“Google Brain之父”吳恩達(dá)

　　5月10日消息，吳恩達(dá)(Andrew Ng)是斯坦福大學(xué)人工智能實(shí)驗(yàn)室主任，2013年《時(shí)代》雜志評(píng)選的全球最具影響力百大人物中上榜的十幾名科技人物之一，目前領(lǐng)導(dǎo)著Google Brain項(xiàng)目，在谷歌 內(nèi)部推動(dòng)深度學(xué)習(xí)算法。去年6月，“谷歌大腦”(Google Brain)項(xiàng)目運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的研究成果，使用 1000 臺(tái)電腦創(chuàng)造出包含 10 億個(gè)連接的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”，使機(jī)器系統(tǒng)學(xué)會(huì)自動(dòng)識(shí)別貓，成為國(guó)際深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣為人知的案例。

　　近日，《連線》雜志發(fā)表文章，對(duì)這位“Google Brain之父”及其研究領(lǐng)域進(jìn)行了詳細(xì)介紹，以下為文章內(nèi)容摘要：

　　“單一算法”假說(shuō)改變?nèi)斯ぶ悄苎芯糠较?/b>

　　有種理論說(shuō)，人類(lèi)的智慧來(lái)源于一個(gè)單一的算法。這個(gè)理論的實(shí)驗(yàn)依據(jù)是，人類(lèi)大腦發(fā)育初期，每一部分的職責(zé)分工是不確定的，也就是說(shuō)，人腦中負(fù)責(zé)處理聲音的部分其實(shí)也可以處理視覺(jué)影像。人腦究其本質(zhì)來(lái)說(shuō)，是一臺(tái)可以被調(diào)試以執(zhí)行特定任務(wù)的通用型機(jī)器。

　　七年前，斯坦福大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授吳恩達(dá)偶然接觸到了這一理論，這個(gè)理論醍醐灌頂般地改變了他對(duì)于人工智能本質(zhì)的理解，重新點(diǎn)燃了他對(duì)人工智能技術(shù)的熱愛(ài)，從而改變了他的職業(yè)軌跡。據(jù)他回憶，“有生以來(lái)第一次，我感到自己有可能在人工智能的研究領(lǐng)域取得一點(diǎn)進(jìn)展。”

　　吳恩達(dá)說(shuō)，在人工智能技術(shù)研究的早期，主流的理念是，人類(lèi)智慧形成于成千上萬(wàn)個(gè)簡(jiǎn)單代理的協(xié)同工作，也就是麻省理工大學(xué)教授馬爾文·明斯基(Marvin Minsky)所說(shuō)的“頭腦的社會(huì)”。工程師們因此相信，要實(shí)現(xiàn)人工智能，就必須建立成千上萬(wàn)個(gè)獨(dú)立的計(jì)算機(jī)模塊。一個(gè)模塊，或者算法，去模擬語(yǔ)言，第二個(gè)模塊處理發(fā)聲說(shuō)話(huà)等等以此類(lèi)推。總之，按照這個(gè)早期理念，實(shí)現(xiàn)人工智能所需的工作量巨大，難以實(shí)現(xiàn)。

　　吳恩達(dá)小時(shí)候的夢(mèng)想就是發(fā)明能像人類(lèi)一樣思考的機(jī)器，但當(dāng)他進(jìn)入大學(xué)真正開(kāi)始接觸人工智能時(shí)，卻正逢上述理念盛行，他很泄氣，放棄了對(duì)人工智能的研究。后來(lái)，他成為大學(xué)教授，還不斷地打擊自己的學(xué)生，勸他們也放棄人工智能這一“不切實(shí)際的夢(mèng)想”。直到有一天，他接觸到了“人類(lèi)的智慧來(lái)源于一個(gè)單一的算法”的假說(shuō)，意識(shí)到自己以前對(duì)于人工智能的理解可能大錯(cuò)特錯(cuò)，他終于重新拾起了兒時(shí)的夢(mèng)想。而“單一算法”這一假說(shuō)的提出者是杰夫·霍金斯(Jeff Hawkins)，一名有著神經(jīng)科學(xué)研究背景的人工智能領(lǐng)域的企業(yè)家。

　　現(xiàn)在看來(lái)，這一假說(shuō)所改變的，不僅僅是吳恩達(dá)的職業(yè)生涯而已。吳目前的主要研究領(lǐng)域是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)中的“深度學(xué)習(xí)”，在計(jì)算機(jī)科學(xué)中屬于比較新的領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)研究的主要目的是打造能像人腦一樣處理數(shù)據(jù)的機(jī)器。目前，深度學(xué)習(xí)的研究已經(jīng)不限于學(xué)術(shù)界，谷歌和蘋(píng)果這樣的大公司也意識(shí)到了其中蘊(yùn)藏的巨大機(jī)會(huì)。吳恩達(dá)和谷歌的其他研究人員一起成立了有史以來(lái)人工智能領(lǐng)域目標(biāo)最遠(yuǎn)大的項(xiàng)目——Google Brain。

　　Google Brain項(xiàng)目的指導(dǎo)思想，是將計(jì)算機(jī)科學(xué)與神經(jīng)科學(xué)相結(jié)合，在人工智能領(lǐng)域，這是從來(lái)沒(méi)有真正實(shí)現(xiàn)過(guò)的。吳恩達(dá)說(shuō)，“我發(fā)現(xiàn)工程師(擅長(zhǎng)計(jì)算機(jī)科學(xué))和科學(xué)家(擅長(zhǎng)神經(jīng)科學(xué))之間存在著巨大的代溝。”工程師們想要構(gòu)建成功的人工智能系統(tǒng)，而科學(xué)家們卻仍未能完全理解人腦錯(cuò)綜復(fù)雜的工作機(jī)制。很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，神經(jīng)科學(xué)并不能夠?yàn)橄胍�建造智能機(jī)器的工程師們提供答案。

　　此外，據(jù)加州大學(xué)伯克利分校瑞德伍德理論神經(jīng)科學(xué)研究中心(Redwood Center for Theoretical Neuroscience)主任布魯諾·奧爾斯豪森(Bruno Olshausen)透露，科學(xué)家們還總是覺(jué)得“大腦研究”是他們的領(lǐng)域，不大愿意與其他領(lǐng)域的研究人員進(jìn)行合作。

　　最終的結(jié)果就是工程師們開(kāi)始建造不完全模仿人類(lèi)大腦運(yùn)行的人工智能系統(tǒng)，他們鼓搗出來(lái)的只能說(shuō)是“偽智能”系統(tǒng)，產(chǎn)品類(lèi)似于“Roomba”這樣只能用來(lái)吸塵的機(jī)器人，而不像動(dòng)畫(huà)片《杰森一家》(The Jetsons)里的機(jī)器人女仆“羅西”T(Rosie)。

　　吳恩達(dá)用電腦解釋深度學(xué)習(xí)

　　在吳恩達(dá)和其他一些人的努力下，這樣的局面終于開(kāi)始發(fā)生改變，美國(guó)國(guó)家心理衛(wèi)生研究所(National Institute of Mental Health)主任托馬斯·因瑟爾博士(Dr. Thomas Insel)介紹，“業(yè)內(nèi)已經(jīng)形成共識(shí)，誰(shuí)能搞明白人腦如何計(jì)算，誰(shuí)就能設(shè)計(jì)出下一代計(jì)算機(jī)。”

　　究竟什么是“深度學(xué)習(xí)”?

　　深度學(xué)習(xí)是人工智能技術(shù)朝新的研究方向邁出的第一步。簡(jiǎn)單地說(shuō)，深度學(xué)習(xí)包含了構(gòu)建能夠模仿人類(lèi)大腦行為的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些多層次的電腦網(wǎng)絡(luò)像人類(lèi)大腦一樣，可以收集信息，并基于收集到的信息產(chǎn)生相應(yīng)的行為。這些電腦網(wǎng)絡(luò)可以逐漸對(duì)事物的外形和聲音進(jìn)行感知和理解，也就是“認(rèn)識(shí)”事物。

　　比如，為了賦予機(jī)器“視覺(jué)”，研究人員需要建立最基本的一層人工神經(jīng)元，用來(lái)探知如物體的邊緣形狀等基本信息，第二層神經(jīng)元可以將第一層感知到了物體邊緣性狀拼湊起來(lái)，鑒定較大塊的物體形狀，然后再加一層將第二層檢測(cè)到的信息再拼湊從而使機(jī)器明白物體整體的形態(tài)。這里面關(guān)鍵的一點(diǎn)是，軟件可以自行做到這一切——舊的“偽人工智能”往往需要工程師人工輸入物體視覺(jué)或者聲音的信息，然后由機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)處理這些信息數(shù)據(jù)。

　　吳恩達(dá)介紹，在深度學(xué)習(xí)算法之下，我們可以給這個(gè)系統(tǒng)很多數(shù)據(jù)，使其“自己學(xué)會(huì)世界上的一些概念”。去年，吳的一個(gè)深度學(xué)習(xí)算法機(jī)器通過(guò)掃描互聯(lián)網(wǎng)上無(wú)數(shù)的貓的圖片“認(rèn)識(shí)”了貓，機(jī)器不認(rèn)識(shí)單詞cat，吳需要為機(jī)器輸入這個(gè)單詞，然后經(jīng)過(guò)一段時(shí)間，機(jī)器將這種毛茸茸的小動(dòng)物與單詞cat聯(lián)系到了一起，可以自行鑒別什么樣的事物是cat。

　　教機(jī)器學(xué)習(xí)的方法本身就是在模仿人類(lèi)的學(xué)習(xí)機(jī)制，當(dāng)我們還是嬰兒的時(shí)候，我們通過(guò)觀察周?chē)�，開(kāi)始認(rèn)識(shí)我們接觸到的事物，但是如果父母不告訴我們一樣?xùn)|西的名字是什么的話(huà)，我們自己無(wú)法知道。