施米德胡貝，被遺忘的人工智慧教父

選自 | Bloomberg

作者 | Ashlee Vance

編譯 | 網易智能（smartman163）

期號 | 《AI英雄》總第75期

在科技行業中，許多大名鼎鼎的人物都在開發通用人工智慧（AGI）。與當今領先的人工智慧軟體不同的是，通用人工智慧不需要人類訓練師來研究如何將英語翻譯成普通話或在X光片中發現腫瘤。從理論上來說，通用人工智慧可以從創造者那裡獲得一定程度上的獨立性，可自行解決複雜的、新奇的問題，這也預示著一個人類不再優於機器的時代的到來。我們作為人類所達成的共識是，如果人類能創造出一個通用人工智慧，它的誕生地則會是加州山景城、北京或莫斯科。這三個城市都有著世界一流的人工智慧研究大學，並且也是那些向AGI注入數十億美元研究資金的公司的所在地。然而，還有一種可能性，這一突破或許會誕生於瑞士的盧加諾市。沒錯，就是盧加諾。

大約有6萬人居住在風景如畫的瑞士南部地區，其中包括一位名叫尤爾根·施米德胡貝（jürgen schmidhuber）的計算機科學家，他是一位教授，一位研究人員，同時也是擁有25名員工的人工智慧創業公司Nnaisense的聯合創始人。

施米德胡貝是人工智慧行業內名符其實的先驅，他出生於德國，現在是瑞士人工智慧實驗室（IDSIA）的研發主任，被稱為遞歸神經網路之父，發明了LSTM（長短期記憶網路），有效地解決了人工智慧系統的記憶問題。他的想法以不同的形式體現在每一台智能手機、每一個社交網路和數字助理上。他在盧加諾市的一家咖啡館裡吃著鮭魚千層面的同時，不論是提及這些事情，或者引用大量的文檔來支持自己的觀點，或者說出像「我的團隊計劃改變人類歷史的進程」這樣的話，他都表現得很淡定。

幾十年來，施米德胡貝和其他一些人工智慧專家一直都在運用相似的研究方法來研究如何實現通用人工智慧，但直到六年前，能力強大的計算機和海量數據的結合才開始將他們的理論轉化為現實。其他的人，包括傑弗里·辛頓、約書亞·本吉奧、理查德·薩頓和楊立昆等等都成為了科技行業的名人。他們受到了頂級科技公司的追捧，在各個會議上被譽為新時代的先驅。在大多數學術圈之外的地方，施米德胡貝在很大程度上還鮮為人知。部分原因是由於盧加諾市位於阿爾卑斯山地區一個較偏遠的地方。而很大一部分原因似乎是因為施米德胡貝的同齡人不喜歡他。雖然他們迴避在公開場合發表評論，但其他的人工智慧傳說卻把他描述成了個極端利己的、虛偽的人。

此外，施米德胡貝還曾在學術期刊中抨擊他的同僚，甚至還在會議中打斷他人的演講，要求他的同事們承認他們已經借用了或者甚至盜用了他的想法。由於其中無意的喜劇色彩以及攻擊，這些衝突已經成為了傳奇。因為這樣的衝突經常出現，現在已經成了一個藝術的術語，一個專屬於施米德胡貝的術語。通常情況下，他是對的。但他越努力去爭取得到認可，人們就越不認真地去看待他。Twenty Billion Neurons GmbH公司的首席運營官Moritz Müller-Freitag說：「這很可悲。這完全就是弄巧成拙」。許多人工智慧社區決定無視施米德胡貝，希望他離開。

這也似乎是不可能的。施米德胡貝相當肯定地認為，他已經很好地計算出了人類的命運。所以，如果谷歌、百度和亞馬遜擁有數十億美元和成千上萬的人可以支配的話也能成功。他說：「我認為只有像我們這樣的小團隊才能製造出一個AGI（通用人工智慧）。我們已經有了很多成功的基本要素。」

| 夢想起始

施米德胡貝的AGI（通用人工智慧）夢始於德國的巴伐利亞州。他來自於一個中產階級家庭，父母分別是建築師和教師，他從小就崇拜愛因斯坦，渴望能比愛因斯坦走得更遠。他一邊喝著拿鐵咖啡一邊說：「十幾歲的時候，我意識到，作為一個人，最偉大的事情就是去建造一個能通過學習來超越人類智能的東西。物理學只是基本，因為它是關於世界的本質和世界是如何運作的，但還有一件事是你可以做的，那就是成為一個更好的物理學家。」

施米德胡貝在過去四十年的時間裡一直全身心地為實現這一目標而努力。他的弟弟克里斯多夫記得，在阿爾卑斯山的長途家庭旅行中，尤爾根在后座上一直進行著哲學思考。克里斯多夫說：「他告訴我，人類可以製造出比自己更聰明的智能機器人。他還說，人可以用原子來重建一個大腦原子，可以用銅線代替我們緩慢的神經元作為連接物。直覺上，我反對這種想法，即人造大腦可以模仿人類的感受和自由意志。但最終，我意識到他是對的。」克里斯多夫在進入金融行業之前，曾在核物理領域擔任研究員。

高中畢業後，施米德胡貝學習了計算機科學和數學，從1981年開始在西德軍隊服役了15個月。他和他的指揮官們相處得不太好。克里斯多夫說：「尤爾根不喜歡被人使喚，特別是如果這意味著讓他做一些他認為無用的事情。在大學裡，他獲得了計算機科學博士學位，並發表了他的首篇論文，論文與人工智慧和神經網路，以及硬體和軟體的混合體模仿大腦內部神經網路結構相關。他的在線履歷詳細地列出了他在學術界的經歷，包括「拒絕加州理工學院的博士後錄取通知」，還有他在4年的時間裡完成了他的學士和碩士學位，而一般人通常需要6.05年的時間。

施米德胡貝在盧加諾生活了23年，這裡有湖邊遊艇和Angelo Dalle Molle的豪華山間別墅。Angelo Dalle Molle是一名義大利利口酒進口商。Dalle Molle發明了一種由洋薊製成的流行開胃酒，並從中賺了一大筆錢。Angelo Dalle Molle還夢想著建立一個擁有智能機器勞動力的烏托邦，所以在1988年，他捐贈了數百萬美元來創建盧加諾市的Dalle Molle人工智慧研究機構，簡稱Idsia（縮寫為義大利語）。Idsia最早僱傭的學者之一就是施米德胡貝，該機構與當地大學的合作，以及源源不斷注入的政府資金，合力把這個小鎮變成了天堂里的人工智慧中心，一個產生了大量科學發現的地方。

施米德胡貝每年都會在位於盧加諾市中心的提契諾大學（Università della Svizzera Italiana）教授一門課程。他還在市郊的一個Idsia實驗室工作，這個實驗室位於一個加油站、一條高速公路和多山的農場之間，農場里有馬、驢和山羊。2014年，施米德胡伯和四名前學生在離大學幾個街區的地方創立了Nnaisense公司，目的是在製造業、健康和金融領域尋求商業夥伴關係，以及進行純粹的研究。現年55歲的施米德胡貝爾身材高大，體型勻稱，留著精心修剪斑白山羊鬍。他喜歡穿一身黑或一身白，包括一件尼式服上衣和一頂帽子。

他那充滿詩意的慕尼黑口音，不時穿插著節奏和語調的突然變化，讓人想起克里斯托弗·瓦爾茲作品《無恥混蛋（Inglourious Basterds）》中的漢斯·蘭達上校。你不得不密切注意他的詩意的口音和嚴肅話語混合所產生的效果，因為這通常讓人感覺像是一件不太好的大事即將發生。

| 遊走在邊緣

和他更廣為人知的人工智慧同行一樣，施米德胡貝的大部分時間都是走在計算機科學的邊緣。他相信要實現真正的網路意識的最好機會在於神經網路。神經網路在20世紀50年代是一個時髦的想法，但是技術上的限制使神經網路到了21世紀依然處於無法實現的狀態。那些一直致力於神經網路理論的人讓他們的同事們感到不解，不知道這些聰明的人是如何做出如此糟糕的生活選擇。接著，一件有趣的事情發生了。到2000年代中期，互聯網正在大量收集用於訓練神經網路所需的大量數據集，而運行最新視頻遊戲的快速圖形晶元也被證明是處理數據的完美工具，施米德胡貝和他的同事們開始發現他們的演算法比傳統編程技術更能解決問題。

2012年，神經網路在識別圖像和語音方面表現得很好，然後在更大範圍的任務中也表現不錯。今天，包含所有這一切進步的人工智慧軟體在我們所有的辦公室、家庭和口袋裡的智能手機上運行。（Siri和Alexa。）包括谷歌、亞馬遜、Facebook、百度和微軟在內的公司都把自己的未來押在了神經網路技術的進一步飛躍上。我們很難瀏覽所有的人工智慧研究論文，即使就是在這過去的六年時間裡發表的論文，但是在過去的幾十年里發表的全部論文中只有一小部分是必讀論文。這一領域的第一篇具有重大意義的論文發表於1986年，當時辛頓寫了關於一篇反向傳播的文章（也有人稱之為「backprop」），這是一種通過對接收到的數據的重要性進行排序來調整神經網路的方法。

1989年，楊立昆寫了另一篇具有重大意義的論文，文章描述了卷積神經網路。卷積神經網路分解了對於計算機來說很複雜的問題，比如在照片中找到一隻貓，能將問題分解成小一級的模塊。第三個突破性的文章則發表於1997年，是施米德胡貝的文章。他稱之為長短期記憶，或者簡稱LSTM，「你可以用五行代碼寫下來，」他說，輕描淡寫得就像談論辣椒食譜一樣。然後，施米德胡貝對其基本理論進行了長時間的解釋，他首先列出了導致他得出結論的知識分子課程，引用了俄羅斯數學家阿列克謝伊夫克尼年科在1965年和芬蘭數學家Seppo Linnainmaa在1970年做的研究，接下來，他解釋了LSTM更具體的問題，因為神經網路進行了數百萬次的計算，LSTM代碼尋找有趣的發現和相關性。它為數據分析增加了時間背景，能記住之前發生的事情，並對如何將其應用於神經網路的最新發現作出結論。這種複雜程度使人工智慧有可能開始將其結論構建到一個更廣泛的系統中——根據大量的文本（例如，「each（每個）」這個單詞做主語時會使用一個單數動詞）來教授自己有關語言的細微差別。施米德胡貝把這種人工智慧訓練比作人類大腦將大的時刻過濾成長期記憶，而讓更平常的記憶消失的方式。他說：「LSTM可以學會把重要的東西放在記憶里，忽略那些不重要的東西。在當今世界，LSTM可以在許多非常重要的事情上表現出色，其中最著名的是語音識別和語言翻譯，還有圖像字幕，你可以在那裡看到一個圖像，然後你就能寫出能解釋你所看到的東西的詞語。」這些力量使LSTM成為可以說是最商業化的人工智慧成就，它的應用非常廣泛，從預測疾病到作曲。這只是施米德胡貝的網站中所列舉出的眾多發現中的一個，他的網站還提供了大量關於各個發現的起源和影響的詳細資料。Müller-Freitag說：「他做出了如此多的巨大貢獻。他在很多方面都遠遠領先於他的時代。」

| 不被歷史公平的對待

最負盛名的人工智慧會議是神經信息處理系統大會（NIPS）。該會始於1987年，是幾百個頑固的人舉行的相當非正式的聚會，在過去的幾年裡，與會人數從1000人增長到超過6000人。在NIPS，人工智慧超級明星們展示他們最新最偉大的研究成果。這個會議也同樣少不了施米德胡貝的身影。

2016年在巴塞羅那召開的神經信息處理系統大會上，一位名叫伊恩·古德費勒的後起之秀就「生成對抗網路」為主題進行了兩個小時的演講。他是谷歌的一名研究科學家，他開創了一種通過推動神經網路競爭來加速其解決問題的方法。在演講開始前，他被介紹為「我們今天社區中最具創造力和最有影響力的研究人員之一」之時，他低著頭站著，雙手緊握。他戴著眼鏡，留著西瓜頭髮型。他害羞地站在講台後面，開始演講，他的臉頰仍然因為別人對他的讚美而發紅。在一個小時的時間裡，一切進行得很順利，他的幻燈片滿是方程式和人工智慧的複雜問題。正當他剛剛開始談論一種叫做噪音對比估計的東西，台下觀眾中出現了一個非常熟悉的德國聲音：「我能問個問題嗎？」

施米德胡貝開始說到：「你的幻燈片做的很好。「古德費勒則把目光鎖定在他的身上。施米德胡貝繪製了一段自1992年開始的對抗網路的歷史，強調了他的研究和古德費勒的研究之間的聯繫，他說了將近三分鐘的時間，接著他問到：「我想知道你是否對這些舊的對抗網路的相似點和不同點做怎樣的評論？」他的意思很明顯，他認為古德菲勒剽竊了他的研究。古德費勒原本死死地盯著施米德胡貝，聽完之後，他轉而惱怒地笑了一下。古德菲勒對台下的聽眾說到：「他實際上知道我的觀點，因為我們通過電子郵件進行了交流。我不太喜歡公開的對抗。」一大部分觀眾都稱讚了這個年輕人。當掌聲逐漸平息時，他說他不認為過去的對抗網路和他的研究非常相似，他在最近的一篇論文中也提到了這一點，而施米德胡貝也已對此了解。施米德胡貝還沒有說完。他又一次插話說到：「只是為了完整性」，他接著又繼續說了一段時間，試圖削弱古德費勒的反應。古德費勒已經完全失去了耐心，他說：「我更願意把時間花在講授生成對抗網路上。」語罷，台下聽眾報以掌聲。施米德胡貝又嘗試要發言，但古德費勒沒有理會這一請求，而是接著繼續進行演講。

阿爾伯塔大學的人工智慧研究人員Kory Mathewson說：「伊恩絕對是這個世界上的天才，尤爾根只會站起來說，『這不是一個有趣的想法。我們幾年前就想到過了"」。他親眼目睹了一些施米德胡貝與他們衝突的畫面，並說類似的衝突已經成為了某些潛在的儀式，「也就是說，年輕的研究人員可能希望有一天能與施米德胡貝產生類似的衝突。」施米德胡貝想要重新分配讚揚的願望超出了他自己的工作範圍。他的網站充滿了看起來像過時的Pinterest頁面的板塊，排列著各種各樣的發現，從自動駕駛汽車到所謂的「萬物理論」，即數學可以正確地描述宇宙的概念。大多數歷史學家傾向於把查爾斯·巴貝奇和艾倫·圖靈這樣的英國人視為現代計算之父，而施米德胡貝則認為現代計算起源於從德國工程師Konrad Zuse。他說：「每當我看到有人做了重要的事情，而他沒有得到讚揚，但有人又說另一個人先做了那件事，那麼我是第一個把這個信息傳遞給《自然》雜誌、《科學》雜誌或其他期刊上的人。你可以通過時間脈絡來證明誰先做了什麼。說得好聽點，其他的一切都是再創造，說得難聽一點，這是剽竊。」

許多人工智慧領域的人認為，施米德胡貝高估了理論，低估了實際應用價值。在一場始於《自然》雜誌，並蔓延到互聯網留言板上的爭吵中，施米德胡貝立刻懟上了所有的人工智慧大佬，指責他們扭曲了人工智慧的歷史，抹去了他和其他人最初的想法。

楊立昆對此感到憤憤不平，他回答說，一個接一個地反駁這個說法是「毫無意義的」，而且很多人也有自己的想法。楊立昆寫到:「但是你沒有看到我抱怨。這就是科學和技術進步的方式。」一些參與NIPS大會的研究人員對這種社區和公平競爭的精神感到自豪。但也有一些人認為，施米德胡貝沒有被歷史公平地對待，僅僅是因為他有些冒犯之舉。馬修森說：「我們不應該僅僅因為他們的個性而敗壞別人的工作。一半的科學是在交流科學，他努力做到這一點，即使他沒有以最傳統的方式去做。」施米德胡貝很清楚，他的行為傷害了他在行業內的地位，並削弱了他的想法所能產生影響。他要求這個故事「刪除任何與其他研究人員的競爭」，並補充說他對自己的工作已經找到了進入主流的方式感到滿意。他說：「每個人都在使用LSTM。每個人都在引用它，所以它很好。生活是美好的。」

| Nnaisense的希望

在一個陽光明媚的二月天，施米德胡貝正去往一個他常去的地方，他的Idsia實驗室看起來很無聊，但裡面滿滿的都是實驗性的無人駕駛飛機和人形機器人。在他的桌子後面，書架上放著幾百卷的《科學》和《自然》雜誌，外加兩罐超大號的乳清蛋白粉。在實驗室附近，一個成年人大小的算盤可以提醒人們，這個地方曾經是一所學校。接下來，施米德胡貝步行穿過了他任教的大學，前往Nnaisense公司。公司里的員工都是施米德胡貝之前的學生。他說，以私人利率付工資來讓員工承擔雄心勃勃的項目，是一種讓盧加諾人才不去尋找更有利可圖的公司工作的方法，比如倫敦谷歌旗下的人工智慧技術有限公司DeepMind。 DeepMind的聯合創始人謝恩·萊格，他曾是施米德胡貝的學生，他曾多次提到這個事實。Nnaisense公司已經從西班牙投資公司Alma Mundi Ventures那裡獲得了數百萬美元資金，並與幾家公司合作。在辦公室里，一套三款微型汽車幫助完善了奧迪的自動停車軟體。Nnaisense希望能與名為Quantenstein的人工智慧股票交易軟體合作，為未來的研究提供資金。Quantenstein是Nnaisense與一家金融公司合作開發的。

施米德胡貝說，他的團隊還開發了一種強大的醫療技術，但他不會說出客戶的名字，也不會描述這個系統，他說：「我們可能永遠不會透露這一信息。」這個謙虛、安靜的辦公室看起來不像一個不停運轉的人工智慧超級大國，但施米德胡貝的團隊經常能擊敗像DeepMind、Facebook和微軟這樣的資金更充裕的競爭對手。在2017年NIPS大會上，Nnaisense擊敗了其他441名選手，贏得了Learning to Run比賽，這就要求模擬一個擬人化的人工智慧，以最快的速度在虛擬障礙課程中衝刺。這些提交的視頻最初就像是大學兄弟會聚會的最後幾個小時，因為你能看到視頻中的身體停止、活動、搖擺和摔倒，慢慢地從錯誤中吸取教訓。Nnaisense的版本看起來非常健壯，以每秒4.6米的速度運行，超過了中國團隊4.2米每秒的速度。這一勝利讓Nnaisense獲得了一台功能強大的價值7萬美元的電腦，「重要的是展示我們能做什麼，」聯合創始人Jan koutnekk說。

無人機

在午餐時間，施米德胡貝和他的員工抱怨人工智慧目前對廣告的關注。施米德胡貝說：「今天人工智慧的大部分利潤都來自於市場營銷。」他的團隊想要拓展業務，打造人工智慧處理不同任務和承擔更多工作的能力。他說，「當你擁有可以製造機器和處理複雜流程的機器時，那時才會創造真正的財富。」他的最終目標依然還是通用人工智慧。「你會想要擁有能製造蘋果手機的人工智慧。」實現通用人工智慧還很遠。在目前，人類必須做大量的手工操作才能讓人工智慧系統運轉。翻譯常常很彆扭，電腦把熱狗識別成臘腸狗，而自動駕駛汽車也會發生車禍。

| AGI之夢與未來

施米德胡貝堅持認為，要實現AGI只是時間的問題。他說，擁有頂尖精英的公司積累了一大筆財富的一段時間之後，機器勞動力的未來將重塑世界各地的社會。

他說：「在不遠的將來，我將能夠與一個小機器人交談，教它做一些複雜的事情，比如通過展示和講述來組裝智能手機，製作t恤，以及目前發展中國家的貧困兒童在奴隸般的條件下完成的所有這些事情。人類將會活得更久、更健康、更快樂、生活得更輕鬆，因為現在需要人類勞動力的許多工作都將被機器所取代。然後會有數萬億種不同類型的人工智慧和一種快速變化的複雜的人工智慧生態，這種生態擴張得到方式是人類所無法效仿的。」

他說，與許多推銷人工智慧產品的人不同的是，施米德胡貝並沒有假裝人工智慧技術的進步不會消除工作。某些國家和團體將會比其他國家更好地適應不斷蒸發的勞動力市場。贏家：擁有強大福利體系的斯堪的納維亞國家（在那裡，「如果你沒有工作，你也不會死」）;女性（「比男性更難取代，因為她們是一般的問題解決者」）;還有創造性的類型（「如果某人是一個能通過書籍喚起人類經驗深度的作者，那麼那裡似乎有一些有價值的東西」）。

移動機器人

雖然施米德胡貝有一些像這樣的浪漫想法，但他卻像大多數的人工智慧大佬一樣，對代碼極為痴迷。他們相信機器最終會超越我們，他們陶醉於這個新的世界秩序將帶來的效率和清晰度。即使是這些人的抽象方面也被演算法所取代。施米德胡貝的業餘愛好是「低複雜性藝術」，它使用數學公式來產生計算機生成的圖像。通常，這些作品只會在屏幕上呈現出少量的斜線，他說：「這與提取你想用最少的信息量來描述的藝術的本質相關」。

在施米德胡貝堅信AGI一定能實現的背後是他的信念——我們生活在一個矩陣式的計算機模擬中。他說：「這就是我的想法，因為這是對一切事物最簡單的解釋。「他的理論認為，人類一開始就設定為要不斷追逐進步，並將繼續製造更強大的計算機，直到我們讓自己變得過時或者決定與智能機器合併為止。

施米德胡貝預言說：「要麼你變成了一個真正不同於人類的東西，要麼你出於懷舊的原因依然以人的身份存在。但你不會成為一個主要的決策者，你不會在塑造世界的過程中扮演任何角色。」至於為什麼他覺得有必要幫助打造AGI，他說這是他的人性。一個人必須澄清事實，然後推進記錄，即使有幾個人或幾十億人在這一過程中感到不安。他說：「我是這個古老的競爭過程的結果，這一過程不可抗拒。基本上，我無法起到任何幫助。」

（選自：Bloomberg 編譯：網易智能 參與：Rosie）

註：《AI英雄》人物專訪隸屬網易智能工作室，與行業人士一起洞察技術趨勢，捕捉行業機會。轉載請註明出處，違者必究！

本文來自網易智能，創業家系授權發布，略經編輯修改，版權歸作者所有，內容僅代表作者獨立觀點。[ 下載創業家APP，讀懂中國最賺錢的7000種生意 ]

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