文·明斯基（Marvin Minsky）以及克勞德·香農(nóng)（Claude Shannon）在達(dá)特茅斯舉辦了一次夏季研討會(huì)，會(huì)上匯總并整理了信息學(xué)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及數(shù)理邏輯的先進(jìn)理論，并且最早提出了“人工智能（Artificial Intelligence）”這一名詞。

　　1958

　　奧利佛·塞爾弗里奇（Oliver Selfridge）在他的論文中提出“萬(wàn)魔殿（Pandemonium）”理論。一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被提出，由低級(jí)的“數(shù)據(jù)惡魔（Data Demons）”和高級(jí)的“認(rèn)知惡魔（Cognitive Demons）”協(xié)同工作完成模式識(shí)別及其他任務(wù)。

　　1960

　　弗蘭克·羅森布拉特（Frank Rosenblatt）展示了“Mark I Perceptron”，這是一次構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并用以圖像識(shí)別的嘗試。紐約時(shí)報(bào)稱之為計(jì)算機(jī)的“能走，能說(shuō)，能看，能寫(xiě)，能繁殖…以及能感知自己的存在”的第一步。

　　1961

　　馬文·明斯基發(fā)表了其成名作“前進(jìn)人工智能！”（Steps Toward Artificial Intelligence）

　　1987

　　厄恩斯特·迪克曼（Ernst Dickmanns）及其團(tuán)隊(duì)將奔馳的小貨車配備了一臺(tái)攝像機(jī)、一塊微處理芯片還有其他一些功能電路，實(shí)現(xiàn)了無(wú)人駕駛功能，并且時(shí)速在60英里每小時(shí)左右。在其他人工智能的研究停滯不前，美國(guó)國(guó)防部先進(jìn)研究項(xiàng)目局（Defense Advanced Research Projects Agency）削減了該項(xiàng)目的資金

　　1997

　　IBM公司的深藍(lán)電腦成功復(fù)仇前世界國(guó)際象棋冠軍加里·卡斯帕羅夫（Garry Kasparov）。此役被拍成紀(jì)錄片“人與機(jī)器（The Man vs. the Machine）”。

　　2000

　　辛西婭·布里澤爾（Cynthia Breazeal）設(shè)計(jì)了社交機(jī)器人“Kismet”，它能表達(dá)情感也能與人互動(dòng)。

　　2004

　　美國(guó)國(guó)防部先進(jìn)研究項(xiàng)目局資助并舉辦了第一屆“大挑戰(zhàn)（Grand Challenge）”，參賽的研究小組需要設(shè)計(jì)無(wú)人駕駛汽車并獨(dú)立通過(guò)莫哈韋沙漠。

　　2011

　　IBM的人工智能Watson擊敗“危險(xiǎn)邊緣（Jeopardy!）”的兩屆冠軍肯·詹寧斯（Ken Jennings）以及布拉德·拉特（Brad Rutter）。比賽全程電視直播，持續(xù)三個(gè)晚上，每晚兩項(xiàng)競(jìng)賽，結(jié)果由計(jì)算機(jī)完勝人類告終。

　　2012

　　杰夫欣頓實(shí)驗(yàn)室（Geoff Hinton’s lab）組建的一支參賽隊(duì)伍，在ImageNet圖像識(shí)別大賽一舉奪魁。他們使用的深度學(xué)習(xí)軟件，在對(duì)上千種不同物品識(shí)別的測(cè)試中，均在5次以內(nèi)就可以完成識(shí)別，且正確率達(dá)到85%，創(chuàng)下最高準(zhǔn)確率。

　　2014

　　谷歌收購(gòu)“DeepMind Technologies”，這是一家位于倫敦的小型創(chuàng)業(yè)公司。其專業(yè)領(lǐng)域?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)，是時(shí)下最前沿的人工智能技術(shù)，旨在實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別和語(yǔ)音識(shí)別。

　　2016

　　谷歌的“AlphaGo”機(jī)器人4:1大勝曾經(jīng)的圍棋世界冠軍李世石。

　　基于以上的時(shí)間線，我們需要從不同的角度來(lái)闡述人工智能是如何將從方方面面開(kāi)始改變我們的工作和產(chǎn)業(yè)。五月，我們也將在美國(guó)舊金山舉辦Emtech Digital人工智能論壇，本次論壇的主題是“人工智能如何重塑我們的行業(yè)”。后續(xù)，我們?cè)谥袊?guó)也將舉辦一系列類似的活動(dòng)。在此之前，我們先從這份報(bào)道開(kāi)始我們的人工智能之旅，以下是目錄及詳細(xì)內(nèi)容：

　　大問(wèn)題工業(yè)界的最炫人工智能風(fēng)

　　專家問(wèn)答對(duì)話谷歌大腦負(fù)責(zé)人：大眾的機(jī)器學(xué)習(xí)

　　深度思考當(dāng)人工智能邂逅百度

　　人工智能/人類協(xié)作人機(jī)合作才是正道

　　工具智能語(yǔ)音領(lǐng)域值得關(guān)注創(chuàng)業(yè)公司專家問(wèn)答人工智能的顛覆時(shí)刻研究豐田的新型獨(dú)角獸：如同登月般來(lái)改變世界技術(shù)人工智能之弊：偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)將成為人工智能發(fā)展的重大瓶頸?工作人工智能人才炙手可熱

　　工業(yè)界的最炫人工智能風(fēng)

　　工業(yè)界已經(jīng)對(duì)人工智能蠢蠢欲動(dòng)了，那么這項(xiàng)科技的未來(lái)到底如何呢？

　　先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)理念，以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)處理成本的下降，使得2015年成為人工智能的騰飛之年。

　　作為美國(guó)聯(lián)合服務(wù)協(xié)會(huì)（USAA）的數(shù)據(jù)科學(xué)部部長(zhǎng)羅伯特·韋爾伯恩（Robert Welborn）認(rèn)為，2015年是機(jī)器學(xué)習(xí)商業(yè)化進(jìn)程快速發(fā)展的一年。時(shí)下存儲(chǔ)市場(chǎng)的大范圍降價(jià)，以及存儲(chǔ)設(shè)備制造成本的降低是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域騰飛的關(guān)鍵。而當(dāng)大數(shù)據(jù)遇上機(jī)器學(xué)習(xí)，一個(gè)計(jì)算機(jī)科學(xué)家朝思暮想了數(shù)十載的科技也變得觸手可及——深度學(xué)習(xí)。

　　保險(xiǎn)業(yè)、金融業(yè)、制造業(yè)、石油和天然氣行業(yè)、汽車制造業(yè)以及醫(yī)療保健行業(yè)，這些也許不是你一想到人工智能就能想到的行業(yè)。然而繼谷歌、百度以及一系列網(wǎng)絡(luò)公司設(shè)立人工智能實(shí)驗(yàn)室之后，工業(yè)界也刮起了最炫的人工智能風(fēng)潮。

　　那么我們不禁要發(fā)問(wèn)：人工智能商業(yè)化之后的發(fā)展會(huì)如何？人工智能會(huì)給工業(yè)界帶來(lái)怎樣的改變。這將是本次商業(yè)報(bào)告的“大問(wèn)題”——主要關(guān)注點(diǎn)。

　　雖然人工智能前途無(wú)限，但是現(xiàn)在工業(yè)界使用的人工智能軟件還只能算是它的九牛一毛。國(guó)際數(shù)據(jù)公司IDC研發(fā)部的主任，戴夫·舒布梅爾（Dave Schubmehl）統(tǒng)計(jì)并計(jì)算了去年各大公司所有認(rèn)知軟件平臺(tái)的銷售情況，除了谷歌和Facebook這種自己自主研發(fā)的公司，其他公司的銷售總額已經(jīng)超過(guò)了10億美金。

　　由此他也大膽預(yù)測(cè)，到2020年這個(gè)數(shù)字將超過(guò)100億美金。除了行業(yè)內(nèi)一些大企業(yè)，比如IBM以及大數(shù)據(jù)公司Palantir Technologies，人工智能的市場(chǎng)還由很多初創(chuàng)公司組成。至今為止，由彭博（Bloomberg）公司提供的數(shù)據(jù)顯示，已經(jīng)有超過(guò)2600個(gè)人工智能的初創(chuàng)公司成立了。

　　這么看起來(lái)，人工智能的市場(chǎng)還是欣欣向榮的，但從技術(shù)層面上來(lái)說(shuō)人工智能中許多的方向——例如模式識(shí)別（pattern recognition）、自然語(yǔ)言處理（natural language processing）、圖像識(shí)別（image recognition）以及假設(shè)生成（hypothesisgeneration）——還有很長(zhǎng)一段路要走。

　　先讓我們看看人工智能的成功應(yīng)用。USAA作為最早一批應(yīng)用人工智能的公司，已經(jīng)嘗試用不同的方式，應(yīng)用人工智能來(lái)完善公司推出的盜竊識(shí)別系統(tǒng)。韋爾伯恩介紹說(shuō)：“該系統(tǒng)的核心就是尋找并匹配客戶的典型習(xí)慣，如不匹配則判定該操作為異常，即使是在初次操作的時(shí)候。我們系統(tǒng)具有學(xué)習(xí)能力，而且很擅長(zhǎng)識(shí)別看起來(lái)怪異的行為?！弊R(shí)別初次遇到的犯罪行為毫無(wú)疑問(wèn)是這個(gè)系統(tǒng)的一大亮點(diǎn)，因?yàn)閭鹘y(tǒng)的系統(tǒng)往往只能在第二次遭遇犯罪行為時(shí)才能識(shí)別。

　　USAA利用人工智能的成功案例還包括，他們利用人工智能來(lái)提高客戶服務(wù)。該系統(tǒng)中引入的人工智能由剛剛被 Intel 收購(gòu)的Saffron開(kāi)發(fā)完成，系統(tǒng)主要模擬了人腦思維的跳躍性。具體地說(shuō)，研發(fā)人員在系統(tǒng)中加入了7000種不同的元素之后，人工智能便能識(shí)別并匹配廣大用戶的行為。

　　令人驚訝的是，88%的情況下該系統(tǒng)做出的預(yù)測(cè)均是正確的，例如預(yù)測(cè)用戶會(huì)用什么方式聯(lián)系USAA，（通過(guò)網(wǎng)站？電話？還是電子郵件？）或者是預(yù)測(cè)用戶的需求。而沒(méi)有人工智能的老系統(tǒng)只能蒙對(duì)50%。有著這樣驕人的成績(jī)，該系統(tǒng)的應(yīng)用也正在拓寬。

　　再說(shuō)說(shuō)其他的公司：美國(guó)通用電氣公司（General Electric）。他們應(yīng)用人工智能來(lái)提高其高精尖飛機(jī)引擎的售后服務(wù)。該系統(tǒng)集成了一種叫做計(jì)算機(jī)視覺(jué)的人工智能系統(tǒng)（最初由通用電氣旗下的NBC環(huán)球影視公司開(kāi)發(fā)，主要用來(lái)對(duì)電影以及電視劇進(jìn)行分類操作）。

　　另外，借助計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)（CAD）畫(huà)圖以及攝像頭和紅外探測(cè)器的數(shù)據(jù)采集，通用電氣公司利用這樣的系統(tǒng)進(jìn)行檢測(cè)飛機(jī)引擎風(fēng)扇的裂縫以及其他問(wèn)題。

　　該檢測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)成功投入使用，并且比質(zhì)檢員的效率還高，例如它沒(méi)有周一和周五的“消極怠工”。但是系統(tǒng)本身還并不完善，還是需要專人來(lái)確認(rèn)它檢測(cè)的問(wèn)題?！叭绱艘粊?lái)一回，檢測(cè)系統(tǒng)便能識(shí)別檢測(cè)的模式?！蓖ㄓ秒姎獾能浖邪l(fā)部副部長(zhǎng)科林·巴里（Colin Parris）如是說(shuō)。

　　除了以上的應(yīng)用，人工智能還能用作新產(chǎn)品和新服務(wù)的“推手”。像安德瑪（Under Armour）這樣的運(yùn)動(dòng)品牌大公司，正在開(kāi)始嘗試使用人工智能拉近與客戶之間的關(guān)系。這是一家有超過(guò)1億6千萬(wàn)客戶的公司，旗下設(shè)計(jì)并產(chǎn)出了很多運(yùn)動(dòng)裝備，以及像“My FitnessPal”這種提供運(yùn)動(dòng)健身信息的手機(jī)應(yīng)用。

　　安德瑪公司決意拓展自己的業(yè)務(wù)，并不局限于只幫用戶記錄健身信息。他們已經(jīng)和IBM的認(rèn)知計(jì)算系統(tǒng)公司W(wǎng)atson達(dá)成戰(zhàn)略性合作關(guān)系，他們將把安德瑪公司提供的健身信息和第三方收集的睡眠、活動(dòng)、健身以及營(yíng)養(yǎng)信息加入人工智能系統(tǒng)。最終的目標(biāo)是提供個(gè)人健身或者健康的指導(dǎo)，最終能為超過(guò)1億6千萬(wàn)用戶提供更有意義的數(shù)據(jù)支持與服務(wù)。

　　看著USAA和安德瑪公司對(duì)人工智能的應(yīng)用，我們仿佛能看到人工智能的未來(lái)，與其說(shuō)像電影中的那種擬人化機(jī)器人，不如說(shuō)是能與時(shí)俱進(jìn)的趁手工具。盡管人工智能會(huì)使很多工人失去工作，但是人的判斷與反饋對(duì)人工智能，比如機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，還是不可或缺的。

　　在此次的人工智能商業(yè)報(bào)告中還有一篇提到人對(duì)于人工智能的重要性，歡迎大家繼續(xù)閱讀，那是羅伯特 D·霍夫（Robert D.Hof）撰寫(xiě)的文章。文中提到的谷歌公司工業(yè)部副部長(zhǎng)約翰·詹南德雷亞（John Giannandrea）在接受羅伯特·霍夫采訪時(shí)曾說(shuō)過(guò)：“就算你有一臺(tái)高大上的車子，它還是需要你給它指示目的地在哪?！?/p>

　　對(duì)話谷歌大腦負(fù)責(zé)人：大眾的機(jī)器學(xué)習(xí)

　　“機(jī)器學(xué)習(xí)最近的飛躍是在此研究領(lǐng)域之外的成功應(yīng)用?！惫雀璐竽X（Google Brain research group）的負(fù)責(zé)人杰夫·迪恩如是說(shuō)。

　　首先我們先介紹一下本篇問(wèn)答的主人公杰夫·迪恩（Jeff Dean）。眾所周知，谷歌擁有超強(qiáng)的計(jì)算能力，而這很大程度上都要感謝杰夫·迪恩的奉獻(xiàn)。是他最早參與設(shè)計(jì)并組建了公司的網(wǎng)絡(luò)搜索引擎以及廣告系統(tǒng)。但是，他的成名之作是發(fā)明了一種名叫“MapReduce”的編程模型，它與大數(shù)據(jù)系統(tǒng)兼容并產(chǎn)生了席卷計(jì)算產(chǎn)業(yè)的改變。

　　現(xiàn)在，迪恩正致力于從最深處革新谷歌的技術(shù)，甚至整個(gè)世界。

　　他加入并領(lǐng)導(dǎo)了谷歌大腦研究團(tuán)隊(duì)，該團(tuán)隊(duì)目標(biāo)是研發(fā)更先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。那是能讓軟件自動(dòng)學(xué)習(xí)怎樣執(zhí)行任務(wù)的藝術(shù)，它省去了常規(guī)冗長(zhǎng)的編程過(guò)程。谷歌大腦開(kāi)發(fā)的程序現(xiàn)在被谷歌內(nèi)部的600多個(gè)團(tuán)隊(duì)使用，通常集成于普通用戶沒(méi)見(jiàn)過(guò)的內(nèi)部系統(tǒng)。但就在去年，谷歌大腦設(shè)計(jì)并發(fā)布了谷歌搜索引擎的重要升級(jí)、Gmail垃圾郵件過(guò)濾以及全新的谷歌翻譯系統(tǒng)。

　　其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)與谷歌淵源頗深，谷歌的工程師很早就用機(jī)器學(xué)習(xí)“訓(xùn)練”軟件，讓它們能協(xié)助用戶搜索信息并呈現(xiàn)相關(guān)網(wǎng)站，又或者有選擇有指向性地向用戶展示廣告，以及根據(jù)用戶的口味向用戶推薦YouTube視頻。谷歌也是眾多繼開(kāi)發(fā)模擬神經(jīng)系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸軟件后，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域加大投入并取得突破性進(jìn)展的公司之一。

　　迪恩就此也大膽斷言：“在不久的將來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)就能走進(jìn)其他領(lǐng)域了?！钡隙饕步邮芰寺槭」た萍荚u(píng)論記者湯姆·西蒙尼特的采訪，會(huì)談舉行于谷歌山景城分部。以下是迪恩答記者問(wèn)的主要內(nèi)容。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是如何改變了谷歌內(nèi)部團(tuán)隊(duì)處理新問(wèn)題，和設(shè)計(jì)新產(chǎn)品的方法呢？

　　首先說(shuō)，這個(gè)改變是巨大的。在過(guò)去的五年內(nèi)，機(jī)器學(xué)習(xí)有了長(zhǎng)足的發(fā)展，它拓寬了人們對(duì)于計(jì)算機(jī)能力的認(rèn)識(shí)，特別是計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)以及計(jì)算機(jī)語(yǔ)音識(shí)別的能力。這樣的發(fā)展自然能帶來(lái)新的產(chǎn)品以及新方法，例如谷歌圖片搜索引擎以及Gmail的智能回復(fù)功能。當(dāng)然谷歌所能想到的遠(yuǎn)遠(yuǎn)不止這些?；叵胛迥昵暗挠?jì)算機(jī)，有些事情還不能借助它們完成，而現(xiàn)在它們甚至能做更多的事情。這也自然地拓寬了我們對(duì)計(jì)算機(jī)能力的認(rèn)識(shí)。

　　您曾經(jīng)是TensorFlow的核心團(tuán)隊(duì)成員，你們開(kāi)發(fā)的軟件幫助了谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，也給了Gmail智能回復(fù)郵件的功能。而如今TensorFlow走向了開(kāi)源的道路，這是為什么呢？

　　我們提供開(kāi)源免費(fèi)的軟件，旨在用統(tǒng)一的方式來(lái)表達(dá)機(jī)器學(xué)習(xí)的想法，這樣會(huì)使得機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的交流變得方便。機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展前景是十分好的，我們現(xiàn)在都能在學(xué)校里、公司里甚至政府里見(jiàn)到它的身影了。

　　工業(yè)界日后會(huì)依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)么？

　　迪恩：首先世界上還有很多產(chǎn)業(yè)都能采集數(shù)據(jù)，而并沒(méi)有應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)。不過(guò)我覺(jué)得最終這些產(chǎn)業(yè)都會(huì)陸陸續(xù)續(xù)開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)的。例如交通，最近很火的自動(dòng)駕駛，就十分依賴于機(jī)器學(xué)習(xí)。甚至醫(yī)療衛(wèi)生產(chǎn)業(yè)也即將出現(xiàn)很多很有意思的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用，例如門(mén)診結(jié)果的生成，又例如對(duì)X光結(jié)果的病癥判斷和預(yù)測(cè)。我不會(huì)覺(jué)得只有一個(gè)產(chǎn)業(yè)將會(huì)受到機(jī)器學(xué)習(xí)的影響，我覺(jué)得會(huì)有很多。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)將會(huì)成為計(jì)算應(yīng)用科學(xué)的基礎(chǔ)科學(xué)么？

　　當(dāng)然，我覺(jué)得是?，F(xiàn)在很多大學(xué)的計(jì)算機(jī)科學(xué)學(xué)系中，都會(huì)設(shè)有機(jī)器學(xué)習(xí)方向。培養(yǎng)的理念就是希望學(xué)生能有對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)有一定的基本認(rèn)識(shí)，并利用機(jī)器學(xué)習(xí)完成一些項(xiàng)目。

　　當(dāng)人工智能邂逅百度

　　去年11月份，我到訪了中國(guó)最大的互聯(lián)網(wǎng)公司百度，一位百度人工智能的開(kāi)發(fā)者向我做了展示，圖片中的我竟然長(zhǎng)出了狗鼻子、毛茸茸的耳朵還有一個(gè)粉紅的大舌頭。

　　這是百度去年在萬(wàn)圣節(jié)退出的一個(gè)叫“Face You”的手機(jī)應(yīng)用。你能在你的大頭照上加入很多元素，例如各種鬼怪的特效以及動(dòng)物的五官。Face You 加入了一項(xiàng)名為深度學(xué)習(xí)的人工智能，它能識(shí)別人臉及其特征，并以此自動(dòng)添加特效。

　　深度學(xué)習(xí)在百度的應(yīng)用并不局限于像Face You一樣的娛樂(lè)軟件。相反，它能優(yōu)化一些已經(jīng)存在的產(chǎn)品，并且協(xié)助工程師開(kāi)發(fā)新產(chǎn)品。

　　百度正在用深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)新應(yīng)用，例如訓(xùn)練機(jī)器和人對(duì)話。這其實(shí)也標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)的時(shí)代已經(jīng)到來(lái)，正如紐約大學(xué)教授燕樂(lè)存（Yann LeCun）所說(shuō)：“機(jī)器學(xué)習(xí)正在向深度學(xué)習(xí)過(guò)渡。而這個(gè)過(guò)渡的進(jìn)程也在逐漸加快，因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)在模式識(shí)別以及預(yù)測(cè)分析中已經(jīng)展現(xiàn)出了強(qiáng)大的能力?！彼巧疃葘W(xué)習(xí)發(fā)展史上舉足輕重的一位名人，現(xiàn)擔(dān)任Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室的主任。

　　深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)高效率的典型，它將大量的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到計(jì)算機(jī)程序中。深度學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)源源不斷地輸入到一個(gè)類似神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)中，讓系統(tǒng)能從輸入中識(shí)別一些抽象的模式。經(jīng)過(guò)這樣“訓(xùn)練”后，系統(tǒng)就能識(shí)別例如圖片中的物體，或者辨識(shí)新郵件是否是垃圾郵件。

　　深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)和使用，必將幫助百度鞏固其作為中國(guó)創(chuàng)新型本土產(chǎn)業(yè)巨頭的地位。全中國(guó)有超過(guò)5億3千6百萬(wàn)的搜索用戶，其中有92%的用戶使用百度來(lái)搜索。而且這個(gè)數(shù)字還在持續(xù)增長(zhǎng)。而就在去年，百度搜索還開(kāi)設(shè)了很多新的板塊，例如能檢索音樂(lè)、聲音的全新的百度音樂(lè)、以及涉足金融產(chǎn)業(yè)的百度財(cái)富。

　　那么深度學(xué)習(xí)是怎樣走進(jìn)百度的呢？

　　我們不得不提到一個(gè)人：百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)，他是斯坦福大學(xué)的副教授，也是當(dāng)今機(jī)器學(xué)習(xí)炙手可熱的大師。他將深度學(xué)習(xí)帶到了百度，并說(shuō)：“利用人工智能，百度正在將自己的技術(shù)領(lǐng)域變得更加與時(shí)俱進(jìn)以及更具有競(jìng)爭(zhēng)力?！?/p>

　　并且他補(bǔ)充道：“深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用天天都在增長(zhǎng)?！卑俣壬疃葘W(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室與百度在硅谷設(shè)立的人工智能實(shí)驗(yàn)室（Silicon Valley AI Lab）聯(lián)系十分緊密，經(jīng)常協(xié)同作業(yè)。該實(shí)驗(yàn)室成立于2013年，設(shè)立的初衷是為了吸引人工智能領(lǐng)域新潮的研究和項(xiàng)目。

　　如吳教授所述，百度深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室最初設(shè)立的項(xiàng)目便是深度學(xué)習(xí)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)“Paddle”，其他部門(mén)的工程師也能使用。而該實(shí)驗(yàn)室的員工也會(huì)被派駐到其他部門(mén)研究學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)室的成果是顯著的，例如他們成功地提高了百度殺毒軟件的過(guò)濾能力，并成功預(yù)測(cè)公司超大服務(wù)器的硬件故障。

　　文章開(kāi)頭提到的，向我介紹“Face You”手機(jī)應(yīng)用的員工叫顧嘉唯，是一名年輕的研究員。他說(shuō)起這個(gè)手機(jī)應(yīng)用，覺(jué)得其背后的技術(shù)能夠讓百度開(kāi)立研究新方向——虛擬現(xiàn)實(shí)，例如利用此項(xiàng)技術(shù)將實(shí)物帶入虛擬的環(huán)境中。

　　人工智能，特別是深度學(xué)習(xí)已經(jīng)顯著改善，并提高了百度旗下的核心產(chǎn)品，其中包括公司核心的搜索引擎算法，特別是將圖片的檢索的精準(zhǔn)度提高到一個(gè)新層次。深度學(xué)習(xí)還提高了公司語(yǔ)音識(shí)別的精準(zhǔn)度，幫助公司推出了新的語(yǔ)音檢索服務(wù)，以及和“Siri”一樣的聲控私人助理“度秘”。語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)對(duì)于百度的未來(lái)發(fā)展還是十分重要的，它能提供手機(jī)上一種方便的輸入方式——只需要說(shuō)就行，不用在小頻幕上麻煩的打字了。

　　深度學(xué)習(xí)的前景一片光明，也許不久的將來(lái)我們身邊的事物都將充斥著深度學(xué)習(xí)的影子，像百度這樣利用深度學(xué)習(xí)的公司不止一家，也正如吳博士所說(shuō)，深度學(xué)習(xí)的能力是無(wú)限的：“任何有大數(shù)據(jù)來(lái)源的公司都在積極地考慮深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)。它是一種超能力，能將看起來(lái)冗長(zhǎng)無(wú)味的數(shù)據(jù)點(diǎn)石成金。”

　　人機(jī)合作才是正道

　　Pinterest的經(jīng)歷揭示了一個(gè)時(shí)常被忽略的真相：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)既倚重?cái)?shù)學(xué)又同樣需要人類智慧。

　　Pinterest的工程師們常常要開(kāi)發(fā)新的人工智能算法，來(lái)從海量的食物、產(chǎn)品、房子等物品的圖片中幫客戶找到他們要找的東西。匹配詞條和相關(guān)圖片是保證客戶回訪的關(guān)鍵。但是直到去年，測(cè)試新算法的有效性仍需要很多天。

　　為了打磨機(jī)器學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確性，提供更快更優(yōu)質(zhì)的搜索結(jié)果，Pinterest 采取了一個(gè)意料之外的方法：人類智能。公司聘請(qǐng)了像CrowdFlower這樣的眾包公司來(lái)由人力完成一些細(xì)枝末節(jié)的工作，比如給照片做標(biāo)記，評(píng)估搜索結(jié)果等。人們一小時(shí)之內(nèi)就可以測(cè)試上百個(gè)搜索結(jié)果的匹配程度。

　　雖然人工智能近年來(lái)取得了巨大的發(fā)展，人腦仍然在某些方面更勝一籌，比如說(shuō)分辯出一塊花瓷磚與一塊有著相似花色的毛毯的區(qū)別?！皺C(jī)器要做到如此，還有很長(zhǎng)的路要走”，Pinterest的數(shù)據(jù)科學(xué)家穆罕默德?尚哈吉安（Mohammad Shahangian）如是說(shuō)。

　　Pinterest的經(jīng)歷揭示了一個(gè)時(shí)常被忽略的真相：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)既倚重?cái)?shù)學(xué)又同樣需要人類智能。谷歌搜索引擎的廣告系統(tǒng)應(yīng)用大量的“評(píng)估者”來(lái)評(píng)定其人工智能的搜索質(zhì)量，并鑒定出垃圾廣告。

　　Facebook的人臉識(shí)別軟件通過(guò)手動(dòng)圈人來(lái)提高準(zhǔn)確率。深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)分支，是近年來(lái)語(yǔ)音識(shí)別、翻譯、圖像分析技術(shù)取得重大突破的前提，它需要廣泛的人類智慧加以訓(xùn)練。

　　像Pinterest一樣，很多公司會(huì)請(qǐng)CrowdFlower、亞馬遜旗下的土耳其機(jī)器人（Mechanical Turk）這樣的眾包公司來(lái)清理輸入給人工智能系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，以教導(dǎo)他們完成特定任務(wù)所需的概念以及關(guān)聯(lián)。人們的任務(wù)包括在Twitter上分析語(yǔ)義傾向，過(guò)濾掉用戶生成的攻擊性圖片或視頻。

　　有時(shí)人們甚至在不知不覺(jué)間就完成了訓(xùn)練人工智能的任務(wù)。比如，存支票的時(shí)候把機(jī)器無(wú)法讀取的數(shù)目手動(dòng)鍵入，藉此改善了銀行的智能系統(tǒng)。

　　不過(guò)即使目前看來(lái)人類智能處理類似任務(wù)比機(jī)器更準(zhǔn)確，人工智能似乎最終仍會(huì)勝出。

　　作為機(jī)器智能公司紐曼塔公司（Numenta）創(chuàng)始人之一，神經(jīng)學(xué)家杰夫?霍金斯（Jeff Hawkins）表示，“困境只是暫時(shí)的”，雖然專家們認(rèn)為“暫時(shí)”可能意味著幾年也可能是幾十年。

　　一些人工智能方面的研究者認(rèn)為，最有效的模式或許是設(shè)計(jì)一個(gè)混合體系，使機(jī)器和人腦平等協(xié)作。鹽湖城的一家非營(yíng)利組織山間醫(yī)療（Intermountain Healthcare）正在運(yùn)行一項(xiàng)試點(diǎn)工程，來(lái)幫助年輕的糖尿病患者在護(hù)理斷檔時(shí)獨(dú)立生活。

　　一家位于奧斯汀的量化認(rèn)知公司（CognitiveScale）利用云計(jì)算系統(tǒng)，通過(guò)智能手機(jī)程序來(lái)給患者實(shí)時(shí)提供定制化的指導(dǎo)。它能根據(jù)患者的體征和飲食來(lái)判斷當(dāng)下最能影響患者血糖水平的因素，繼而提出飲食建議，甚至提供附近適宜的餐館。

　　人們也在尋求人類智能和人工智能更深層次的合作。與蘋(píng)果手機(jī)的Siri系統(tǒng)不同，F(xiàn)acebook的虛擬助手M利用人類智能做出決策。比如說(shuō)，人工智能選出附近的三家餐館后，真人“教練”就會(huì)參與進(jìn)來(lái)，詢問(wèn)是否有人想要某種特定的食物，或者想定靠窗的位子，然后在網(wǎng)上預(yù)定餐館?！敖叹殹钡男袨楸挥涗浵聛?lái)反饋給系統(tǒng)，以幫助人工智能學(xué)習(xí)，將來(lái)自主完成此類任務(wù)。

　　對(duì)于很多人工智能的研究者來(lái)說(shuō)，最終的目標(biāo)是開(kāi)發(fā)出能像人類一樣思維的機(jī)器，但是目前人類的判斷力和創(chuàng)造力仍然是無(wú)可替代的。谷歌主管工程的副總經(jīng)理約翰?吉南卓亞（John Giannandrea）說(shuō)，“你的車再智能，也是由你來(lái)決定到底去哪兒?！?/p>

　　毫無(wú)疑問(wèn)，盡管人工智能已經(jīng)取得了巨大進(jìn)步，但人機(jī)合作仍然是最佳模式。

　　智能語(yǔ)音領(lǐng)域值得關(guān)注創(chuàng)業(yè)公司

　　隨著蘋(píng)果Siri和微軟小娜的面世，人工智能助手與應(yīng)用軟件逐漸把目光投向了商務(wù)人士。

　　ClaraLabs

　　功能：“虛擬員工”能夠通過(guò)電子郵件安排會(huì)議。用戶只要在郵件中抄送“克拉拉”，它就會(huì)聯(lián)系其余參會(huì)人，并根據(jù)用戶的偏好選定最佳會(huì)議時(shí)間。敲定好所有細(xì)節(jié)后，Clara會(huì)給所有人發(fā)送會(huì)議日程邀請(qǐng)。這項(xiàng)服務(wù)的收費(fèi)在每人每月199到499美元不等，同時(shí)還提供團(tuán)體定制服務(wù)。Clara的升級(jí)版甚至可以為見(jiàn)面會(huì)議預(yù)訂餐廳，該服務(wù)利用“開(kāi)臺(tái)（OpenTable）”和“同意請(qǐng)回復(fù)（RSVP）”應(yīng)用程序替用戶安排活動(dòng)。條紋（Stripe）、豪斯（Houzz）和安吉利（AngelList）等數(shù)百家企業(yè)都在使用該服務(wù)。

　　目標(biāo)用戶：需要開(kāi)會(huì)的專業(yè)人士

　　工作原理：利用機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理解析用戶的電子郵件，以領(lǐng)會(huì)其意圖。如果答案直截了當(dāng)，系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)回復(fù)，而如果情況復(fù)雜，則會(huì)預(yù)測(cè)可行的方案?；貜?fù)由算法自動(dòng)生成，但是復(fù)雜情況下會(huì)有人工干預(yù)。

　　DigitalGenius

　　功能：自動(dòng)回復(fù)的客服平臺(tái)。系統(tǒng)能夠自動(dòng)回復(fù)“這款車有綠色的嗎”這樣的簡(jiǎn)單問(wèn)題，并可以使用短信、社交網(wǎng)絡(luò)、電子郵件或者在線聊天的方式進(jìn)行溝通。對(duì)于復(fù)雜問(wèn)題，比如“這款車是你們賣的最環(huán)保的車嗎”，系統(tǒng)會(huì)向客服人員提供技術(shù)細(xì)節(jié)，輔助其作答，比如“是的，這款車是電力驅(qū)動(dòng)而且全部采用可再生材料生產(chǎn)”。使用該平臺(tái)的公司根據(jù)系統(tǒng)的智能程度和使用量付費(fèi)，目前已有多家財(cái)富排行榜前1000名的企業(yè)在使用該服務(wù)，比如聯(lián)合利華。

　　目標(biāo)用戶：需要受理大量客服電話的公司，像金融服務(wù)業(yè)、航空公司等。

　　工作原理：深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法。公司需向該系統(tǒng)提供客服相關(guān)的聊天記錄，電子郵件抄本、臉書(shū)（Facebook）和推特（Twitter）消息記錄等，并將其輸入程序中，然后程序會(huì)生成客服軟件供公司使用。

　　Howdy

　　功能：目前很受歡迎的企業(yè)通訊系統(tǒng)Slack，運(yùn)用這款對(duì)話軟件，也就是俗稱的“聊天機(jī)器人”來(lái)自動(dòng)處理簡(jiǎn)單、重復(fù)性的任務(wù)。聊天機(jī)器人通常用來(lái)采集工作進(jìn)展情況、為員工下午餐訂單等。也會(huì)用來(lái)調(diào)查小組成員意見(jiàn)，收集回復(fù)，整理成書(shū)面報(bào)告再返還給各成員。用戶可以自定義Howdy 要提的問(wèn)題，然后通過(guò)聊天的形式進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。Howdy 在測(cè)試期內(nèi)免費(fèi)，但最終將會(huì)按月收費(fèi)。

　　目標(biāo)用戶：20人以內(nèi)團(tuán)隊(duì)，需要每天報(bào)告進(jìn)度，整理信息。

　　工作原理：機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理。運(yùn)用自然語(yǔ)言處理功能解析（Slack）用戶的要求，生成準(zhǔn)確的（預(yù)寫(xiě)）文本。利用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)完善系統(tǒng)。

　　Kasisto

　　功能：金融機(jī)構(gòu)在移動(dòng)應(yīng)用程序里嵌入這款智能個(gè)人助手后，可以提升用戶體驗(yàn)。智能助手可以回答1000個(gè)銀行相關(guān)的問(wèn)題，能夠理解語(yǔ)音和文本對(duì)話內(nèi)容，用戶通過(guò)它可以查詢賬戶余額、消費(fèi)記錄、轉(zhuǎn)賬記錄、理清消費(fèi)模式和定位附近的自動(dòng)提款機(jī)。該程序的訂閱費(fèi)用依照使用量按年結(jié)算。Kasisto的開(kāi)發(fā)者，斯坦佛大學(xué)國(guó)際研究所，曾為蘋(píng)果Siri系統(tǒng)提供了技術(shù)支持，但Kasisto是完全獨(dú)立于Siri的一個(gè)新項(xiàng)目。

　　目標(biāo)用戶：零售銀行、商業(yè)銀行、理財(cái)機(jī)構(gòu)以及信用卡發(fā)卡機(jī)構(gòu)

　　工作原理：人工智能推理，基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的機(jī)器學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理和語(yǔ)音識(shí)別功能。利用自然語(yǔ)言處理功能快速判斷用戶意圖，進(jìn)行智能推理，進(jìn)而有效的幫助用戶達(dá)成目的。

　　Meekan

　　功能：Meekan是一款排程機(jī)器人，可以根據(jù)員工在Slack通訊軟件中的英文指令安排會(huì)議日程。Meekan可以理解“我們想要七月四日前安排一次會(huì)議，時(shí)間在中午左右”這樣的句子，并能分析員工的日程表，選出最佳的會(huì)議時(shí)間。Meekan還可以在一款英國(guó)的搜索引擎“Skyscanner”上訂購(gòu)機(jī)票，并幫助用戶找到最短的行程、最低價(jià)位的中轉(zhuǎn)或直達(dá)航線、最早的抵達(dá)時(shí)間等。目前Meekan是免費(fèi)的，但大宗客戶最終仍需付費(fèi)訂閱。目前用戶已有包括美國(guó)在線(AOL)和耐克在內(nèi)的3100多家公司。

　　目標(biāo)用戶：使用Slack通訊軟件的公司

　　工作原理：利用自然語(yǔ)言處理功能，從用戶的聊天內(nèi)容中撲捉用戶意圖和會(huì)議形式，利用機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)悟用戶偏好，利用人工智能推理選出最適宜參會(huì)者的會(huì)議時(shí)間。

　　X.ai

　　功能：智能助理艾米（Amy），或者也可以選男版安德魯（Andrew），能夠通過(guò)電子郵件安排會(huì)議日程，其功能與克拉拉相似，但人工干預(yù)成分更少。目前這款程序每月能安排上萬(wàn)個(gè)會(huì)議，其用戶群包括了領(lǐng)英（LinkedIn） 、聲破天（Spotify）、 優(yōu)步（Uber）等公司的員工。目前仍處于內(nèi)部測(cè)試階段，但計(jì)劃定價(jià)在每月9美元左右，該價(jià)位低于克拉拉，并可以無(wú)限使用，個(gè)性定制智能助理的名字和郵件地址。X.ai 甚至還推出一款限定會(huì)議數(shù)量的免費(fèi)版。

　　目標(biāo)用戶：參加會(huì)議的專業(yè)人士

　　工作原理：利用自然語(yǔ)言處理功能分析郵件中涉及的人員、時(shí)間、地點(diǎn)和發(fā)送者意圖，然后將這些信息處理成智能助理可以閱讀的模式。利用深度學(xué)習(xí)功能解析郵件意圖以及其對(duì)會(huì)議安排的相關(guān)性。

　　人工智能的顛覆時(shí)刻

　　作為T(mén)witter人工智能項(xiàng)目負(fù)責(zé)人，同時(shí)也是哈佛大學(xué)學(xué)術(shù)界領(lǐng)軍人物的瑞安·亞當(dāng)斯（Ryan Adams）注意到，越來(lái)越多的工業(yè)企業(yè)開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。但是他預(yù)計(jì)，那些具有龐大數(shù)據(jù)以及強(qiáng)大的計(jì)算能力的公司或許仍然將占據(jù)領(lǐng)先地位。

　　瑞安·亞當(dāng)斯

　　瑞安·亞當(dāng)斯知道他的時(shí)機(jī)剛剛好。他是“Talking Machines”—一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的播客的共同主播，同時(shí)他從2011年開(kāi)始就是哈佛大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授。他帶領(lǐng)著他的課題組從事智能算法方面的研究。就在去年暑期，他的創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目——Whetlab，一個(gè)才成立了15個(gè)月的機(jī)器學(xué)習(xí)公司被Twitter收購(gòu)了。

　　Whetlab的技術(shù)可以自動(dòng)化解一些在構(gòu)建大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)時(shí)最難以處理的問(wèn)題。成立Whetlab的目標(biāo)就是為了解決機(jī)器學(xué)習(xí)中一些極為棘手的挑戰(zhàn)，如視覺(jué)識(shí)別和語(yǔ)音處理。

　　開(kāi)始時(shí)，這群來(lái)自哈佛的研究者們使用了不同的工具， 從生物醫(yī)療機(jī)器人到化學(xué)問(wèn)題，不一而足。之前，Netflix使用了他們?cè)缙诘囊粋€(gè)開(kāi)源版本來(lái)測(cè)試深度學(xué)習(xí)。

　　現(xiàn)在，正在休假的亞當(dāng)斯在Twitter位于馬薩諸塞州劍橋的辦公室中，與商業(yè)報(bào)告的資深編輯納內(nèi)特·伯恩斯（NanatteByrnes）聊起了現(xiàn)在極為火爆的機(jī)器學(xué)習(xí)。

　　人工智能已經(jīng)逐漸從學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)變?yōu)橐粋€(gè)商業(yè)工具。是什么在驅(qū)動(dòng)這樣的轉(zhuǎn)變？新的算法，更快的電腦還是更多的數(shù)據(jù)？

　　就像其他的事物一樣，我認(rèn)為對(duì)于人工智能的投資起了決定性的作用?，F(xiàn)在，科技企業(yè)已經(jīng)投入了數(shù)十億美金，這毫無(wú)疑問(wèn)加速了這一行業(yè)的發(fā)展。

　　Twitter收購(gòu)了你的公司。機(jī)器學(xué)習(xí)究竟是怎么樣幫助Twitter的？你能舉個(gè)例子嗎？

　　機(jī)器學(xué)習(xí)有許多種途徑來(lái)改善Twitter， 比如改進(jìn)內(nèi)容的排布，幫你找到正在發(fā)生的新鮮事，幫你找到一個(gè)你能融入的社團(tuán)，以及其他任何能改善用戶體驗(yàn)的功能。你可以想象，其中一個(gè)挑戰(zhàn)就是，如何將那些讓用戶提供的有意思的信息，與已經(jīng)發(fā)布在Twitter上的內(nèi)容聯(lián)系起來(lái)。

　　像深度學(xué)習(xí)這一類的人工智能技術(shù)，還有多少是人們還無(wú)法理解的？

　　現(xiàn)在，深度學(xué)習(xí)基本上已經(jīng)在實(shí)用階段。你也能明顯感覺(jué)到，有重要的變革正在發(fā)生。這些深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)正在做一些很新潮的事物。我們對(duì)他的認(rèn)識(shí)還十分的少，但是他們確實(shí)能發(fā)揮作用。

　　有些時(shí)候，人們很難去定義人工智能，甚至是對(duì)于人工智能的恰當(dāng)測(cè)試也會(huì)引起一片爭(zhēng)論。這一困難，一部分原因是因?yàn)槲覀冃枰獙⒅悄苓@個(gè)概念擬人化。我們?cè)凇爸悄堋鼻凹由狭恕叭斯ぁ倍?，盡管智能并不是這個(gè)自然界的產(chǎn)物。舉個(gè)例子來(lái)說(shuō)，我們并沒(méi)有將飛機(jī)叫做“人工飛鳥(niǎo)”，我們也不說(shuō)飛機(jī)在“人工飛行”。但是他們都在天上飛，不是嗎？

　　這是一個(gè)非常人類中心論的觀點(diǎn)，即如果有另一種智能存在，那么它一定是人造的。因此我認(rèn)為，我們將很難用非人類中心論的觀點(diǎn)去定義智能，而且我自己并沒(méi)有這樣的定義。

　　如果你能回到過(guò)去，并且告訴一個(gè)50~60年以前的早期人工智能思想家，“你將有這么一個(gè)設(shè)備，它能回答你幾乎所有你想問(wèn)的問(wèn)題，它能理解你的聲音并且提供世界上任何一個(gè)地方的圖片，告訴你如何從A點(diǎn)到B點(diǎn)”，盡管你只是概括了你的智能手機(jī)中谷歌，一些地圖工具和Siri的功能，但是我想那個(gè)人會(huì)說(shuō)，“這就是人工智能”。而我們預(yù)計(jì)我們現(xiàn)在使用的這些工具將隨著時(shí)間發(fā)生非常巨大的變化。

　　現(xiàn)在許多公司對(duì)人工智能持有非常開(kāi)放的態(tài)度，包括分享人工智能的觀點(diǎn)，放出開(kāi)源軟件，允許員工發(fā)表文章并在會(huì)議上討論，等等。你認(rèn)為這樣的情形會(huì)持續(xù)多久？

　　公開(kāi)代碼不僅能回饋社會(huì)，幫助企業(yè)招聘頂尖的機(jī)器學(xué)習(xí)人才，并且公司能從更大的團(tuán)體改進(jìn)中獲益。

　　為什么這些企業(yè)在提供他們的代碼和想法時(shí)，不覺(jué)得他們是在將自己的領(lǐng)地拱手讓人？

　　因?yàn)槠渌@些公司不具備像Google這樣的計(jì)算能力，他們也沒(méi)有像Twitter這樣的計(jì)算能力，他們還不具有數(shù)據(jù)，是吧？我想你現(xiàn)在可能已經(jīng)理解了。你可以擁有代碼，但是你沒(méi)有數(shù)據(jù)，你也沒(méi)有足夠的計(jì)算能力，你又能做什么呢？

　　你認(rèn)為人工智能將會(huì)以什么形式出現(xiàn)？

　　我認(rèn)為人工智能和機(jī)器人相似，不會(huì)突然變得無(wú)比智能。我認(rèn)為人工智能更像個(gè)隨著時(shí)間變得越來(lái)越強(qiáng)大的工具箱。但是有一件事我確實(shí)比較擔(dān)心，就是我們現(xiàn)在幾乎有能力通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能，來(lái)合成看起來(lái)可以以假亂真的媒體內(nèi)容。我認(rèn)為這將十分危險(xiǎn)，特別是我們當(dāng)前的這個(gè)社會(huì)，似乎越來(lái)越傾向于認(rèn)為視頻的內(nèi)容就代表了事實(shí)。

　　豐田的新型獨(dú)角獸：如同登月般來(lái)改變世界

　　去年11月，豐田公司孕育了一個(gè)獨(dú)角獸企業(yè)：五年內(nèi)將得到10億美元投資的豐田研究院（TRI），一個(gè)專注于半自動(dòng)汽車和機(jī)器人的研究所。

　　就像Alphabet的X部門(mén)一樣，TRI也有著一系列如同登月一般，由技術(shù)驅(qū)動(dòng)而引領(lǐng)社會(huì)變革的目標(biāo)，其中包括不會(huì)發(fā)生事故的汽車和可以幫助老年人的家庭機(jī)器人。

　　對(duì)于一個(gè)從1860年開(kāi)始制造織布機(jī)，并在70年以后才轉(zhuǎn)型汽車制造的企業(yè)來(lái)說(shuō)，這完全算得上是一個(gè)全新時(shí)代的開(kāi)始。這個(gè)研究所的CEO吉爾·普拉特（Gill Pratt）在一月份的消費(fèi)者電子展上說(shuō)，“今后機(jī)器人之于制造汽車的豐田，完全有可能等同于當(dāng)年汽車工業(yè)之于還在制作織布機(jī)的豐田?！?/p>

　　普拉特是在機(jī)器人領(lǐng)域備受尊敬的領(lǐng)軍人物。在加入TRI之前，他任職于美國(guó)國(guó)防部的重要研究機(jī)構(gòu)DARPA，并組織了去年廣受關(guān)注的人形搜救機(jī)器人挑戰(zhàn)賽。現(xiàn)在，他將領(lǐng)導(dǎo)世界上最大的汽車廠商對(duì)Google，Apple和Uber等科技巨頭作出回應(yīng)。這些年來(lái)，這些巨頭們都在學(xué)術(shù)圈挖掘自動(dòng)汽車的人才，發(fā)展他們自己的機(jī)器人汽車項(xiàng)目。

　　但是，TRI的目標(biāo)與這些巨頭們相去甚遠(yuǎn)。現(xiàn)階段TRI的目標(biāo)并不是完全的自動(dòng)駕駛汽車，而是只有即將發(fā)生碰撞時(shí)才會(huì)介入的高科技“守護(hù)神”。

　　曾經(jīng)的DARPA城市挑戰(zhàn)賽MIT團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人、工學(xué)教授、同時(shí)將成為T(mén)RI自動(dòng)駕駛部門(mén)負(fù)責(zé)人的約翰·倫納德（John Leonard）說(shuō)，“也許將來(lái)的有一天，自動(dòng)化的程度能夠允許我們開(kāi)車的時(shí)候睡一覺(jué)或者看一本書(shū)，就像Google所宣傳的那樣。但是短期來(lái)看，一個(gè)更為可行的方案是建立一個(gè)協(xié)同并輔助司機(jī)的系統(tǒng)。人類仍然對(duì)駕駛負(fù)有主要的責(zé)任，但是這個(gè)自動(dòng)駕駛系統(tǒng)將協(xié)同運(yùn)行，并在事故發(fā)生前及時(shí)的介入?！?/p>

　　TRI將在斯坦福和麻省理工學(xué)院周邊建造設(shè)施，與這兩所大學(xué)合作開(kāi)展30個(gè)初始項(xiàng)目。其中一個(gè)由豐田資助的項(xiàng)目已經(jīng)在斯坦福人工智能實(shí)驗(yàn)室展開(kāi)。這一項(xiàng)目利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)幫助自動(dòng)駕駛汽車更為有效地處理它們之前沒(méi)有遇到過(guò)的危險(xiǎn)情形。另一個(gè)在麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室開(kāi)展的項(xiàng)目，則致力于建立一個(gè)可以向人類駕駛員解釋其行為的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)。

　　制造一個(gè)半自動(dòng)駕駛汽車的成本也許很難從單個(gè)汽車駕駛員收回，特別是考慮到這一安全系統(tǒng)可能永遠(yuǎn)都不會(huì)派上用場(chǎng)。但是普拉特和倫納德卻把這看做是大幅提升安全性能的好機(jī)會(huì)，并表示TRI將努力把現(xiàn)有系統(tǒng)的可靠性提高“一百萬(wàn)倍”，理論上來(lái)說(shuō)，大約是自動(dòng)駕駛汽車每一萬(wàn)億英里才會(huì)發(fā)生一次事故，這相當(dāng)于全球所有豐田車一年內(nèi)行駛的距離總和。

　　這個(gè)團(tuán)隊(duì)的第二項(xiàng)任務(wù)，是發(fā)展家用機(jī)器人，看起來(lái)像是一個(gè)更加充滿野心的目標(biāo)。道路基本上是一個(gè)構(gòu)造優(yōu)良的環(huán)境，并且有一整套（絕大多數(shù)）使用者都會(huì)遵守的規(guī)則，然而每一個(gè)住宅或者建筑物包含了不同的燈光、家具、物品與住戶。另外，自動(dòng)汽車的最終目標(biāo)是消除其他道路使用者，而家用機(jī)器人則必須與門(mén)窗、設(shè)施、人甚至寵物打交道。

　　在所有的這些挑戰(zhàn)中，普拉特列舉了四個(gè)最為突出的挑戰(zhàn)，分別是驅(qū)動(dòng)、控制、耐用性與可靠性。當(dāng)然，考慮到這個(gè)新的研究所只有兩個(gè)月的歷史（他們甚至都還沒(méi)有屬于自己的網(wǎng)站），所以具體的研究方向尚未確定。

　　“在硅谷，一小群人先有一個(gè)想法，然后從這個(gè)想法逐漸開(kāi)始成長(zhǎng)”，曾經(jīng)是Olin工學(xué)院（Olin College of Engineering，位于馬薩諸塞州的一個(gè)私立學(xué)院，成立于1997年）機(jī)械工程教授，現(xiàn)在已經(jīng)加入TRI團(tuán)隊(duì)的布萊恩·斯托（Brian Storey）說(shuō)，“我們是剛剛成立的獨(dú)角獸，所以沒(méi)有多少現(xiàn)有的案例能告訴我們下一步該怎么做?！?/p>

　　“在硅谷，一小群人先有一個(gè)想法，然后從這個(gè)想法逐漸開(kāi)始成長(zhǎng)”，曾經(jīng)是Olin工學(xué)院（Olin College of Engineering，位于馬薩諸塞州的一個(gè)私立學(xué)院，成立于1997年）機(jī)械工程教授，現(xiàn)在已經(jīng)加入TRI團(tuán)隊(duì)的布萊恩·斯托（Brian Storey）說(shuō)，“我們是剛剛成立的獨(dú)角獸，所以沒(méi)有多少現(xiàn)有的案例能告訴我們下一步該怎么做。”

　　人工智能之弊：偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)將成為人工智能發(fā)展的重大瓶頸?

　　人工智能正在融入我們的日常生活，而我們對(duì)人工智能的工作方式卻知之甚少。人們對(duì)這種熟悉而又陌生的新事物作何感受呢？

　　2011年，一個(gè)機(jī)器人在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的辦公大樓跑了5個(gè)月，給辦公樓里的工作人員遞送香蕉、餅干等零食。零食機(jī)器人大眼睛，紅嘴唇，顯得很可愛(ài)，然而它卻經(jīng)常犯錯(cuò)。與工作人員交流反應(yīng)遲鈍的現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮，有時(shí)候還會(huì)死機(jī)。

　　但是，辦公大樓里的工作人員還是很喜歡零食機(jī)器人。它很會(huì)討好人，在犯錯(cuò)的時(shí)候會(huì)自動(dòng)道歉。

　　這是一個(gè)試驗(yàn)，為了測(cè)試人們對(duì)可以互動(dòng)的機(jī)器人的反應(yīng)。研究人員教零食機(jī)器人識(shí)別一些食物，并對(duì)這些食物發(fā)表自己的看法。然而這些食物只是辦公樓里一半人愛(ài)吃的，至于辦公樓里另一半人喜歡什么，機(jī)器人就不得而知了。

　　一段時(shí)間后，人們和零食機(jī)器人的關(guān)系開(kāi)始變得親密。有人開(kāi)始跟它打招呼，表?yè)P(yáng)它，還會(huì)跟它說(shuō)悄悄話。試驗(yàn)結(jié)束時(shí)，一名工作人員對(duì)零食機(jī)器人依依不舍，還送它一個(gè)告別禮物——一節(jié)5號(hào)電池，雖然她知道機(jī)器人不會(huì)用它。

　　如卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的研究員李閔庚（Min Kyung Lee）所言：“這種感覺(jué)很真實(shí)”，李閔庚是這項(xiàng)研究的負(fù)責(zé)人。

　　在之后的幾年里，機(jī)器人已經(jīng)變得更加個(gè)性化了。人工智能技術(shù)已經(jīng)催生了像蘋(píng)果Siri這樣的計(jì)算機(jī)個(gè)人助手。Siri可以回答很復(fù)雜的問(wèn)題，還可以很幽默地避開(kāi)敏感話題。奈飛（Netflix）和亞馬遜基于人工智能的推薦引擎所推薦的電影和書(shū)也越來(lái)越令人滿意。

　　然而，很少有人更進(jìn)一步地了解人們對(duì)人工智能軟件的態(tài)度。最近有人對(duì)40個(gè)facebook用戶進(jìn)行了調(diào)查。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，有一半人都不知道他們所看到的新聞是基于一種算法推送的。當(dāng)被告知這一事實(shí)后，他們很震驚，甚至有些憤怒。

　　通過(guò)地理定位和其他一些技術(shù)所反饋的數(shù)據(jù)，人工智能系統(tǒng)可以創(chuàng)建一個(gè)人們所期望的個(gè)性化平臺(tái)?！叭绻乙易罱男前涂?，我不會(huì)去關(guān)心Siri是否對(duì)我進(jìn)行了定位?！?民主和技術(shù)中心的政策分析師阿里·蘭格（Ali Lange）說(shuō)。

　　然而，人工智能系統(tǒng)也會(huì)基于一些我們所無(wú)法了解的原因做出決斷。正因如此，一些研究機(jī)構(gòu)、消費(fèi)者權(quán)益律師和政策制定者對(duì)人工智能心存隱憂，擔(dān)心一些有意或無(wú)意的偏見(jiàn)會(huì)導(dǎo)致算法歧義，而這種歧義又很難辨別。這絕非危言聳聽(tīng)，已有研究表明一些模棱兩可的算法已經(jīng)引起了網(wǎng)絡(luò)廣告、招聘和定價(jià)的偏倚。

　　在一項(xiàng)研究中，哈佛大學(xué)的拉坦婭·斯威尼（Latanya Sweeney）教授利用谷歌分別檢索了白人名字（杰弗里、吉爾、艾瑪）和黑人名字（德肖恩、達(dá)內(nèi)爾、杰梅因 ），并分析了在檢索過(guò)程中谷歌推送的相關(guān)廣告。斯威尼教授發(fā)現(xiàn)，在檢索黑人名字時(shí)，有超過(guò)80%的概率會(huì)在網(wǎng)頁(yè)上出現(xiàn)“逮捕”的字眼，而在檢索白人名字時(shí)，這一概率要少于30%。斯威尼擔(dān)心谷歌這種帶有種族偏見(jiàn)的廣告推送技術(shù)會(huì)削弱黑人的競(jìng)爭(zhēng)力，無(wú)論是在獎(jiǎng)勵(lì)、約會(huì)還是在找工作上。

　　一些初創(chuàng)公司如BlueVine, ZestFinance和Affirm也在利用人工智能技術(shù)來(lái)審批和提供信貸。這些公司的創(chuàng)始人表示他們對(duì)歧視借貸的危險(xiǎn)性很重視。

　　然而，數(shù)據(jù)是千變?nèi)f化的。Affirm的人工智能算法來(lái)源于PayPal的聯(lián)合創(chuàng)始人麥克斯·拉夫琴（Max Levchin）。該算法是利用社交媒體的反饋數(shù)據(jù)來(lái)確定客戶的個(gè)性，而不是用來(lái)判斷申請(qǐng)人的還貸能力。

　　ZestFinance的創(chuàng)始人及谷歌前首席信息官道格拉斯·梅里爾（Douglas Merrill）則表示自己絕不會(huì)用社交媒體數(shù)據(jù)?！八屛腋械矫倾と?，”他說(shuō)。

　　ZestFinance和Affirm的創(chuàng)立都是基于這樣的想法：通過(guò)分析成千上萬(wàn)的數(shù)據(jù)點(diǎn)，機(jī)器學(xué)習(xí)就可以發(fā)現(xiàn)更多潛在的有信譽(yù)的用戶。換言之，基于大數(shù)據(jù)的算法要比受各種因素限制的人工服務(wù)有更強(qiáng)的辨別能力。

　　ZestFinance的算法發(fā)現(xiàn)：綜合考慮收入、開(kāi)銷和城市消費(fèi)水平要比單單考慮收入更能準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)信譽(yù)度。全部用大寫(xiě)字母填寫(xiě)申請(qǐng)表的人其信用前景要比全部用小寫(xiě)字母填寫(xiě)申請(qǐng)表的人差。

　　當(dāng)將這種具有難以辨別的偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)反饋給人工智能系統(tǒng)時(shí)，數(shù)據(jù)是否在無(wú)意間形成了歧視呢？如梅里爾所言：公平才是最重要的。

　　為了杜絕歧視存在，梅里爾的公司創(chuàng)建了機(jī)器學(xué)習(xí)的工具來(lái)測(cè)試自己的結(jié)果。然而對(duì)于消費(fèi)者，面對(duì)人工智能算法的復(fù)雜性與多變性，他們很難確保自己得到了應(yīng)有的公平。

　　人工智能人才炙手可熱

　　安德烈·卡帕西（Andrej Karpathy）是斯坦福大學(xué)在讀博士，他曾開(kāi)發(fā)了一個(gè)人工智能軟件。對(duì)他而言，畢業(yè)后找工作顯然不是什么難事。

　　在一個(gè)人滿為患的教室里，斯坦福的研究生和本科生們正在全神貫注地聽(tīng)安德烈·卡帕西的演講?？ㄅ廖髡谥v解，具有識(shí)圖功能的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同算法的利弊。

　　突然，教室里傳來(lái)了蘋(píng)果語(yǔ)音助手Siri的聲音：“你說(shuō)什么，我沒(méi)聽(tīng)清楚”。

　　Siri可能是被意外啟動(dòng)了，這引得教室里的人哄堂大笑。當(dāng)教室里的學(xué)生正在深入討論，如何才能讓人工智能軟件更好的服務(wù)于人的時(shí)候，Siri的意外發(fā)聲則正表明了這類軟件在現(xiàn)實(shí)世界的廣泛應(yīng)用。

　　像蘋(píng)果、谷歌、IBM和Facebook這些財(cái)大氣粗的公司，現(xiàn)在急需人工智能方面的人才。因此，卡帕西班里的學(xué)生在畢業(yè)之后會(huì)十分搶手。

　　最近，大公司買下整個(gè)初創(chuàng)公司來(lái)獲得人才的例子并不少見(jiàn)。

　　人才競(jìng)爭(zhēng)是如此激烈，以至于小公司不得不擴(kuò)大招聘，除了計(jì)算機(jī)科學(xué)專業(yè)的人之外，他們還招募宇宙科學(xué)和物理學(xué)方面的人才。

　　初創(chuàng)公司Maluuba的CEO山姆·派休帕萊克（Sam Pasupalak）甚至有自己的全職獵頭團(tuán)隊(duì)。他們每天都會(huì)研究新發(fā)表的論文，尋找潛在的好員工，他們還會(huì)參加學(xué)術(shù)會(huì)議，并在會(huì)議結(jié)束后，拉著大牛們攀談。

　　有人工智能背景的人才現(xiàn)在很搶手，因?yàn)閰⑴c這場(chǎng)人才競(jìng)爭(zhēng)的不單有科技公司，全球財(cái)富500強(qiáng)的公司也想知道人工智能技術(shù)，是否能讓自己的業(yè)務(wù)更上一層樓。

　　沒(méi)有人比卡帕西更能體會(huì)這場(chǎng)人才大戰(zhàn)了。這個(gè)29歲的在讀博士是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域一顆冉冉升起的新星，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)又是現(xiàn)今人工智能的趨勢(shì)所在。他在5月份畢業(yè)后，會(huì)成為非盈利初創(chuàng)公司OpenAI的創(chuàng)始研究員。

　　Elon Musk 是非盈利性人工智能項(xiàng)目OpenAI的創(chuàng)始人之一。他和Y Combinator 總裁 Sam Altman 共同擔(dān)任 OpenAI 的聯(lián)席主席。

　　卡帕西也有一些工作經(jīng)驗(yàn)，他有兩個(gè)暑假在科技巨頭谷歌做實(shí)習(xí)生?？ㄅ廖髡f(shuō)，OpenAI給自己一個(gè)白手起家的機(jī)會(huì)，而且OpenAI還可以保證自己學(xué)術(shù)自由與資金充足。OpenAI聲稱，其已經(jīng)得到了彼得·蒂爾、埃隆·馬斯克和包括亞馬遜在內(nèi)的一些公司總計(jì)10億美元的捐款。

　　卡帕西從記事起就一直對(duì)電腦很感興趣。在卡帕西五六歲的時(shí)候，那時(shí)候他還在斯洛伐克的科西策，他就懇求父母給自己買一臺(tái)電腦。他是鎮(zhèn)子里第一個(gè)擁有個(gè)人電腦的人。他記得小時(shí)候會(huì)用電腦玩游戲，還用MS Paint畫(huà)圖。“編程也是一種創(chuàng)作”，他說(shuō)。

　　之后，卡帕西搬到加拿大，并考入多倫多大學(xué)?？ㄅ廖鲃傞_(kāi)始想學(xué)量子計(jì)算機(jī)專業(yè)，但在聽(tīng)了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域?qū)＜医芨ダ铩は栴D（Geofrey Hinton）的課之后，卡帕西決定改變主意。杰弗里·希爾頓當(dāng)時(shí)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程的領(lǐng)軍人物。

　　卡帕西介紹說(shuō)，實(shí)現(xiàn)人工智能的傳統(tǒng)方法是利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行檢索，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卻可以模擬人腦進(jìn)行學(xué)習(xí)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序可以進(jìn)行聯(lián)想和識(shí)別，在識(shí)圖與藥物鑒定方面，比其他智能技術(shù)更具優(yōu)勢(shì)，甚至在Siri所擅長(zhǎng)的語(yǔ)音領(lǐng)域，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)也更佳。

　　卡帕西說(shuō)，讓電腦像人一樣學(xué)習(xí)和思考，是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的“終極問(wèn)題”。計(jì)算機(jī)有強(qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，如果它還可以像人一樣思考的話，那么你所能想到的所有問(wèn)題都可以迎刃而解：無(wú)論是機(jī)器人技術(shù)、自動(dòng)駕駛、藝術(shù)，還是語(yǔ)音識(shí)別與面部識(shí)別的安全系統(tǒng)，全都是小菜一碟。

　　卡帕西引起OpenAI創(chuàng)始人格雷戈·布羅克曼（Greg Brockman）的注意，源于他在攻讀博士學(xué)位時(shí)做的一個(gè)副項(xiàng)目。

　　出于個(gè)人興趣，卡帕西編寫(xiě)了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序，它可以生成任何類型的文本，如莎士比亞體、奧巴馬體等。卡帕西介紹說(shuō)，一段只有100行的代碼就可以識(shí)別詩(shī)歌、數(shù)學(xué)公式和其它各種符號(hào)，之后，他的程序就可以輸出該種風(fēng)格的字符串。

　　目前，卡帕西的程序還只是模仿莎士比亞文體和總統(tǒng)演說(shuō)，然后生成一些意義不大的文本，但是，在某種程度上，卡帕西的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)接近了人類的閱讀模式。卡帕西說(shuō)，隨著讀的書(shū)越來(lái)越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)也會(huì)越來(lái)越好。

　　卡帕西在網(wǎng)上開(kāi)放了底層代碼，這一做法給布羅克曼留下很深的印象?！按龠M(jìn)公眾參與，是我們希望在人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域取得進(jìn)步的方法之一”，他說(shuō)。

　　在布羅克曼決定將卡帕西納入OpenAI之后，他開(kāi)始利用OpenAI的每個(gè)新員工來(lái)吸引卡帕西加入。布羅克曼說(shuō)：“優(yōu)秀的人總是愿意跟優(yōu)秀的人一塊工作”。

　　卡帕西說(shuō)，有很多他認(rèn)識(shí)的工程師來(lái)招聘他，而他從來(lái)都不接招聘人員的電話。之后，OpenAI雇了一個(gè)關(guān)鍵人物，約翰·舒爾曼（John Schulman）。

　　舒爾曼剛從加州大學(xué)伯克利分校博士畢業(yè)?？ㄅ廖髡f(shuō)，舒爾曼有一次告訴自己，他要加入布羅克曼的團(tuán)隊(duì)。然后，卡帕西開(kāi)始認(rèn)真考慮OpenAI的項(xiàng)目計(jì)劃了。OpenAI致力于創(chuàng)新以及利用人工智能服務(wù)于人的理念，非常吸引人。

　　“我們希望，人工智能不會(huì)被任何公司所壟斷，我們想引導(dǎo)人工智能為人類創(chuàng)造最大效益，”卡帕西說(shuō)。

　　課堂上，在將科技融于生活方面上，卡帕西很有一套。他花了一個(gè)小時(shí)，來(lái)解析各種識(shí)圖算法的優(yōu)缺點(diǎn)，然后又向大家介紹了谷歌的一個(gè)研究項(xiàng)目。

　　該項(xiàng)目表明，在進(jìn)行圖像識(shí)別時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)更具優(yōu)越性。之后，在投影儀上彈出了一只很有趣的羊的照片，計(jì)算機(jī)程序卻把它識(shí)別為一只狗。

　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所接收的數(shù)據(jù)中有太多狗的照片，以至于“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)狗情有獨(dú)鐘”，卡帕西說(shuō)。

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　　本書(shū)將收集2012年——2016年的五十大突破性技術(shù)，并邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)外技術(shù)專家對(duì)每項(xiàng)技術(shù)的應(yīng)用、未來(lái)發(fā)展及投資潛力進(jìn)行點(diǎn)評(píng)。 我們還會(huì)為參與眾籌者建微信群，隨時(shí)更新最新進(jìn)展和進(jìn)行交流，并希望將這些微信群逐步打造成成高品質(zhì)的創(chuàng)新科技社群。眾籌設(shè)置了三檔可以選擇，包括下面這些回報(bào)：

　　麻省理工科技評(píng)論《五十大突破技術(shù)》 深度剖析版；麻省理工科技評(píng)論定制（科技英文格言版） T-Shirt；麻省理工科技評(píng)論全年英文版雜志（6期），喜歡看原版雜志的一定不能錯(cuò)過(guò)；MIT TR中國(guó)會(huì)員微信交流群名額，與志同道合的小伙伴一起交流，甚至還可能認(rèn)識(shí)科技大牛；全球頂尖企業(yè)家、學(xué)者Cocktail Party聚會(huì)；麻省理工科技評(píng)論，全球所有會(huì)議活動(dòng)VIP門(mén)票；免費(fèi)參加MIT TR中國(guó)年會(huì)。

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