谷歌的「半自動」智能搜索引擎可以直接「說」出答案

在谷歌上搜索」世界上最快的鳥是什麼」，它會親口告訴你：「游隼。根據YouTube上的視頻，游隼的飛行時速最快可達389公里每小時。」

這就是正確答案，但是這個結果並非基於谷歌什麼酷炫的資料庫。當你輸入一個問題的時候，谷歌搜索引擎會在某個YouTube的視頻里精準地截取你所需要的信息，例如從視頻「世界上最快的五種鳥類」里抽取出最快的鳥兒的信息，而且還會自動屏蔽另外四種鳥。

藉助深度神經網路(deep neural network)的技術谷歌成功地做到了這點，也就是人工智慧的一種。這項突破不僅將重塑谷歌搜索引擎的面貌，也直接影響到整個公司的未來技術發展，同時還給其他互聯網巨頭，像Facebook和微軟這些公司施加了不小的壓力。

深度神經網路是一種模式識別系統，它可以通過分析龐大的數據，而學會如何完成特定的指令。上面的例子說明它已經掌握了如何從網路上截取相關網頁內的長句或段落，用來回答你的問題，而且可以準確地找到問題的重點。

也就是說「句子壓縮演算法」（Sentence compression algorithms）正是該項技術的核心。這種語義解釋對於人類來說很簡單，然而機器學習起來一直很困難。深度學習目前正在語言自然理解方面高速發展，也就是如何理解以及回應人類語言的能力。

谷歌研究院產品經理戴夫·奧爾（David Orr）說：「執行這種任務必須使用神經網路演算法，或者這麼說吧，這是目前為止我們所知的唯一方法。我們當然必須要動用手上已有的所有最先進的技術了。」

更別說你還得需要一堆聰明的腦袋，這些聰明的腦袋還都擁有博士學位。谷歌就擁有這麼一支強大的語言學博士團隊，名叫皮格瑪利翁(Pygmalion)。他們正在手把手地訓練谷歌如何使用神經網路演算法。首先得讓機器通過一遍又一遍地重複觀察人類如何從一篇長文抽取相關信息。這艱辛的學習過程說明了深度學習的力量與其局限性。要訓練這種人工智慧系統，那你得先由人類親自來不辭勞苦地篩選巨大的資料庫。這種資料庫可不簡單，也不便宜。而且，現在就說機器可以自主學習了，那話可說得太早了。

「黃金數據」與「白銀數據」

為了訓練谷歌人工智慧的問答能力，該團隊讓機器閱讀了大量的舊新聞，通過新聞標題可以學會如何總結歸納一篇長文章。就目前來說，谷歌極度依賴著這個博士語言學家專家組。他們不僅可以示範壓縮語句，同時也給語言成分分為不同詞類，來幫助神經網路學習人類語言的奧秘。全球大約有100名這樣的語言學家正在共同創造這些被稱為「黃金數據」的庫存，那些舊的新聞報道則是「白銀數據」，它們的用途當然也很大，因為它們量大。但是黃金數據才是最精髓的。

皮格瑪利翁團隊負責人林奈·哈（Linne Ha）透露，近幾年這個團隊將會需要越來越多的語言學家。

這種需要人工輔助的人工智慧系統被稱為「監督學習」(Supervised learning)，當下的神經網路都是這麼運作的。有時候公司也可以將這項業務眾包出去，更多時候它其實已經自發地在進行中了。例如，互聯網上就有無數人將有貓咪的照片添加了「喵咪」的標籤，這便使得神經網路學習識別喵咪變得異常簡單。但更多情況下，研究人員們不得不自己親自手動添加標籤。

深度學習初創公司Skymind的創始人Chris Nicholson指出，長遠看來，這種人工手動添加標籤的方法是不可行的。「未來肯定不會是這樣的，這得是多麼無聊的一項工作呀!我簡直想像不出來比這個更無趣的工作了。」更大的問題還在於，如果谷歌手上的語言學家不包含世界上的所有語言的話，那這個系統在其他語言環境下就無法運轉。目前谷歌團隊涵蓋了差不多20到30種語言，也就是說只能指望將來可以開發出來更加自動化的人工智慧，例如「無監督學習」(unsupervised learning)。

如此一來，機器就可以自主學習，而不再需要人工手動給數據做標籤了。「無監督學習」可以通過互聯網或者其他渠道的海量信息自行分析與學習。Google, Facebook還有Elon Musk創辦的OpenAI這些巨頭公司都正在展開這個領域的研究，但離它成為現實仍有大段距離，目前，人工智慧還是需要一個像皮格瑪利翁這樣的語言學家團隊。

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