专栏首页镁客网他曾让谷歌、Facebook成就传奇,现在正努力把AI推向公益化

他曾让谷歌、Facebook成就传奇,现在正努力把AI推向公益化

未来的AI,将是一个多样化、多层次的生态式技术。届时,每个人都能以不同形式、不同分工参与到其中。

说到LSTM,相信很多AI界的小伙伴并不会陌生,因为苹果、谷歌、Facebook等科技巨头都是它的践行者和最大受益者。但这样一项伟大的技术,其背后的创始人尤尔根·施米德胡贝却一直鲜为人知。

在前不久结束的“2017中国人工智能峰会”上,我们见到了这位异常低调的AI大神,跟他聊了聊LSTM模型和AI的未来趋势。

尤尔根·施米德胡贝(Jürgen Schmidhuber)是一名享誉世界的德国计算机科学家,目前在瑞士人工智能实验室(IDSIA)担任科学事务主管,任教于卢加诺大学和瑞士南部应用科学与艺术学院,同时他也是国际计算语言协会(ACL)的首批Fellow。

眼下,我们的人工智能还处在婴儿期

现在的情况就是,人工智能神经网络在对外部情况做一个认知、观察和简单处理的时候,远远没有达到人类的水平。人类在对来自的外部信号进行收集之后,往往会做深度加工,进而做出相应的反应和改变,最终实现与外部环境的全面互动。

而要达到像人类这样的效果,我们就需要更精细的人工智能,比如增强式学习就是一种很好的方法,它的核心思路是用奖励回馈的机制来优化深度学习的表现形式。

但目前的实际情况是,我们的人工智能还很弱小和幼稚。更多情况之下,机器人像是我们的婴儿,它需要先看着我们做东西,然后才能把我们的所有行为学习出来。因此在很多应用领域,它们还远远没有达到人的等级。

几乎全世界的AI公司都在用LSTM模型

“很多人不知道深度学习的这些技术有些年头了,比方说这种递归式的技术,其实就是20年前的基础理论。而单向传播的深度学习技术则是在50年前,上个世纪60年代就提出的基础知识。”

现在的应用主要是体现在手机里,比方说机器翻译、语音识别等,这里面翻译的主要技术用的就是LSTM(Long Short-Term Memory,一种基于长短期记忆的时间递归神经网络)。

LSTM模型是尤尔根在97年的时候,在实验室里提出来的。当时业内并未对此有足够的重视,但是近年来,随着AI浪潮的再次兴起,LSTM已经被几乎全世界的AI公司所青睐,

“因为在当时的运算技术条件下,对这种大规模的计算处理,是比较困难的,所以LSTM的优势是在近些年才开始体现。”尤尔根说。

LSTM与传统的记忆神经网络相比,传统的机器学习是一种单向的向前进的学习模式,但是LSTM是一种递归式的、不断循环的学习方式,这是LSTM的最大优势所在。

单向式的计算机和学习方法是一种传统的预编程,它的应用往往会受到很多条件的限制。但是LSTM基于的递归式则是通用式的计算机,可以在所有情况下进行运算。因为LSTM是通用型计算,可以进行各种程度的运算,不管是并行的还是串行的,都可以通过通用的形式进行计算,尤其是在翻译和机器识别方便很有效。

“我不确定微信是否使用了这个技术,但是目前Facebook每天都会基于LSTM进行45亿次的翻译。主要是用在语言翻译上,差不多是每秒5万次的计算量。”

事实上,世界上几乎所有的AI公司都在使用这项技术,比如谷歌就是LSTM的死忠粉。

在各种语言的机器翻译上,一开始的人工智能神经网络对于所有语言一无所知。由此,像谷歌这样的公司就开始使用这一技术进行多种语言的对比,并逐步学习被翻译语言的内容、语义,之后机器就能学会自主翻译。

“2016年11月之前,国内很多人会嘲笑谷歌的中文翻译。但在谷歌使用了LSTM技术之后,翻译的效果有了显著的提升。”

据资料显示,谷歌的语言识别技术换成LSTM的模型之后,相比之前有了50%的提升。随后,谷歌还把LSTM用于自然语言处理、机器翻译、生成图说、自动邮件回复、智能助手等领域。随后,语音识别、视觉领域的研究都越来越多地采用LSTM模型。

人类不是AI要奴役的最佳目标

它只会担心与自己相似的AI

自从有了AI,就有了诸如“AI替代人类”、“AI奴役人类”、“AI毁灭地球”等成系统的威胁论。在AI诞生以来的60多年里,这仿佛是一个时常被挂在嘴边的话题,而这种争论今后恐怕也将会一直持续下去。

从宏观角度来说,尤尔根并不担心AI会给人来带来可怕后果。但他认为,现在我们需要讨论的是:应该担心AI应用在军事领域会带来哪些更坏的影响。

“我们已经意识到,机器学习被应用在手机上时,会让人们对手机更加上瘾。而现在越来越多的AI技术已经被应用在控制军事领域(如军用无人机等)上了,这才是我们需要担心的。”

“人类已经达到了自我毁灭的最大可能性,60年前冷战时期的军备竞赛时,随着核武器的诞生开始,仅仅是核弹头全球现在已经有成千上万个了,更遑论其他。”尤尔根说,“即使没有AI,如果我们打起核战争,地球在几个小时之内也有可能毁灭,所以我们为什么要担心AI?”

“尤为重要的是,任何一个物种会把更多的时间和精力放在关注、担心和自己相近的物种上。就像人类只会关注人类,而不会去担心一只袋鼠一样,AI也不会去担心人类,而只会担心与自己相似的AI。”

现在看到那些AI奴役人类的想法是十分愚蠢的,人类对于AI来说是一个非常不好用的奴隶,因为它可以在很短时间内造出很多比人类效率高很多的机器人,而且更快的完成目标,所以人类不是AI要奴役的最佳目标。

让AI更加智能化和公益化

才是真正的未来

尤尔根自己现在有一项研究,虽然在商业领域的认知还没有很广,但是他个人认为未来还是大有可为的。在那是他在1987年发表的毕业论文中提出过的一种设想。

“有一种算法,让计算机可以在机器学习的过程中,同一时间提升如何去学习的能力。这是一种自我监督型的学习算法,它在极端运算中可以让计算机学得更好。”尤尔根说,“或者直白的说,它可以让人工智能更加智能。”

“这种算法虽然现在在商业化应用上还不是很广,但是最终会是一个宏大的命题。我相信,让一个机器学会如何更聪明的学习其他东西的能力,未来将成为AI发展的最核心助力。”

2015年,尤尔根同他在瑞士人工智能实验室 IDSIA 共事的四位研究人员联合创办了一家名为“Nnaisense”的AI公司。Nnaisense研究的是如何让人工智能更加的智能,如何以更好的方式去解决问题,同时能够根据过去面临的问题,更好地去解决未来更多的问题。

虽然Nnaisense公司现在做的是B2B的生意,但尤尔根希望最后AI的应用可以去惠及所有人。

“我也相信未来会出现这样一种情况:有一个源代码能赋予AI所有的通用学习能力,而且这个源代码可以被广泛的发散到每一个人手里,让AI技术更加智能化的同时,还能够真正的公益化,而不是仅仅只是国际巨头和大型机构的禁脔。”

尤尔根最后说道:“未来的AI,将是一个多样化、多层次的生态式技术。届时,每个人都能以不同形式、不同分工参与到其中。”

本文分享自微信公众号 - 镁客网(im2maker),作者:纤尘

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原始发表时间:2017-09-25

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