編者按:本文投稿人靈致是 Uber 舊金山的數(shù)據(jù)科學(xué)家,負(fù)責(zé) Uber 的實(shí)時(shí)調(diào)度算法系統(tǒng)。靈致通過總結(jié)以往人工智能大起大落的歷程來審視當(dāng)下人工智能所處的局點(diǎn)。靈致提到,人類歷史的教訓(xùn)告訴我們,大捧往往跟隨著大落。大愛是理性的去看待這一領(lǐng)域所取得的成就,為之歡呼和吶喊,也要為之保持警醒。對(duì)追隨這一領(lǐng)域多年的人們來說,歷史上出現(xiàn)過的人工智能冬天(AI Winter),是我們每一個(gè)人都不愿意再次看到的。
兩次大起大落
1956 年“人工智能”首次在達(dá)特茅斯會(huì)議中被提出,John McCarthy, Marvin Minsky, Allen Newell, Arthur Samuel 以及 Herbert Simon 五人順勢(shì)成為當(dāng)時(shí)這一領(lǐng)域的領(lǐng)軍人物。緊接著人工智能開始醞釀其第一次浪潮,人工智能實(shí)驗(yàn)室在全球各地扎根。
在那個(gè)人工智能的風(fēng)口浪尖上,AI 五大領(lǐng)袖們開始對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展前景表現(xiàn)出極其的樂觀。直到 1973 年,以《萊特希爾報(bào)告》的推出為代表,象征著人工智能正式進(jìn)入寒冬。這篇報(bào)告宣稱”AI 領(lǐng)域的任何一部分都沒有能產(chǎn)出人們當(dāng)初承諾的有主要影響力進(jìn)步“。各國(guó)政府勒令大規(guī)模削減人工智能方面的投入。這之后的十年間,人工智能鮮有被人提起。
而到了八十年代,由于專家系統(tǒng)的崛起人工智能再次迎來一次久旱之后的甘霖期,也是一次新的高潮。然后隨后人們意識(shí)到人工智能的問題不是硬件問題,而更加是軟件以及算法層面的挑戰(zhàn)沒有突破。
在算法欠佳的情況下,硬件也遭遇危機(jī)。隨著 1987 年基于通用計(jì)算的 Lisp 機(jī)器在商業(yè)上的失敗,人工智能再次滑入了低迷期。到了上世紀(jì)九十年代后期,由于計(jì)算機(jī)計(jì)算能力的不斷提高,人工智能再次卷土重來。以數(shù)據(jù)挖掘和商業(yè)診斷為主要代表的應(yīng)用非常成功,使人工智能重回人們的視野。
強(qiáng)勢(shì)回歸
在研究領(lǐng)域,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(現(xiàn)代深度學(xué)習(xí)的前身)在漫長(zhǎng)的計(jì)算機(jī)發(fā)展歷史中得以長(zhǎng)足發(fā)展,從理論到應(yīng)用算法都有了長(zhǎng)足進(jìn)步,但因?yàn)樯顚由窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論研究結(jié)果表明其發(fā)展非常有限,加上計(jì)算復(fù)雜度高,它漸漸被后來以 Vapnik 為代表的支持向量機(jī)模型(SVM)學(xué)派超越。SVM 因?yàn)槠淅碚摰耐陚湫?,算法的高效性,以及核方法的良好適配性,在許多公開數(shù)據(jù)集和人工智能任務(wù)上表現(xiàn)非常優(yōu)異,加上后來的 Boosting 方法,貝葉斯采樣推理等,以及蓬勃發(fā)展的統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的崛起,人工智能達(dá)到了一個(gè)全新的高度。這一時(shí)期,研究成果推陳出新速度很快,各種應(yīng)用領(lǐng)域的研究也風(fēng)起云涌,人類對(duì)于人工智能的火熱開始逐漸升溫,涌入這一領(lǐng)域的研究人員和經(jīng)費(fèi)也越來越多。
以 Geoff Hinton 為代表的研究人員于 2006 年發(fā)現(xiàn)了訓(xùn)練高層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效算法,并且隨著進(jìn)一步的研究和擴(kuò)展,于 2012 年在圖像識(shí)別這一非常具有人工智能特色的領(lǐng)域里面大大突破了以前的算法,將最好結(jié)果一下子推進(jìn)到了靠近突破人類最佳表現(xiàn)的邊緣。
此后,披著深度學(xué)習(xí)這件華麗新衣的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)繼續(xù)往前高歌猛進(jìn),以其極具特色的“特征自學(xué)習(xí)”和“模仿人腦神經(jīng)結(jié)構(gòu)”的炫酷外表,披荊斬棘的攻下了多個(gè)人工智能任務(wù)上的新制高點(diǎn),比如計(jì)算機(jī)視覺任務(wù),自然語言處理任務(wù),語音處理技術(shù)任務(wù)等等,引起了整個(gè)科研界的狂熱。
由于基于深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型與算法在實(shí)際數(shù)據(jù)集上的良好表現(xiàn),與以往不同的是,對(duì)于技術(shù)進(jìn)步越來越敏感的科技產(chǎn)業(yè)界,在當(dāng)下新的這波浪潮中扮演了力引狂瀾的角色。典型的代表是以 Google 和 Facebook 為代表的高科技公司,紛紛花重金從學(xué)界挖走機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)軍人物,用于研究更猛的人工智能引擎和方法,以期占領(lǐng)技術(shù)制高點(diǎn),從而在未來轉(zhuǎn)化為巨大的商業(yè)價(jià)值。
Geoff Hinton、Yann LeCun、Yoshua Benjo 以及后起之秀 Andrew Ng 等,都成了這一波人工智能浪潮發(fā)展的焦點(diǎn)人物。而這波趨勢(shì)在 2015 年到 2016 年間,更是發(fā)展到了一個(gè)全新的高度。無論是在美國(guó),還是在互聯(lián)網(wǎng)科技發(fā)展勢(shì)頭不錯(cuò)的中國(guó)、以色列等國(guó)的科技公司,人們紛紛投入巨額資金搶人才、圈地盤,進(jìn)軍人工智能可能產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的領(lǐng)域,比如無人車,智能醫(yī)療,以及人工智能驅(qū)動(dòng)的數(shù)據(jù)科學(xué)等等。
冷靜對(duì)待狂熱
毫無疑問,深處硅谷科技圈,筆者也感受到了那種無法阻擋的火熱。比如最近刷爆朋友圈的李飛飛加盟 Google 云計(jì)算部門等有關(guān)人物的消息,以及已經(jīng)白熱化的 Google,Apple,Uber,Tesla 以及百度等科技巨頭在無人車戰(zhàn)場(chǎng)上的競(jìng)爭(zhēng)相關(guān)消息,幾乎刺激著每一個(gè)科技產(chǎn)業(yè)相關(guān)人員的腎上腺和腦神經(jīng)。
甚至在公司,許多人一言不合就鼓吹機(jī)器學(xué)習(xí),仿佛機(jī)器學(xué)習(xí)能夠預(yù)測(cè)所有的事情,解決所有人當(dāng)前還不知道如何去解決的數(shù)據(jù)問題。更有甚者,上周有位產(chǎn)品經(jīng)理還咨詢筆者是否可以用機(jī)器學(xué)習(xí)去預(yù)測(cè)每個(gè) project 的進(jìn)度和最可能完成的時(shí)間,好用來管理手下的項(xiàng)目。這種火熱可見一斑。
我們其實(shí)很幸運(yùn),趕上了這波人工智能大浪潮。許多科技公司越來越重視對(duì)人才的吸引和保留,紛紛提高待遇,給予很多資源上的傾斜,敢于去做一些富有挑戰(zhàn)和風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目。但同時(shí),我們需要合理認(rèn)識(shí)這一波由深度學(xué)習(xí)帶起來的浪潮。
深度學(xué)習(xí)和人腦思維過程極其不同,雖然取得了讓人深受鼓舞的成績(jī),但是過分的吹捧和過分的貶低一樣會(huì)對(duì)這個(gè)領(lǐng)域帶來后續(xù)傷害。這和過往由以 SVM,Boosting,Sparse model 帶來的突破和進(jìn)展在歷史發(fā)展的角度并無天壤之別。今天 AlphaGo 在圍棋上戰(zhàn)勝圍棋九段李世石并沒有和當(dāng)年 IBM 戰(zhàn)勝卡斯帕洛夫有云泥之分。我們應(yīng)該合理的對(duì)待進(jìn)展,并且努力讓公眾和政府對(duì)于人工智能有合理的期待和支持。比如,當(dāng)下還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不是鼓吹人工智能威脅論的時(shí)候。許多業(yè)界的領(lǐng)軍人物都開始在冷靜的思考,比如機(jī)器學(xué)習(xí)大師 Michael Jordan,以及最近 Andrew Ng 等業(yè)界領(lǐng)袖也紛紛開始反思深度學(xué)習(xí)以及更廣義上的機(jī)器學(xué)習(xí)的局限性。
毫無疑問,當(dāng)許多連人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)的基本知識(shí)都不太了解的人們開始大肆鼓吹 AI 至上的時(shí)候,我們無法避免的進(jìn)入了一定程度上的泡沫期。但這個(gè)泡沫有多大,破壞性有多少,就是仁者見仁智者見智的事情。
無論歷史如何發(fā)展,人類社會(huì)接下來在人工智能技術(shù)上如何推進(jìn)與突破,或繼續(xù)高潮,或平穩(wěn)著陸,或陷入低迷期,都不會(huì)阻止人類對(duì)于追求更先進(jìn)人工智能的渴望與夢(mèng)想。學(xué)界和業(yè)界也會(huì)繼續(xù)合作,推動(dòng)人工智能的長(zhǎng)足進(jìn)步。同時(shí),以 Elon Musk 等人為代表的有識(shí)之士也會(huì)繼續(xù)為人工智能界定合理的安全邊界,以保證技術(shù)的進(jìn)步服務(wù)于人類社會(huì),而不是顛覆并凌駕于人類之上。OpenAI 和大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)的開源,都是這一波歷史浪潮里表現(xiàn)出來的顯著進(jìn)步。
當(dāng)未來走進(jìn)現(xiàn)實(shí),這場(chǎng)浪潮將如何退卻,我們拭目以待。
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