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王小川:像《黑客帝国》一样打开人工智能的视角

2016-06-15 09:30
默菲
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  另外我们想尝试,做一些具有重大突破性,而且大众能够理解的实用性的理论研究。因为有企业的介入,希望研究院既在选题上有大的突破,又能够跟应用走得更近,两方面都兼顾。就像AlphaGo,两头都有,一头在理论上是有进展的,代表着怎么把游戏问题解决得更好,比如用卷积神经网络,能够试图理解棋盘,用连接主义而不是符号主义去解决游戏问题,这是它的一个突破。而且还要懂得把深度学习能力跟搜索理性能力合一。这里有很多创新,创新又变成大众能够理解的产出。

  很多人会说为什么不把1.8亿用在公司内部做创新,其实搜狗走到今天,我们开始需要理论上的创新突破来支撑发展了,不只是应用层面上的。在国内市场中,跟搜索的竞争对手做对抗,从能力或动力上我们有所欠缺,所以需要有前沿的技术去突破它。我自己是兼任天工研究院的院长,公司里面设研究院和外面设研究院我们执行力是一样的,实际都会参与运营。有了一个叫天工的独立品牌,巨大的好处就是能够跟国内外人工智能方面第一流的学者专家共振起来。在想象力上脱离了搜狗品牌的束缚,反而能帮我们打开空间。

  这1.8亿研究费用,我们倾向于在图像理解和语义理解方向去进行研究,让机器能够读懂人。今天的搜索引擎还是用简单原理做的,机器只是为了排序,并不懂得你真正需要什么。如果我们促使机器对语义理解深了,它就能够真的获取知识,所以未来我认为这种对视觉和语言的理解,一方面会让你在表达上更容易跟它沟通,第二方面它也能够更直接给出结果,这个结果真的是你自己想要的答案。

  输入法最早是用键盘的,现在可以语音输入,以后你的表情,你的手势,甚至通过数据分析都能够让机器懂得你要什么,而不单纯依靠打字的方式了,甚至脑电波都有可能,因此我们的输入交互层面今天是很不够的,想象空间还很大。另外,输入层面还有一个智慧的要点,就是把填空题变成选择题或者判断题,人工智慧的输入会反馈说主人你是不是要输这个,如果选定,它就帮你传输出去,它理解你到底想要说什么。另外,我们说今天搜索引擎在获取答案的时候,其实只是通过若干引导把你带到不同的链接里去,不是真的帮你解决问题,未来人工智能的搜索一定懂你要什么,根据你的需求,帮你做推理、做判断,给你的就是你要的答案。就像你的秘书一样,他帮你完成一件事,而不只是给了你一个链接。在表达和获取信息里,人工智能未来有很大的改进空间。

  2016年6月份,我要去英国跟Alpha Go的研究团队Deep Mind进行一次学习交流。其实早在2013年,我已经意识到了深度学习技术是可以用来做围棋的事,但是很遗憾我们错过了,搜狗那时候利润也不多,我当时的能力不足以推动这件事。

  Nature杂志上关于Alpha Go的论文我读了两遍,第一次是在2016年2月份,谷歌宣布要跟李世石比赛,比赛完了我又读了一次,对我启发很大。你真的看到了一个既有技术突破又真正实用的东西,因为有时候成功案例往那一放,会激发你把科研和最后应用都做透的决心。

  除了论文以外,我还很敬佩Alpha Go研究团队。之前说先拿人类的数据来训练机器,他们内部有一个实验,尝试让AlphaGo自己跟自己下,看看最后演化出什么棋来。这个东西的好奇不只在赢棋,而是你从不同路径学到不同的东西究竟最后会有什么样的表现。就好像进化论,如果人重来一次进化,会生成什么样的生命?这些人是这样思考问题的,他们的视角值得我们学习,不是个人加功利的噱头,而是思考更深层次的问题。

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