作者:孔祥战 来源:中国科学报 发布时间:2017-4-14
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从吴恩达离职谈AI圈顶尖人才

 

■孔祥战

3月22日,百度首席科学家吴恩达离职,在人工智能圈子里引起了不小的震动,我的朋友圈也被这个事儿刷屏了。各种八卦、小道消息、深度调查铺天盖地,热度直逼影视明星。人红是非多,哪个行业都一样。

其实,AI圈也是一个江湖。既然是江湖,自然少不了传说,各大帮派、各个剑客,一样也不会少。如果说百度是“熊爪帮”的话,那吴恩达就是负责人工智能的首席大剑客。浏览吴恩达的圈内资历,就能亮瞎看官们的双眼。

吴恩达师出名门,曾任美国斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授、人工智能实验室主任,也是机器学习特别是深度学习方面的领先学者之一,曾经与谷歌团队缔造了“谷歌大脑”。

关注AI技术的朋友应该都知道,“谷歌大脑”是人工智能领域开发出的一款模拟人脑软件,具备自我学习功能。早在2012年6月“谷歌大脑”运用深度学习的研究成果,使用1000台电脑创造出包含10亿个连接的“神经网络”,使机器系统学会自动识别动物猫,成为国际深度学习领域广为人知的案例。

谷歌在AI江湖的地位,自不必说,最有实力的一派。这是一家有使命的公司,使命是“将全世界的信息联系起来,并给出最佳处理结果”。仅通过这句话的后半句,就能明白谷歌在AI这件事上为什么这么玩命。

“谷歌派”人工智能方向坐镇的是杰弗里·辛顿,被誉为世界“人工智能三驾马车”之一。毫无疑问,他是人工智能的奠基人,AI江湖上最资深的三个元老之一。与他并驾齐驱的另两位元老分别是延恩·勒昆和约书亚·本吉奥。

谈到杰弗里·辛顿,毫不夸张地说,他曾经力挽狂澜,拯救整个AI江湖。上世纪80年代,他和哈佛大学神经生物学博士特里·谢伊诺斯基,一同证明了马文·明斯基的预言是错误的,从而让濒临死亡的人工智能行业迎来了第二春。

说到这儿,不得不再插播一下马文·明斯基,他是神经网络技术的发明人,人工智能之父、世界上首个人工智能实验室——麻省理工学院人工智能实验室的联合创始人、计算机领域顶级奖项图灵奖的获得者、虚拟现实先驱等。

早在普林斯顿大学读研究生时,马文·明斯基建造了第一台神经网络学习机SNARC。1956年,马文·明斯基与“人工智能”的提出者约翰·麦卡锡以及信息论之父克劳德·香农等人一同发起了“达特茅斯会议”,这是犹如盘古开天的一次会议,促成了人工智能革命的到来。

可惜的是,马文·明斯基作为人工智能之父,在晚年写了本书《感知机》,江湖上普遍认为,这本书极大地阻碍了神经网络的发展。因为他认为,神经网络虽然被认为充满潜力,但实际上无法实现人们期望的功能。

但杰弗里·辛顿和特里·谢伊诺斯基通过实验却把神经网络技术运用到语言问题上,打破了马文·明斯基的预言。

第一步,他们让神经网络去学习一本儿童读物。在启动不到1小时内,神经网络就开始工作。最初,它能正确说出两个单词,后来词汇量开始越来越丰富,并开始自我完善。随后,他们向神经网络提供了更复杂的学习材料,例如一本有两万多个单词的词典。在经过不断学习后,神经网络甚至能朗读从未见过的新词。

他们将这一程序命名为Nettalk。这一神经网络集成了300个被称作“神经元”的模拟电路,并分为三层,包括用于捕捉单词的输入层,用于表达语音的输出层,以及连接两者的“隐藏层”。Nettalk的大获成功重新点燃了研究人员对神经网络和深度学习的热情,并成为了随后所有相关研究的基础。

除了拥有杰弗里·辛顿这种鼻祖级人物,财大气粗的谷歌以4亿美元的价格收购了深度学习算法公司——DeepMind,公司创始人是德米斯·哈耶比斯。

德米斯·哈耶比斯是一个横跨游戏开发、神经科学和人工智能等多领域的天才人物,AlphaGO之父。回头再说一下“人工智能三驾马车”的另外两位,延恩·勒昆和约书亚·本吉奥。

深度学习的鼻祖延恩·勒昆,是Facebook人工智能实验室负责人、纽约大学终身教授,还是卷积神经网络领域的重要推动者,在图像识别领域作出了突出贡献。在延恩·勒昆的领导下,Facebook的DeepFace技术在同行评审报告中得到高度肯定,其脸部识别率的准确度达到97%。而他领导的Facebook人工实验室研发的算法已经可以分析用户在Facebook的全部行为,从而为用户挑选出其感兴趣的内容。而不久后,那些算法还能够分析用户在状态帖子中输入的文本,进而自动提示相应的标签。

约书亚·本吉奥,也是人工智能领域三位奠基人之一、机器学习的大神。他目前是加拿大蒙特利尔大学计算机科学和运筹学教授、机器人学习实验室负责人、加拿大高等研究院神经计算和自适应感知项目的联席主任、统计学习算法领域的加拿大首席科学家。

最近,看着一个个同行去产业界拿高薪,约书亚·本吉奥说:“科技领域正在招募大量人才,导致学术研究领域人员不足。对于那些大公司来说,这是件好事。但是对于学术界来说,这是一种灾难。”约书亚·本吉奥之所以选择留在学术界,是因为希望他的研究能够产生更大影响。“我可以为全人类作出贡献,而并非帮助某个公司赚钱。”

仰慕着不缺钱的约书亚·本吉奥,必须要说一位AI巨星迈克尔·乔丹,他是美国加州大学伯克利分校教授,曾经在麻省理工学院当过教授,机器学习专家,被誉为在机器学习与统计学建立联系的原创思想家之一,在人工智能界桃李满天下。没错,开头说到的吴恩达就是他的亲徒弟。

一句话总结,人工智能江湖混,能力高低也排辈。

(http://blog.sciencenet.cn/u/ailiyakong)

《中国科学报》 (2017-04-14 第2版 博客)
 
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