社交巨人Facebook上周公布了多項(xiàng)人工智能計(jì)劃。公司的人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人Yann LeCun介紹了這些技術(shù)能做哪些工作。
問(wèn)：你現(xiàn)在面臨的最大挑戰(zhàn)是什么？
Yann LeCun：最大的挑戰(zhàn)是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)：機(jī)器具備的一種僅僅通過(guò)觀察世界就能獲取常識(shí)的能力。但我們目前還沒(méi)有擁有這種算法。
問(wèn)：人工智能研究者為何會(huì)要關(guān)心常識(shí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？
Yann LeCun：因?yàn)槿祟?lèi)和動(dòng)物使用的最多的就是這種學(xué)習(xí)方式。我們幾乎所有的學(xué)習(xí)方式都是無(wú)監(jiān)督的。我們通過(guò)觀察和親身體驗(yàn)來(lái)了解這個(gè)世界的運(yùn)作方式，而并不需要其他人我們每一件事物的名稱(chēng)。因此，我們?nèi)绾尾拍苜x予機(jī)器那種像人類(lèi)和動(dòng)物一樣的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方式？
問(wèn)：上周，F(xiàn)acebook發(fā)布了一套能夠讀懂照片中發(fā)生的事情并回答簡(jiǎn)單問(wèn)題的系統(tǒng)。它是通過(guò)開(kāi)發(fā)者添加的標(biāo)簽來(lái)訓(xùn)練的嗎？
Yann LeCun：它將人工注釋以及人工生成的問(wèn)題和答案整合在了一起。圖片要么已經(jīng)包含了圖片中所有物體的列表或是對(duì)于對(duì)圖片本身的各種描述。從這些列表和描述中，我們能夠產(chǎn)生出關(guān)于圖片中物體的問(wèn)題和答案，然后當(dāng)你詢(xún)問(wèn)問(wèn)題時(shí)，再用答案就訓(xùn)練這個(gè)系統(tǒng)。這就是它全部的訓(xùn)練原理。
問(wèn)：你們的人工智能系統(tǒng)是否會(huì)被一些特定類(lèi)型的問(wèn)題所困擾？
Yann LeCun：是的，如果你的問(wèn)題都是一些概念性的東西，那這個(gè)系統(tǒng)的表現(xiàn)就不會(huì)很好。系統(tǒng)是被通過(guò)一些特定類(lèi)型的問(wèn)題來(lái)訓(xùn)練的，比如說(shuō)（圖片中）物體的存在與否、不同物體之間的關(guān)系，等等，但還有很多事情這個(gè)系統(tǒng)無(wú)法完成，它還不夠完美。
問(wèn)：這個(gè)系統(tǒng)可以被用于Facebook或者Instagram上來(lái)自動(dòng)為圖片加上標(biāo)題？
Yann LeCun：為圖片加標(biāo)題需要的方法與這個(gè)有些細(xì)微差異，但它們是相似的。當(dāng)然，這對(duì)于那些視力受損的Facebook用戶(hù)非常有用?；蛘哒f(shuō)，當(dāng)你在開(kāi)車(chē)時(shí)收到你朋友發(fā)來(lái)的圖片，這時(shí)你不要低頭看手機(jī)，而只需要問(wèn)一句“照片中有什么？”系統(tǒng)馬上就會(huì)告訴你這張照片的類(lèi)型，是戶(hù)外還是室內(nèi)，是否有落日等其他什么東西。然后系統(tǒng)會(huì)將它在照片中發(fā)現(xiàn)的東西做成一個(gè)列表給你，但這些都不成語(yǔ)句，只是一個(gè)多個(gè)單詞組成的列表。
問(wèn)：系統(tǒng)能知道這些物體之間的關(guān)系嗎？
Yann LeCun：可以，我們一直在實(shí)驗(yàn)室研發(fā)的下一代產(chǎn)品更像是“散文”（指能形成連貫語(yǔ)句，而非單純的詞匯列表）。
問(wèn)：這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還有什么其他潛在應(yīng)用嗎？
Yann LeCun：它可以用在生物和基因領(lǐng)域，將會(huì)產(chǎn)生很多有趣的成果。例如，多倫多大學(xué)的Brendan Frey已經(jīng)展示了，你可以訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)去模擬讀取DNA和合成蛋白質(zhì)的生化機(jī)理。通過(guò)這種方式，你就能弄清楚一些基因改變和某些特定疾病之間的關(guān)聯(lián)。這種關(guān)聯(lián)很復(fù)雜，可能涉及不止一種基因突變，而是很多突變的集合。而擁有了這樣的技術(shù)則會(huì)有力地推進(jìn)醫(yī)療行業(yè)的發(fā)展。
問(wèn)：是否有些問(wèn)題是深度學(xué)習(xí)或者你使用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所無(wú)法解決的？
Yann LeCun：如今雖然還有很多事情我們無(wú)法做到，但是對(duì)于日新月異的科技發(fā)展，誰(shuí)又能說(shuō)的準(zhǔn)呢？比如，如果你在10年前問(wèn)我，“我們可以將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或者深度學(xué)習(xí)用于人臉識(shí)別嗎？”我當(dāng)時(shí)的回復(fù)可能是，這根本就不可行。但后來(lái)它們?cè)谶@方面表現(xiàn)的非常出色。
問(wèn)：當(dāng)時(shí)你為何認(rèn)為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無(wú)法做到那一點(diǎn)（人臉識(shí)別）？
Yann LeCun：當(dāng)時(shí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識(shí)別普通類(lèi)別方面非常擅長(zhǎng)。比如說(shuō)它知道這是一輛車(chē)，但它并不知道這個(gè)一輛什么車(chē)，或者它位于哪個(gè)位置?；蛘哒f(shuō)有一把椅子，但這把椅子可以是任何一種形態(tài)，而那種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只擅長(zhǎng)把椅子和汽車(chē)的關(guān)鍵特征提取出來(lái)，以判斷出這是一把椅子或者一輛車(chē)，完全不關(guān)心某些特定實(shí)例和它所在的位置。
但對(duì)于識(shí)別鳥(niǎo)的類(lèi)別、狗的品種、植物種類(lèi)和人臉，你就需要可以應(yīng)對(duì)更加細(xì)密紋理的識(shí)別能力，你可能識(shí)別出幾百萬(wàn)種類(lèi)別，但不同類(lèi)別之間的差異非常細(xì)微。所以，我當(dāng)時(shí)可能會(huì)認(rèn)為深度學(xué)習(xí)并非解決這類(lèi)問(wèn)題的最佳方法，或許其他方法會(huì)更加適合，但我錯(cuò)了。我低估了我手中技術(shù)的實(shí)力。雖然今天有很多事情認(rèn)為很難做到，但一旦出現(xiàn)突破，就會(huì)完成的很好。
問(wèn)：在Facebook近期公布的一項(xiàng)實(shí)驗(yàn)中，工程師將《指環(huán)王》中的一段話(huà)給到了計(jì)算機(jī)，然后讓他去回答關(guān)于這個(gè)故事的幾個(gè)問(wèn)題。從這個(gè)例子中能夠代表“Facebook為機(jī)器設(shè)計(jì)的新一代智能測(cè)試”嗎？
Yann LeCun：它使用相同的技術(shù)作為它的基礎(chǔ)。研發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)提出了一系列機(jī)器應(yīng)該回答的問(wèn)題。有個(gè)故事，請(qǐng)回答有關(guān)故事的問(wèn)題。其中一些問(wèn)題只是簡(jiǎn)單的事實(shí)。如果我說(shuō)“Ari拿起了他的手機(jī)。”然后問(wèn)“Ari的手機(jī)在哪里？”該系統(tǒng)會(huì)說(shuō)“它在Ari的手里。”
但是如果故事里人們是如何移動(dòng)的又該如何呢？我可以問(wèn)“這兩個(gè)人在同一個(gè)地方嗎？”然后如果你想回答這個(gè)問(wèn)題，你必須知道物理世界的樣子。例如，如果你想回答諸如“現(xiàn)在屋里有多少人？”這樣的問(wèn)題，你必須記住一共有多少人進(jìn)入了屋子。要想回答這些問(wèn)題，你需要有推理能力。
問(wèn)：在我們讓機(jī)器預(yù)測(cè)未來(lái)之前，我們需要教會(huì)機(jī)器常識(shí)嗎？
Yann LeCun：不，我們可以同時(shí)進(jìn)行。如果我們能訓(xùn)練系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，它通過(guò)預(yù)測(cè)就能從本質(zhì)上推斷出它所看到的世界的結(jié)構(gòu)。擁有這種酷炫能力的具身化能力的是一個(gè)叫“Eyescream”的東西。它是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，你輸入隨機(jī)的數(shù)字，它就會(huì)輸出自然的圖片。你能讓它畫(huà)一個(gè)飛機(jī)或者教堂塔以及訓(xùn)練過(guò)的事物，它就能產(chǎn)生令人滿(mǎn)意的圖片。
因此能生產(chǎn)圖片是完成拼圖的重要一塊，因?yàn)槿绻阆腩A(yù)測(cè)視頻中接下來(lái)會(huì)發(fā)生什么，你必須首先擁有一個(gè)能生產(chǎn)圖片的模型。
問(wèn)：模型能預(yù)測(cè)什么樣的事情？
如果你讓系統(tǒng)看一段視頻并問(wèn)“下一幀會(huì)發(fā)生什么？”這并不復(fù)雜。有幾件事會(huì)發(fā)生，但是移動(dòng)的物體還是會(huì)在原方向上移動(dòng)。但是如果你問(wèn)下一秒會(huì)發(fā)生什么，就有可能發(fā)生很多事情而無(wú)法預(yù)測(cè)，因此系統(tǒng)將會(huì)努力做出好的預(yù)測(cè)。這是我們所面臨的問(wèn)題，而且我們還不知道怎么解決。
如果你在看希區(qū)柯克的電影（以懸疑著稱(chēng)）然后我問(wèn)“十五分鐘后將會(huì)發(fā)生什么？”你必須指出誰(shuí)是兇手。完全解決這個(gè)問(wèn)題需要了解世界和人性的方方面面。這就是其有趣之處。
問(wèn)：從現(xiàn)在起五年，深度學(xué)習(xí)將如何改變我們的生活？
我們?cè)谔剿鞯囊患率侨祟?lèi)的個(gè)人管家。數(shù)碼管家。這還沒(méi)有一個(gè)名字，但是在Facebook，它叫M項(xiàng)目。M的形象就像科幻電影《她》中數(shù)碼管家的形象一樣。
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