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王小川:像《黑客帝國》一樣打開人工智慧的視角!

王小川:像《黑客帝國》一樣打開人工智慧的視角!



人工智慧是面對未來的問題,解決未來的問題一定要有想像力。

文|趙大偉編輯|王琦


2016年3月份AlphaGo與李世石的人機大戰比賽前幾個月,搜狗王小川就已經預料到AlphaGo會贏,他早就看明白了人工智慧在未來的力量,因而非常篤定。技術的力量不容小覷,中學的時候,王小川就迷戀用演算法來解決遊戲的博弈問題,比如下象棋或是跳棋。雖然他已經不再寫程序敲代碼,專註於公司管理,但他依然保持著對這個世界最大的好奇。


搜索引擎公司是人工智慧基因最足的模式,王小川相信,在數據技術沒有成熟的時候,垂直領域的直接切入才會使得系統更實用。搜狗語音糾錯功能很快就會發布,接下來是「讀圖」功能,還有一些搜狗正在研發的技術他沒有展示,比如跟駕駛相關的。「無人駕駛或者類似的場景下需要流暢自由地對話,所以語音最大的場景不在手機上,而是在其他設備上的交互」。


2016年4月底,搜狗給清華捐贈了1.8億,成立清華大學天工智能計算研究院,開展人工智慧領域的前沿技術研究,王小川出任聯席院長。「判斷人工智慧技術力量只看一個原則,背後有沒有跟高校連接在一塊。」王小川說,國外的經驗就是不斷從高校引進教授,來參與人工智慧企業的研發。

以下內容根據王小川口述整理:


這次做天工研究院,我們會公開開放大量的數據,因為人工智慧時代到來之後,你會發現沒有數據沒法做研究。搜索引擎公司是人工智慧基因最足的模式,不光是我們,百度、谷歌都是,天生就是大數據產品,容易獲得用戶交互的行為,從而幫助做判斷和選擇,所以數據本身對於推動整個人工智慧研究會有巨大的幫助。研究院把數據開放之後,基於數據去設立研究的題目。研究不是企業界或是高校單方面的事,而是由我們來推動數據和題目的設立。


另外我們想嘗試,做一些具有重大突破性,而且大眾能夠理解的實用性的理論研究。因為有企業的介入,希望研究院既在選題上有大的突破,又能夠跟應用走得更近,兩方面都兼顧。就像AlphaGo,兩頭都有,一頭在理論上是有進展的,代表著怎麼把遊戲問題解決得更好,比如用卷積神經網路,能夠試圖理解棋盤,用連接主義而不是符號主義去解決遊戲問題,這是它的一個突破。而且還要懂得把深度學習能力跟搜索理性能力合一。這裡有很多創新,創新又變成大眾能夠理解的產出。


很多人會說為什麼不把1.8億用在公司內部做創新,其實搜狗走到今天,我們開始需要理論上的創新突破來支撐發展了,不只是應用層面上的。在國內市場中,跟搜索的競爭對手做對抗,從能力或動力上我們有所欠缺,所以需要有前沿的技術去突破它。我自己是兼任天工研究院的院長,公司裡面設研究院和外面設研究院我們執行力是一樣的,實際都會參與運營。有了一個叫天工的獨立品牌,巨大的好處就是能夠跟國內外人工智慧方面第一流的學者專家共振起來。在想像力上脫離了搜狗品牌的束縛,反而能幫我們打開空間。


這1.8億研究費用,我們傾向於在圖像理解和語義理解方向去進行研究,讓機器能夠讀懂人。今天的搜索引擎還是用簡單原理做的,機器只是為了排序,並不懂得你真正需要什麼。如果我們促使機器對語義理解深了,它就能夠真的獲取知識,所以未來我認為這種對視覺和語言的理解,一方面會讓你在表達上更容易跟它溝通,第二方面它也能夠更直接給出結果,這個結果真的是你自己想要的答案。

輸入法最早是用鍵盤的,現在可以語音輸入,以後你的表情,你的手勢,甚至通過數據分析都能夠讓機器懂得你要什麼,而不單純依靠打字的方式了,甚至腦電波都有可能,因此我們的輸入交互層面今天是很不夠的,想像空間還很大。另外,輸入層面還有一個智慧的要點,就是把填空題變成選擇題或者判斷題,人工智慧的輸入會反饋說主人你是不是要輸這個,如果選定,它就幫你傳輸出去,它理解你到底想要說什麼。另外,我們說今天搜索引擎在獲取答案的時候,其實只是通過若干引導把你帶到不同的鏈接里去,不是真的幫你解決問題,未來人工智慧的搜索一定懂你要什麼,根據你的需求,幫你做推理、做判斷,給你的就是你要的答案。就像你的秘書一樣,他幫你完成一件事,而不只是給了你一個鏈接。在表達和獲取信息里,人工智慧未來有很大的改進空間。


2016年6月份,我要去英國跟AlphaGo的研究團隊DeepMind進行一次學習交流。其實早在2013年,我已經意識到了深度學習技術是可以用來做圍棋的事,但是很遺憾我們錯過了,搜狗那時候利潤也不多,我當時的能力不足以推動這件事。


Nature雜誌上關於AlphaGo的論文我讀了兩遍,第一次是在2016年2月份,谷歌宣布要跟李世石比賽,比賽完了我又讀了一次,對我啟發很大。你真的看到了一個既有技術突破又真正實用的東西,因為有時候成功案例往那一放,會激發你把科研和最後應用都做透的決心。


除了論文以外,我還很敬佩AlphaGo研究團隊。之前說先拿人類的數據來訓練機器,他們內部有一個實驗,嘗試讓AlphaGo自己跟自己下,看看最後演化出什麼棋來。這個東西的好奇不只在贏棋,而是你從不同路徑學到不同的東西究竟最後會有什麼樣的表現。就好像進化論,如果人重來一次進化,會生成什麼樣的生命?這些人是這樣思考問題的,他們的視角值得我們學習,不是個人加功利的噱頭,而是思考更深層次的問題。


從生活層面來說,實用語音交互最多的場景是在汽車導航和駕駛上。之於無人駕駛,我是比較相信輔助駕駛,漸進式的,而不是谷歌所代表的全自動駕駛,這是兩個流派。特斯拉比較靠譜,就是不斷地改進,就像洗衣機從半自動到全自動一樣,升級就行了,而不是一開始就設立把人給取代了,這是對技術的第一個理解。第二,無人駕駛跟自動駕駛都是大的系統性的工程,我比較傾向於有創新精神的汽車廠商做這個事,而不是互聯網公司。如果互聯網公司要做這件事,我反而比較看好像Uber這樣的公司去做,就是幫你帶路,能夠讓你更好地出行,最開始讓司機來開,慢慢也可以往人工智慧方向上走,Uber和特斯拉兩個更接近無人駕駛,這技術在他們的產業鏈條裡面,而不是孤立的一個技術。

人工智慧是面對未來的問題,未來的問題一定要有想像力,所以我覺得科幻作品能夠打開人的視角。最近剛讀到阿西莫夫寫的《最後的問題》,這個作品很短但很經典,把人工智慧和未來人的終極趨勢講得很透。


最難忘的影視作品還是1999年,我還在清華讀本科,看到了電影《黑客帝國》,這部電影對我震撼很大,至今我還會偶爾在家翻出來看。當年大家喜歡具有科技感、燒腦的片子,它確實能夠代表科幻裡邊很高的境界。《黑客帝國》講了意識脫離人之後,到了更新迭代的狀態。人死了,意識存下來了。電影里有很多思想內涵,比如關於「異常」,在一個有序系統里一定會存在一種例外,這甚至跟佛經里的概念相通,暗含著深度的哲學思考。《黑客帝國》裡面做了一個假設,說人是能當電池用,給機器供電。在所有你能夠論證的事情里這是最不靠譜的事,人能當電池,給了我們更大的哲學物載,否則你一點用都沒有了。你越看越會覺得這個片子博大精深。以至於後來我有點恍惚,覺得我們在思想上不斷要自我提升,在技術上要不斷提升,但是人家早已經想到甚至已經把人工智慧的未來拍成了電影,《黑客帝國》很難被超越。


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