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机器人
好可怕，机器人有了人类的思维！
文：杨澜
选自杨澜跨界力作《人工智能真的来了》
机器人像婴儿大脑一样被唤醒，认出了猫。
人工智能是面反光镜，照见人类的智慧与善恶。
2010年，斯坦福大学计算机系一位年轻教授，在研究过程中发现，如果构建的神经网络越大，表现就会越好。他把这个发现告诉了好朋友，并拉上好朋友，和一位年轻的CEO在一家日本餐馆里，边吃边聊这件事。教授雄心满满地说：“我们应该把这件事做起来！”三个小伙子一拍即合，多年以后，这顿饭吃了什么，他们忘记了，但因为这顿饭，他们开创了一个伟大的局面。
这位年轻的教授叫吴恩达(Andrew Ng)，他是一位天才的华裔科学家；那位好朋友叫塞巴斯蒂安•特隆（Sebastian Thrun），他是Google X的领导者；CEO则是大名鼎鼎的谷歌掌门人拉里•佩奇（Larry Page）。他们在佩奇最喜欢的一家日本餐馆，头脑风暴出了后来赫赫有名的“谷歌大脑”。吴恩达向佩奇展示了PPT，图上是他们可能在斯坦福大学建立的神经网络的大小，图还很小，需要不断扩充。吴恩达觉得如果能借力于谷歌，就可以让这幅图扩充得更快。于是，吴恩达加盟谷歌，立志建立全球最大的神经网络，这个神经网络能以与人类大脑学习新事物相同的方式来学习现实生活。为了实现这一宏伟蓝图，他们用了一万台计算机搭建一个具有10亿个连接的神经网络，神经元之间的突触连接多达10亿个。在当时，这个数字着实惊人，但吴恩达说，后来百度的神经网络是这个的100倍，科技总是不断地往前发展。在这个前无古人的庞大网络上，吴恩达准备做一些新的尝试。
他把这个庞大的网络想象成一个婴儿的大脑，现在要让这个“大脑”被唤醒，但它不知道任何事。他们让“大脑”看一些在线视频，比如YouTube的视频，让它看一个星期，看看它能学到什么。他们猜测“大脑”可能会辨别出人脸，因为YouTube上人脸出现的次数非常多。
突然有一天，在谷歌实习的一个博士生朝正在办公室办公的吴恩达奔过来：“安德鲁，看这个！”吴恩达跟着博士生走到电脑前，只见屏幕上显示一个很活跃的神经，当他们在电脑前展示猫的图片时，它就非常兴奋，当没有猫的图片时，这个神经就安静得多。因为这一点，在场的所有人发现，机器可能学会识别出“猫”了。最令人惊讶的是，在此之前，没有人告诉过机器“猫是什么”，它不知道Cat是猫，它是通过看视频自己认识了猫。
机器看了超过16000幅猫的图片，也看了很多个小时的视频，尽管过程如此不易，这一次，机器自己认识了猫。
谷歌的猫脸识别引起了学界轰动。不同于大部分深度学习采用的“有监督”的学习方式，这一次却是“无监督学习”，即不进行人为的图片标注，让机器自己从大量原始数据中磨砺出算法，进行区分和识别。
意识本身就是个谜，有时候，人都无法解释自己的行为，更不要说看透AI了。
人工智能训练类人形物体跑、跳、爬、翻越障碍
今天，几乎所有有价值的机器学习都是有监督学习驱动的，这不同于大多数人类的学习方式。大多数人类的学习是基于小样本的，他们通过观察世界，以及生活在其中，以此进行学习。人类学习识别的方式，并不是父母上万次甚至十万次地给你指出这个是什么。相反，当你还是个孩子的时候，你观察周围的世界，接收图像和声音的信息，然后自己就能识别出这些东西。尽管对于机器的无监督学习，我们还存在很多未知，但我们看到了这种方式的突破——机器第一次不再依赖人类的训练，可以自主学习了。不过吴恩达还是表示：“无监督学习虽然有很多让人兴奋的地方，但是现在大部分无监督学习仍然处在边缘地带，我们还不清楚它实际的算法。”
无论如何，我们一点一点地教会了机器“看”。从“看”到“看见”，机器笨拙地学习、理解以及表达。我们经过了一段漫长的旅程，在探索的道路上，我们才刚刚起步。
学霸是怎样炼成的
与很多孩子一样，童年时代的吴恩达也被父母要求着学习钢琴、小提琴，他说对此不喜欢也不讨厌，他觉得作为孩子，这样也是应该的。多乖的男孩子，我不禁问他：“你有没有过一点叛逆？”（吴恩达的回答⋯⋯呃，如果你碰巧是“学渣”，请自行绕道至下一段落。）
“我觉得在学钢琴方面，我并不叛逆。我童年不一样的是，当我在学校考了高分，父母总是会大惊小怪。我每次考到A，他们总会说：‘安德鲁，你好棒！’久而久之，每次考试我要是考了高分，我就瞒着他们，因为我不想让他们大惊小怪，我不想让他们知道我考得好。我觉得这有点怪。”
“无敌是多么多么寂寞，无敌是多么多么空虚⋯⋯”不知道为什么我的脑海里瞬间飘过这句歌词。玩笑归玩笑，我想吴恩达的父母一定为儿子骄傲。再往后，吴恩达就开启了学霸的彪悍人生——在美国，计算机科学方面最好的大学——斯坦福大学、麻省理工学院、卡内基•梅隆大学、加州大学伯克利分校，都被吴恩达读了一遍。
能在这四所大学度过求学时光，并且从那些优秀的计算机科学家那里学习，吴恩达觉得非常幸运。创新未必只是你成为某个专业领域的专家，它需要你有渊博的知识、宽广的眼界，这样才会引发改变世界的新观点。
在AT&T贝尔实验室的时候，吴恩达遇到迈克尔•卡恩斯（Michael Kearns）；在卡内基•梅隆读本科时，吴恩达遇到安德鲁•摩尔（Andrew Moore）、汤姆•米切尔（Tom Mitchell），这些导师都对他产生巨大影响。“我想当你年轻时，能遇到长辈级、前辈级的导师，那将改变你的人生。所以我希望像我这样年长一点的人可以花一些时间去帮助年轻人，我也希望年轻人能找到他们的导师。”
接下来，我分享一下与这位学霸科学家的“一问一答”，希望可以给正在看这本书的年轻朋友一些启发。
Q：你现在的阅读日程是什么，一个月读多少本书？
A：我想我平均每周可能不只读一本书。我有一个亚马逊Kindle，大约有1200本书。我没有都读，可能至少读了1/2吧。我读的书几乎比我所有的朋友都多。
Q：你说创新不是幸运的、随机的、不可预知的礼物，而是一个非常系统的自我教育的过程。你能详细说明一下吗？是什么让你意识到这一点的？
A：我发现，在研究领域，如果你读了足够多的研究论文，不只是10篇论文，可能是50篇，甚至更多篇，当你学得足够多时，你的大脑就会开始产生新的想法。你可以在家玩电脑玩得很优秀，你也可以阅读、学习、参加在线课程，学习一些知识。如果你每个周末都在打电脑游戏，年复一年，你的职业只会朝一个方向走去。但是如果你每个周末都在学习，也许不用很多年，只需要一年，你的职业生涯就会好得多，虽然短期没什么回报，这是个挑战。如果你一整个周末都在阅读和学习，接下来的那个周一，你的工作可能不会变得更好，你的老板不会知道你学习了，没人去表扬你。因为你才努力了两天，这不够。但是秘密就是，你坚持一年，每个周末都这么做，你就会变得很棒！（学霸就是学霸！）
Q：现在有些大学生辍学去创业，你会鼓励这些有伟大想法的年轻人吗？
A：我认为，如果你正在上大学，你可以从伟大的教授那里学到很多东西。年轻人不擅长的一件事是长期规划，这不只是说你未来两年能做什么，这是关于你可以为你未来四年的生活做什么。
Q：你说追随自己的激情不是一个伟大的职业建议。对于那些对自己真正想做什么，或有能力做什么却有点不知所措的年轻人，你有什么建议？
A：我认为追随自己的激情是我们给年轻人最坏的建议之一。我认为你首先擅长某事物，然后你变得对它充满热情。今天，我倾向于根据两个标准选择工作，我建议年轻人也这样。第一，我选择我最了解的方向，因为对自己未来的投资将在很长一段时间内得到回报。第二，尝试选择可能会对世界产生有意义的内容。即使是今天，我也是这样选择工作的。我试图找到我不断学习的东西，并尝试寻找一些真正能帮助到人们的事情。
Q：除此之外，你还有什么只是因为乐趣而做的事情吗？
A：我想说，我真的很喜欢读书。我想我在学很多东西，有些会变得没什么用，但是也有一些会变得有用。但比这些更重要的是，我觉得这么做也很有趣。
年轻的读者朋友们，读了上面这段文字，你Get到学霸是怎样炼成的吗？
快问快答——Hold住你八卦的小心脏
Q：周末和太太在家做什么？
A：周末我们都在家的时候，我们会安静地看书，我们都在学习。
Q：在家谈工作吗？
A：太太和我都被硅谷和创新震惊，所以我们经常谈论其他公司并进行比较。比如：“为什么这个公司做到了这点？”“你觉得这个战略怎么样？”我们会谈很多，既和我太太谈，也和我很多朋友谈。（我能想到最浪漫的事，就是和你一起谈科技。）
Q：怎么追求上“美女+学霸”太太？
A： Carol和我是在日本神户的一个机器人会议上认识的。认识四年以后，我发现我们还完全没说过话。然后直到2011年还是2012年，我们重新在脸书上联系了，然后我说：“一起去喝杯咖啡吧。”事实上，我第一次见她的时候，我是想把她招进Coursera，结果没成功，所以我们就开始约会了，然后很快就结婚了。
Q：订婚照两人中间有个机器人？在这场浪漫姻缘中，机器人有起到作用吗？
A：有个周末，我说：“我们来拍个订婚照吧。”然后我们去了斯坦福大学，靠着一堆斯坦福机器人拍了照，然后我们把订婚消息发在一个技术博客IEEE上。
Q：想象一下你家里有各种不同的机器人，你会雇佣哪种？
A：我可能会想要一个机器人厨师，不只是为了节省时间，主要是改善饮食，增强体质。我想这会很有趣。
*作者简介：杨澜，资深传媒人士，阳光媒体集团和阳光文化基金会联合创始人、主席，被福布斯评为全球最具影响力的100位女性之一。首部跨界力作《人工智能真的来了》正在热销，斯坦福大学终身教授、“谷歌云”首席科学家李飞飞作序。李彦宏、李德毅、李开复、张亚勤、吴恩达、胡郁、王永东、微软小冰倾情推荐。人工智能就像一面反光镜，照见人类智慧的神奇。
最后更新：2017-08-23 12:27:33