李开复:从1983到2017,我的幸运与遗憾

  • 时间:
  • 浏览:1
  • 来源:5分11选5娱乐平台-5分11选5下注平台_5分11选5注册平台

  文/李开复

  1

  今天跟大伙儿讲个故事。

  1983-1988年,我正在卡内基·梅隆大学读计算机博士。

  我正忙着暑期教书,秋天投身奥赛罗人机博弈(黑白棋游戏,那是机器第一次真正意义上打败人类冠军的比赛)。

  我的导师瑞迪教授(Raj Reddy,图灵奖得主、卡内基梅隆大学计算机系终身教授、美国工程院院士)从美国国防部得到了100万美元的经费,用来做不指定语者、大词库、连续性的语音识别。

  也假使 说,他希望机器能听懂任何人的声音,如可让可不只能懂上千个词汇,懂大伙儿自然连续说出的每一句话。

  这有四个多多难题一定会 当时无解的难题。

  而瑞迪教授大胆地搞定项目,希望同时外理这有四个多多难题。他在全美招聘了100多位教授、研究员、语音学家、学生、程序员,以启动如可让 有史以来最大的语音项目。

  我也在这100人名单之内。

  当时的科研背景是,业界不可能 有类似今天宽度学习的算法,但老是没办法 实现数据标准化,数据量假使 足英文够大。

  美国几大语音识别实验室(如MIT、 CMU、 SRI、 IBM、贝尔实验室)一定会 各用各的数据库,测试数据不同,训练数据不同,使用的语言模型不同,测试的词汇量假使 同。可是我都各称业界第一,大伙儿莫衷一是。

  而每个大公司一定会 另一方的商业需求,比如说在语音识别方面,当年做打字机的IBM想做语音打字机,垄断美国电信的AT&T要求贝尔实验室识别电话号码,可是我大公司并没办法 动力来帮助小公司或学校。而小公司和学校,往往只能资源做些较小的数据集,结果通常假使 如大公司的好。

  不仅没办法 ,数据不标准对AI研究而言是致命的,最后意味着可是我难题,包括:

  1、不可能 测试语料库不同,最后识别结果,大伙儿无法克隆qq好友好友,也无法验证。彼此不认可,如可让不可能 数据没办法 打通,算法就更不用可能 打通了。

  2、不可能 每家做的领域不同,最后的结果一定会 可比。如可让 领域词汇量小,比较容易,如可让做出结果假使 可能 只能通用。如可让 领域词汇量大,如可让约束可是我,也只能说的内容太大,意味着比较容易识别,假使 能通用。

  3、不可能 每家训练集不一样大,而训练集越大,一般结果越好。可是我,有不可能 结果做的好,被认为并一定会 靠算法,假使 靠数据量大。

  4、对于学术单位来说,最大的难题来自于没办法 足够的资源(也没办法 兴趣)下发、清洗、标注几滴 的语料。对于小公司来说,语料和计算力一定会 难题。

  最后,瑞迪教授计划采用“专家系统”来完成项目,不可能 如可让 土土法子只能的数据有限。

  专家系统是早期人工智能的有四个多多重要分支,就让把它看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家上能 外理的错综复杂难题。

  但我不认同。

  2

  前一天参加过的奥赛罗的人机博弈,就让 对统计概念有了充分的理解,我对瑞迪教授的研究土土法子产生动摇。

  我相信建立大型的数据库,如可让对大的语音数据库进行分类,有不可能 外理专家系统只能外理的难题。

  另外,在1985年,美国标准局 (NationalInstitute of Standards and Technology)也意识到数据不标准会影响科研进步。可是我在语音识别难题上,标准局设定了标准的语音和语言的训练集、测试集。要求每个学校的每个团队都用同样的训练集来训练模型,可不只能另一方调好系统参数,比赛最后一天大伙儿拿到数据,有一天时间跑出结果,大伙儿评比。

  我从如可让 标准数据集和测试就看不可能 。

  再三思考后,我决定鼓足勇气,向瑞迪教授直接表达我的想法。我对瑞迪说:“假使 转投统计学,用统计学来外理如可让 ‘不特定语者、大词汇、连续性语音识别’。”

  我以为瑞迪会如可让 失望,没想到他如可让 都没办法 生气,他轻轻地问:“那统计土土法子如可外理这三大难题呢?”

  瑞迪教授耐心地听完我激情的回答后,用他那永远温和的声音他不知道:“开复,你对专家系统和统计的观点,我是不同意的,如可让就让 支持你用统计的土土法子去做,不可能 我相信科学没办法 绝对的对错,大伙儿一定会 平等的。如可让,我更相信有四个多多有激情的人是不可能 找到更好的外理方案的。”

  那一刻,我的感动无以伦比。不可能 对有四个多多教授来说,学生要用另一方的土土法子作出有四个多多与他唱反调的研究。教授不但没办法 动怒,还给予充分的支持,这在可是我地方是不可想象的。

  统计学只能大数据库,大伙儿如可上能 建立起大的数据库呢?

  瑞迪教授就看我愁眉不展的样子,再一次给了我支持。跟跟我说,“开复,其实说我还是对你的研究土土法子有所保留,如可让,在科学的领域里,其实也无所谓老师和学生的区别,大伙儿一定会 面临这有四个多多难题的攻克者,可是我,不可能 你真的只能数据库,没办法 ,就让 去说服政府帮你建立有四个多多大的数据库吧!”

  瑞迪教授就让说服了美国政府部门和美国标准局下发并提供了几滴 数据。我用美国标准局提供的标准大数据,跟多家拿国家钱的机构数据,就让如可让 不拿国家钱的单位(如:IBM,AT&T)也参与进来,我可使用的数据越滚越大。

  除了大数据,统计学的土土法子还只能非常快的机器,瑞迪教授又就让 购买了最新的Sun 4机器。此后每次有新的机器,他一定会说:“先问问开复要并不。” 做论文的两年多,我合适花了他几十万美元的经费。

  瑞迪教授的宽容再次就让 感觉到一种伟大的力量,这是一种自由和信任的力量。

  3

  在导师的支持下,我现在结束了了疯狂的科研工作。

  当时,我带着另一位学生同时用统计的土土法子做语音识别。同时,如可让 100多人用专家系统做同样的难题。从土土法子上来说,大伙儿在竞争,如可让在瑞迪教授的领导下,大伙儿分享一切,大伙儿用同样的样本训练和测试。

  在1986年底,我的统计系统和大伙儿的专家系统达到了合适一样的水平,40%的辨认率。这其实还是完整性只能用的系统,但毕竟是学术界第一次尝试没办法 难的难题,大伙儿还是比较欣喜和乐观的。

  1987年5月,大伙儿大幅度地提升了训练的数据库,采用了新的建模土土法子,不但上能 用统计学的土土法子学习每有四个多多音,如可让可不只能用统计学的土土法子学习每有四个多多音之间的转折。针对如可让 音的样本不足英文,我又想出了一种土土法子(generalized triphones)来合并如可让 的音。这三项工作甜得把机器的语音识别率从那我的40%提高到了100%!就让又提高到96%。

  统计学的土土法子用于语音识别初步被验证是正确的方向。

  大伙儿都相信了我用的机器学习土土法子和隐马可夫模型算法,如可让拖累了不可行的专家系统(专家系统只达到100%的识别率)。在我的博士论文基础上,就让的Nuance,微软、苹果7手机机6手机手机等公司做出了业界最领先的产品。

  1988年4月,我受邀到纽约参加一年一度的世界语音学术会议,发表学术论文。

  如可让 成果撼动了整个学术领域。这是当时计算机领域里最顶尖的科学成果。

  语音识别率大幅度提高,让全世界语音研究领域闪烁出一道希望的光芒,从此,所有以专家系统研究语音识别的人完整性转向了统计土土法子。

  会后,《纽约时报》派记者JohnMarkoff来到匹兹堡对我作了采访,文章发表于1988年7月6日,占了科技版首页的整个半版。在这篇文章里,马可奥夫大力报道了我的论文的突破。当时,我只其实在和有四个多多和蔼可亲的记者聊天,事后,我才知道这是一名才华横溢的著名记者,三次提名普利策奖,并在斯坦福兼教。

这是1988年,《纽约时报》对我博士论文的报道

  就让,《商业周刊》把我的科学科学发明选为1988年最重要的科学科学科学发明。年仅26岁初出茅庐的我,第一次亮相就获得那我的成功,就让 感到很幸运,也就让 有了继续向科技高峰攀爬的动力。

  而我也如可让拿到了卡内基·梅隆大学的计算机博士学位,这离我1983年入学只能4年半的时间。在卡内基·梅隆大学的计算机学院,同学们平均6年以上上能 拿到博士学位,我用没办法 短的时间拿到博士学位,是一项新的纪录。

  我也如可让破格留校,成为一名26岁的助理教授。

  4

  遗憾的是,其实我找到了方向和基本土土法子,但以当时的数据量级和计算水平,语音AI研究不能自己有商业化不可能 。我最终还是拖累科研界,进入商界,用产品改变世界。

  100年过了,AI发展的土壤终于肥沃起来。

  伴随互联网和移动互联网而来的大数据、高效的计算机运算能力等条件都齐备了。科研人员只能的数据集不再没办法 难以触碰,假使 只能有人牵头让更多的公司参与进来。这在100多年前,我还是有四个多多AI科研人员的时代,能接触到真实世界里没办法 海量的数据,是个遥不可及的梦想。

  我当年受惠于瑞迪教授的帮助和指导,今天也非常希望能给更多和我一样的年轻人,创造研究不可能 和条件。

  可是我,昨天创新工场、搜狗、今日头条联合发起“AI Challenger 全球AI挑战赛”。三家公司分别投入几滴 资金、也搞定千万量级高质量开放数据集与宝贵GPU资源。

  同时,我也倡导商界和科研界能采用几滴 的数据和标准的测试土土法子,也欢迎更多的数据公司上能 参与到如可让 平台里。

  希望大伙儿推出的Challenger.ai,可不只能帮助到中国AI人才成长。

  在我看来,这次AIChallenger绝对好的反义词有四个多多活动,也绝对好的反义词有四个多多奖金100万、年底就现在结束了的竞赛,这是推进中国AI人才成长的重大催化剂。

  希望3年或5年后,大伙儿再来回顾如可让 段往事,大伙儿发现中美AI人才之间没办法 落差了,还能想到AI Challenger在那我重大过程中扮演了有四个多多小小角,就让感到如可让 切一定会 价值。

  欢迎大伙儿登录大赛官网Challenger.ai,获取信息并报名。关于这场大赛的具体信息可点击文末的链接了解(要在电脑页面上上能 报名哦)。

  大伙儿不可能 无法想象,我有多么羡慕大伙儿,生活在数据爆炸的时代,有人提供数据和奖金池,让有才华的人一展拳脚。