Uber數(shù)據(jù)科學(xué)家靈致看人工智能的“三起兩落”

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(guò)總結(jié)以往人工智能大起大落的歷程來(lái)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(ài)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(lái)說(shuō)，歷史上出現(xiàn)過(guò)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(kāi)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(kāi)始對(duì)這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展前景表現(xiàn)出極其的樂(lè)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(méi)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(lái)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(wèn)題不是硬件問(wèn)題，而更加是軟件以及算法層面的挑戰(zhàn)沒(méi)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(lái)。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(lái)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(kāi)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(lái)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(kāi)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(lái)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(jué)任務(wù)，自然語(yǔ)言處理任務(wù)，語(yǔ)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(lái)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(lái)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(wú)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(pán)，進(jìn)軍人工智能可能產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響的領(lǐng)域，比如無(wú)人車(chē)，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(wú)疑問(wèn)，深處硅谷科技圈，筆者也感受到了那種無(wú)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(mén)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(wú)人車(chē)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(wèn)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(lái)管理手下的項(xiàng)目。這種火熱可見(jiàn)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(lái)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(lái)的浪潮。

深度學(xué)習(xí)和人腦思維過(guò)程極其不同，雖然取得了讓人深受鼓舞的成績(jī)，但是過(guò)分的吹捧和過(guò)分的貶低一樣會(huì)對(duì)這個(gè)領(lǐng)域帶來(lái)后續(xù)傷害。這和過(guò)往由以 SVM，Boosting，Sparse model 帶來(lái)的突破和進(jìn)展在歷史發(fā)展的角度并無(wú)天壤之別。今天 AlphaGo 在圍棋上戰(zhàn)勝圍棋九段李世石并沒(méi)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(kāi)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(kāi)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(wú)疑問(wèn)，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(kāi)始大肆鼓吹 AI 至上的時(shí)候，我們無(wú)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(jiàn)仁智者見(jiàn)智的事情。

無(wú)論歷史如何發(fā)展，人類社會(huì)接下來(lái)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(kāi)源，都是這一波歷史浪潮里表現(xiàn)出來(lái)的顯著進(jìn)步。

當(dāng)未來(lái)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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