人工智慧引領 「鋼鐵城」 匹茲堡的蛻變——卡內基梅隆大學專訪

機器之心（海外）原創

作者：李九喻

飛機盤旋在匹茲堡上空，蜿蜒的森林山路中一座工業城市的輪廓赫然顯現。匹茲堡被稱作「鋼鐵城」，從 1970 年代開始，滯緩的經濟導致大量藍領失業，這裡和底特律、克利夫蘭等東部城市被統稱為「銹帶」（Rust Belt Cities），面臨著轉型或破產的困境。

然而與其它「銹帶」城市有所不同，匹茲堡有賓夕法尼亞州最大的醫院——匹茲堡大學醫療中心，以及全球排名第六的計算機系大學——卡內基梅隆大學。這座城市正在利用這些資源重新包裝、營銷自己。通過機場安檢口滾動的宣傳片大力推送「創客」、「科技」、革新」可以窺見一斑。

人工智慧是重頭戲。去年，卡內基梅隆大學深度學習部門錄取的 8 博士生里有 6 名華裔，隨著 AI 熱潮，越來越多的中國學生慕名在此就讀。今年，卡內基梅隆宣布了新的人工智慧研發計劃「CMU AI」，項目涉及 100 多名學者和 1000 名學生。學校則外宣稱：「AI Is In Our Blood」——人工智慧就在我們的血脈里。

這裡變成美東地區除去波士頓紐約地區之外，求學、創業、和投資的熱點。然而雖然卡內基梅隆大學的技術實力不可置否，匹茲堡郊區的基礎設施鐵劑斑斑，城市公共交通系統仍然陳舊：前面的產業經濟轉型是一場硬仗。

卡內基梅隆大學：匹茲堡產的美國機器人

與加州理工大學、麻省理工學院和斯坦福等學校相比，卡內基梅隆大學有美國最大的機器人研究所（Robotics Institute）。現任所長 Martial Hebert 是個神情嚴肅的法裔計算機視覺專家，他向機器之心透露：「早在機器人研究所成立時就有自己的預算和人才。這個別的大學不太一樣，它們的架構更鬆散。」

起源要追溯到 1979 年。工程學院院長 Angel Jordan 問計算機系教授 Raj Reddy：「卡內基梅隆為什麼不做機器人？」二人立即提案專攻工業製造機器人，並向匹茲堡當地企業 Westinghouse Electric 的總裁 Tom Murrin 拉贊助，後者很爽快地捐助了學校大約 500 萬美元（約今天 3200 美元）。

隨後的科研成果證明，三人做了一個正確的決定。80 年代，Marc Raibert 在這裡創建了 Leg Lab，後來他把這個實驗室搬到麻省理工，在軍方資助下創辦波士頓動力公司；NavLab 推出世界上最早的自動駕駛汽車 NavLab 1；Red Whittaker 製造的機器人車可以幫助清理三里島核泄漏現場。90 年代，金出武雄教授研究的計算機視覺系統在 2001 年超級碗棒球直播上名聲大噪。2007 年，Red Whittaker 又帶領 Tartan 賽隊打敗斯坦福，贏得 DARPA 的自駕挑戰比賽的第一名。

卡內基梅隆研發的這款 CHIMP 機器人高 150 厘米、臂展 25 厘米，被用於災難救援。CHIMP 在 DARPA 2015 年機器人挑戰賽（DRC）上榮獲第三名。

科研成果背後的商業空間很大。1996 年，機器人研究所旗下的國家機器人工程中心（NREC）在 NASA 的資金支持下開張，與美國政府和業界合作農業、礦業、核能、航天和國防等機器人研發項目。Hebert 所長每天極早就開始站著工作，面對著成堆的公文，他告訴我們：「工程中心與美國政府簽署的合同一般持續 5-10 年，和公司的合同一般只持續 1-3 年。我們喜歡長期合作，不斷積累成果、做系統性開發。」言下之意招納項目的門檻不低。

目前機器人研究所有 116 名教授，33 個實驗室，以及 98 個正在進行的項目。

當然機構架構只是背景信息，培養下一代才是首任。暑假收尾，在 Cohen 中心大樓的地下室里，機器人俱樂部的學生正忙得不亦樂乎。成員們在這裡做自己感興趣的四輪車、無人機、類人機器人開發。去年，俱樂部主席 Sean Reidy 自己花了$500 美元完成了個可遙控、帶引擎的機器沙發，在開學日抬到學校草坪正中央，吸引了不少眼球。

機器人俱樂部主席 Sean Reidy，研究生代表 Brad Powell，培訓官 Oliver Zhang（從左到右）

「當然也有人加入俱樂部找做研究的機會。比如我自己，現在正在為 Red Whittaker 的月球車項目打雜。」研究生代表 Brad Powell 說。

Brad 告訴機器之心，當年他在網上看了蘭迪·波許（Randy Pausch）著名的最後一課，決定遞交入學申請。「這裡很自由，並且鼓勵創新，而且不只是說說而已。」

2007 年，罹患胰腺癌的卡內基梅隆大學計算機科學、人機交互及設計教授波許在學校上了最後一節課，鼓勵台下學生在難以預料的人生中把實現童年的夢想放在第一位。這堂課座無虛席，社會影響力巨大，匹茲堡市議會隨後宣布 2007 年 11 月 19 日為「蘭迪·波許博士日。

波許的學術精神影響了許多後來的學生，其中也包括 Brad：「我非常喜歡太空機器人，我的夢想是在世界上留下自己的痕迹。」他希望以後可以去美國宇航局工作：「哪怕畢業不能立即加入 NASA，也可以在多做幾份工作之後再嘗試，總能達成目標的。」

卡內基梅隆大學：機器學習研究的前沿

CoBot 協作機器人在卡內基梅隆計算機系大樓 Gates Hillman 中心招待了我們。這款機器人可以獨立傳達口訊、護送訪客、並且完成一些簡單的任務和溝通。如果在執行中遇到問題，CoBot 會向過路人求助；如果在中途被耽擱，CoBot 可以向人解釋自己遲到的理由。在機器學習部門，CoBot 是一個研究實時導航、多機器人任務規劃的平台，凝結了許多教授和博士生的心血。

目前機器學習部門有四個 CoBot，每個造價約 $10,000 美元。每個機器人都配有屏幕界面，電動車輪，LIDAR 感測器和六米視野的 kinect 深度攝像機。其中 CoBot 4 克服了強弱光的問題，只配備相機感測器。

操刀研究 CoBot 系統的是機器學習部門主管 Manuela Veloso 教授。

上個世紀 80 年代，Veloso 畢業於里斯本高等院校的電氣工程學院，秉著對工業自動化的熱忱來 CMU 讀博。她是業界為數不多的女強人，也對 CoBot 的 『原始』 外表直言不諱：「機器人應該看上去像機器人。就像冰箱一樣，它只是個機器。你要明白的是，我更關心機器人是否可以自動工作，而不是他們的外表有多好看。」

這種實用主義在卡內基梅隆是主流。

「計算機科學研究始於上個世紀 50 年代。當時，赫伯特·西蒙和艾倫·紐維爾共同創立了工業管理研究生院，研究符號推理計算。」紐維爾在 1975 年贏得圖靈獎，而西蒙則被授予 1978 年的諾貝爾經濟學獎。「我記得艾倫·紐維爾對我們說過，『說讓計算機做什麼很簡單，讓他們真正這麼做卻很難。』」Veloso 教授追憶道。

而這兩年由深度學習引爆的人工智慧熱潮，似乎仍舊逃不出 『只說不做』 這個窠臼。

Veloso 教授在 1997 年幫助創立了 RoboCup 機器人足球賽。2015 年，她的 CMU 團隊 CMDragons 贏得了第一名。

「儘管如此，人工智慧不會消失，這項研究只會變得越來越重要。」Veloso 教授表示。「我們今天說人機互動——Human Computer Interaction，但我認為我們正在與人工智慧互動——Human AI Interaction。這是一個嶄新的領域。」

機器學習部門附屬於計算機學院，目前擁有 22 名教授，40 名教師，和約 60 名博士生。在去年部門錄取的 6 名華裔學生里，以 3.92 GPA 高分畢業於加拿大麥克吉爾大學的周承惠就是其中之一。

承惠的研究方向是深度強化學習。她說導師 Veloso 教授提出的應用場景非常具體，例如：「當系統看到對面有人打招呼時，會停下來並提醒盲人做出回應。」正在讀第一年的她目前正在鑽研如何使機器人攔截移動目標。

承惠告告訴我們：「讀博其實是一種生活方式，你 24 小時不停的工作，卻感覺自己完全沒在工作。你想明白問題的那一瞬間可能是在吃飯，或者剛起床賴在床上的時候，從來都不是低頭學習的時候。」

「我爸爸就是計算機系的教授，我小時候覺得他一直特別閑。我家裡人反對女生讀博士，覺得學個本科就行了。」2015 年，承惠的導師在 Grace Hopper 年度會議上演講，鼓勵女性投身科研。目前即便在美國，女生讀計算機博士仍是少數。「但我覺得這些跟性別沒什麼關係，女生也一樣能做得很好。」承惠說。

同樣在八樓辦公，前任機器學習部門主管 Tom Mitchell 教授手上有三個研究項目：使用統計學習演算法分析 fMRI 數據，教手機如何學慣用戶指令，和一個名為「無止境語言學習」（NELL）的軟體系統。

自1986 年以來，Tom Mitchell 教授一直在 CMU 教書。他對近年來匹茲堡的變化感到欣慰，認為卡內基梅隆和匹茲堡大學這對孿生教育機構正在幫助城市產業升級。

NELL 是一個無休止的推理系統，被用來在網路上學習、並且分類語義知識。自 2010 年以來，它一直在不間斷地運行。如果說 80 年代的專家系統因為封閉和單一失敗，NELL 的開放式系統則打破了這個局限性。

NELL 使用了八種不同的演算法，每種都在同時幫助系統確認知識點的準確性。Michtell 教授解釋說：「假設一種演算法根據語義來分類信息，例如當你說「匹茲堡市長」，系統會根據「市長」確認匹茲堡是個城市；另一種演算法則查看拼寫方法，例如「Pittsburgh」的「burgh」則是城市常見的後綴。如果八種演算法相互確認，我們可以肯定匹茲堡是座城市。」

NELL 最近新確定的知識點是克里斯托弗·諾蘭指導了《蝙蝠俠：開戰時刻》。

除此之外，NELL 還與一個由 Abhinav Gupta 教授開發的「無止境圖像學習」（NEIL）的系統溝通，通過視覺和語義知識的交互進行學習。「NELL 和 NEIL 都在網路上自由爬行，分頭收集和分類數據。」在這個過程中，Mitchell 教授認為 NELL 和 NEIL 系統的開發或許能夠幫助機器學習擺脫使用標籤數據集的限制。

NELL 的推特賬號會每天堅持推送問題，網路用戶也可以幫助系統確認知識點——@cmunell

匹茲堡大學：當人工智慧遇見醫療

在過去幾年，匹茲堡大學神經生物系的 Andrew Schwartz 教授正在忙著開發一個神經假肢項目，幫助全癱患者恢復手臂功能。與他一起工作的還有包括電氣工程師、生物工程師、統計學家、機器學習科學家等在內的 20 名專家。

「系統會接收到兩種信息流：一種來腦部植入電極，一種來自相機感測器背後的視覺計算系統。系統將兩種信息流解碼後移動假肢。」Schwartz 教授向我們解釋道。作為腦科學家，他對人工智慧最近的發展並不感冒，但表示自己的項目的確受益於計算機分析大量平行數據流能力的提升。

Schwartz 教授在匹茲堡醫學中心

Schwartz 教授認為，目前的產品雖經 FDA 預先批准，但仍需要兩到三年的改進時間：「我們想從顱骨中去除電極傳輸線，並且用新型材料提高手臂靈的活性。」他承認目前科學並不徹底理解大腦的運作方式。「人類的臂膀有 10 個活動自由度，手掌有 20 個活動自由度。在這種複雜度的前提下，我們還不知道腦信號是如何傳播到脊髓和四肢的。」

支持 Schwartz 這項研究的機構是賓夕法尼亞州最大的醫療和保險提供商——匹茲堡醫學中心（UPMC）。目前，UPMC 旗下共有 330 萬會員，25 家醫院，和 3,800 名執業醫師。2007 年醫院購買了匹茲堡最高的地標性建築 US Steel Tower 的冠名權，並且在全市擁有名目繁多的物業。

幾年前醫院成立了創新部門，僱傭了約 250 名數據科學家和技術專家，和谷歌匹茲堡分部一起在 Bakery 廣場的大樓辦公。

匹茲堡醫學中心的首席創新官兼企業執行副總裁 Rasu Shrestha 醫生告訴機器之心：「的確，我們正在和谷歌搶人才，我們希望畢業生可以選擇 UPMC，而不是樓上。」

「今天我們不再以販售醫院床位為目標，新型醫療講究的是提供全方位服務。」——UPMC 創新部門開放式的辦公室里有大型壁畫，彈球機，和滿牆的公式與貼紙，這裡似乎是傳統醫院轉型的先鋒隊。

創新部門最重要的業務是孵化科技項目。幾年前 Shrestha 投資了一個叫 Covergence 的公司，開發可供醫生閱覽的患者醫療數據平台。然而在醫療行業競爭激烈、利益劃分界限明確、信息保密度極高的美國，這個平台最終未能推廣開來。Shrestha 很快決定關掉公司。「當醫生的人不喜歡說 『失敗』 這個詞，但在我們部門，保持 『敏捷』 是很重要的。如果一個點子不好，就讓它快速失敗。」

醫院也投了各式各樣的醫療項目，其中一個例子是 Vivifyhealth，一家使用移動設備監控病人體征的公司。「如果患者的體征顯示不正常，我們可以提前進行干預。」Shrestha 博士說。

目前數據處理技術的成熟與醫院的發展策略相輔相成。「醫院有許多結構的文本數據，包括用藥、過敏、和實驗室等數據單；以及非結構化數據，包括手術放血摘要，放射學報告和實驗室摘要。」Shrestha 博士解釋說。「像素數據的圖像識別技術也在不斷進步，這些都是人工智慧技術用武之地。」據悉，UPMC 是最早的醫療數據歸檔系統 PACS 的發源地。目前醫院每年收到數百億位元組的數據，並且每 18 個月翻一番。處理海量數據已成為當務之急。

UPMC 去年在「創新」上投資了近 20 億美元。2017 年，醫院宣布與微軟合作，利用人工智慧和雲端存儲技術數字化所有紙質檔案。

IAM Robotics：在匹茲堡創業的倉庫機器人公司

除去大學、大醫院，匹茲堡的機器人創業公司也是產業鏈中不可或缺的一部分。

Tom Galluzzo 是佛羅里達大學機器人、機械工程和電氣工程系的三棲博士。2009 年，他受聘於國家機器人中心擔任工程師，三年後離職創立 IAM Robotics，一家利用計算機視覺開發貨架存儲機器臂的公司。

公司的工廠位於匹茲堡郊區。在我們造訪時，Tom 正在招呼幾個工程師清理庭院。對於他來說，每年畢業於卡內基梅隆約 100 名機器人系畢業生是首選的招聘對象，其次還有來自匹茲堡大學和賓州大學的畢業生。「跟矽谷比起來的話，匹茲堡的好處是的工資便宜。」Tom 告訴機器之心。

在國家機器人中心，Tom 曾在國防高等研究計劃署的 ARM-S 機器臂項目工作。他說那個項目教會他「仿人機械手」的局限性：「五指是複雜，容易碎，昂貴，並且笨拙的設計。」在他自己的創業公司，Tom 擯棄了這個創意。

IAM 的機器人產品」Swift「使用板載 RGB 相機和吸盤從貨架上拿貨。當新產品進入儲物間時，工作人員將在一個叫「Flash」的掃描儀上將物品記錄入檔。使用時，Swift 的計算機視覺系統可以在貨架上找到物品。在光線昏暗或不確定的情況下，紅外線投影儀會根據「Flash」的存檔圖像進行判斷。用來抓取物品的吸盤最多有 0.68 公斤的吸力，目前僅適用於箱子和包裝貨物。

Swift 的工作量相當於一名全職工人，而一台電池可將機器維持 10 小時。Tom 表示安裝 Swift 的企業可以在 2-3 年後收回投資成本。

IAM 的客戶包括美國最大的醫療保健經銷商之一的羅切斯特藥物合作社。在選擇物流行業之前，Tom 做了一些調查：「美國人花 400 億小時在線購物，如果不能自動化物流的不同環節，就沒有辦法滿足包裝和運輸的需求。」亞馬遜 Kiva 是倉儲機器人的標杆，在美國激烈的商業競爭中，IAM 需要儘快找到利基市場，持續擴大產品的應用場景。

像美國大多數機器人公司，IAM 外包了生產和部分設計工序，目前公司產品使用的機器臂是 FANUC 公司生產的。

Tom 說：「在匹茲堡創業的最大障礙是資金。我們拿到種子輪就用了很長時間，直到今天融資還有挑戰。」

卡內基梅隆大學 Swartz 創業中心：「鋼鐵城」的投資與知識產權之戰

作為和 CMU 有關的創業公司，Tom 告訴我們在拿投資的路上，幫助他最多的人之一是 Swartz 創業中心的主管 Dave Mahogany。

六年前，從事風投和創業多年，人脈和經驗都很豐富的 Dave 被卡內基梅隆聘請，幫助學校的項目尋找投資並且跟進後期孵化。兩年前，匹茲堡本地的投資人 James Swartz 爽快捐贈 3100 萬美元，用於支持 CMU 的創業活動，因此有了 Swartz 創業中心。

Dave 的辦公室位於 Tepper 商學院的二樓。「我能幫到你什麼？你想了解什麼？」他開門見山地問道，精力充沛地看不出一絲倦容，儘管剛從矽谷飛回來，又馬上要與來自台灣的投資者人會面。

根據安永會計師事務所的報告，「從 2012 年到 2016 年，匹茲堡共有 318 家公司吸引了約 17 億美元的資金。」投資最多的類別包括軟體，生命科學（生物技術，醫療器械，醫療 IT 和醫療保健服務），得益於匹茲堡醫學中心強大的後盾，其次是硬體（機器人和電子），得益於卡內基梅隆大學強勁的科研實力。

Dave 展示由卡內基·梅隆大學校友創立的機器人公司 Anki。

Dave 告訴我們，近年來有許多國際投資者正在敲匹茲堡的門，尤其是中國投資人。「我們正在與李開復的創新工場公司談項目。不過興趣是一回事，大部分都持觀望態度。但不可置否的是，中國投資人正在幫助美國創業公司成長。」

Dave 為匹茲堡本地缺乏的風險投資人而感到擔憂，他還認為本地公司不願意和創業公司合作。「這裡和矽谷有所不同。在矽谷，今天的創業公司十年後可能會成為一家成熟的公司，所以人們願意承擔風險。但在匹茲堡，就連 UPMC 也不願意和創業公司做生意。當然這不合理，哪怕惠普也曾經是家小公司。」

另外一個需要謹慎處理的問題是專利。

2016 年，匹茲堡最大的三個大學共生產專利 145 項，比 2012 年增長 43％。事實上，批准專利使用權是國家機器人中心的業務之一，卡內基梅隆大學目前擁有 659 項機器人專利。

在最近的高調官司中，學校起訴半導體巨頭 Marvell 硬碟降噪技術專利侵權。去年結案時 Marvell 向學校支付的賠款高達 7.5 億美元，金額為美國專利訴訟第二高，一舉打破計算機領域最高的紀錄。學校將受益支付給專利持有人 José Moura 教授及他的學生 Aleksandar Kavcic。一年後，二人聯合 Moura 的妻子 Manuela Veloso 教授向學校回捐了 1650 萬美元，用於數據科學和工程研究。

為了避免官司糾紛，卡內基梅隆技術轉讓與創業中心（CCTEC）成立，旨在通過科普法律手續，幫助創業公司駕馭知識產權問題。學校網站上詳解了整套流程，區分在不同情況下產權使用的明細。

採訪後記

與 20 世紀 80 年代黯淡的情況相反，匹茲堡堪稱「銹帶」城市的轉型典範。美東城市最大的困惑是：「為什麼底特律破產了，匹茲堡卻沒有？」在採訪中，Dave 和 Mitchell 教授均表示大學和產業轉型之間的結合緊密，只有州立大學，而缺乏國際競爭力的城市正在面臨一種新的窘境。

在撰稿時，機器之心曾聯絡過計算機視覺專家金出武雄教授，目前 70 歲高齡的他長期旅居日本，向我們引薦了很多計算機視覺領域的後輩專家，並回復道：「他們是目前領域最優秀的人才，相信採訪了他們，你一定能撰出優秀的稿件。」非常謙虛真誠。

金出教授畢業於京都大學，是卡內基梅隆最早的一批專家。在他《想外行一樣思考、像專家一樣實踐》，其中有一段名為「中國學生的熱情」的章節，也許可以描述從教授視角看到的後輩：

2002 年，我應微軟公司的邀請，參加了在北京舉行的名為『21 世紀的計算』的學術研討會，一共有五位嘉賓作為演講者出席了這次會議。當時，因為同席的其他幾位都是計算機領域的大師，北京大學可以容納 2000 人的會議中心座無虛席...

在那之後，我又去拜訪了微軟中國研究院，很多大學生水品的學生都在那裡從事各種各樣的研究。每當走到一個學生面前的時候，他們就會立刻向我解釋他們的研究。例如，『我是從事這方面研究的』，『我打算從事那樣的研究的』，他們的目光很堅毅，而且，我感到他們都在努力地學習...... 我真是十分感嘆，在學生們身上，我看到了他們那種簡單的思考方法，積極向上的熱情。我認為培養這種解決問題的熱情，也正是教育的意義所在。

至此，筆者想，相較美國其它區域，匹茲堡真正的競爭力紮根在對機器人和計算機教育簡單的熱忱上。

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