via MIT Technology Review

作為Twitter人工智能的大佬和哈佛學(xué)者，Ryan Adam見證了越來越多的行業(yè)使用機(jī)器學(xué)習(xí)，但是他預(yù)計，能夠成為行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)的，是那些最大數(shù)據(jù)和最強(qiáng)計算能力的持有者。

Ryan Adam知道，這是AI最好的時代。他從2011年起擔(dān)任哈佛大學(xué)計算機(jī)科學(xué)教授，并且是機(jī)器學(xué)習(xí)Podcast“會說話的機(jī)器”共同主持人。去年夏天，Adam領(lǐng)導(dǎo)一個團(tuán)隊進(jìn)行智能算法研究，誕生15個月的機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司W(wǎng)hetlab被Twitter收購。

Whetlab的技術(shù)將大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)中最難的一些部分自動化，挑戰(zhàn)最難的機(jī)器學(xué)習(xí)項目，例如視覺物體識別和語音加工。

哈佛研究員開始將該工具用于各種項目，從生物醫(yī)療機(jī)器人到化學(xué)問題，Netflix也利用了一個開源版本來試驗深度學(xué)習(xí)。

目前從哈佛休假的Adam，在位于麻省劍橋的Twitter辦公室向《商業(yè)報道》資深編輯Nanett Byrnes闡述機(jī)器學(xué)習(xí)引發(fā)的爆炸性關(guān)注。

人工智能已經(jīng)從學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域轉(zhuǎn)變?yōu)樯虡I(yè)工具。其背后的推動原因是什么？新算法、更快的電腦、還是大量的數(shù)據(jù)？

和其他因素同樣重要的，我認(rèn)為對人工智能的投資帶來了很大影響。目前，科技公司已經(jīng)投入數(shù)十億美元，讓技術(shù)進(jìn)展得更快。

就像Twitter收購了你的公司。機(jī)器學(xué)習(xí)如何可以讓Twitter變得更好？你能不能舉一個例子？

有非常多的機(jī)會可以改善Twitter的用戶體驗，例如改善Twitter的內(nèi)容組織方式、幫助你找到新的事件消息、幫助你找到可以互動的社區(qū)。其中有一項你可以想到的挑戰(zhàn)，是把人們分享的有趣信息的鏈接，和相關(guān)的Twitter內(nèi)容聯(lián)系起來。

AI中有哪些技術(shù)，例如深度學(xué)習(xí)，仍然是一個謎團(tuán)？

現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)已經(jīng)算是實踐性的。顯然很多大事在發(fā)生。這些深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在做非?？犰诺氖虑椤Ｎ覀儗Υ酥跎?，但是他們的確是可以運行的。

定義AI有點困難，甚至AI的常規(guī)測試都是有爭議的。

這個難題部分是因為，必須將智能這個概念擬人化。我們說”人工“智能，好像智能不是世界上的東西一樣。我們不把飛機(jī)叫做”人工“的鳥，飛機(jī)也不做”人工“的飛行。飛機(jī)是”真實“在飛，不是嗎？

這是一個非常人類中心主義的觀點，如果世界上還有另一種智能的話，那就是人工的。所以我覺得很難想出一個不是人類中心主義的定義，我自己沒有一個滿意的定義。

如果你時空穿梭回50、60年之前，對任何一個早期的人工智能專家說：“你隨時隨地都有一個設(shè)備，它能夠回答你想了解的各種領(lǐng)域的問題；它可以聽懂你說的話，能夠給你看世界上任何地方的風(fēng)景，告訴你如何從一個地方去到另一個地方”——如果你抽象地解釋一下，你的手機(jī)利用Google、各種定位工具還有Siri會哪些功能——我想那個時代的人一定會說：“那是人工智能?！彪S著時間，我們對使用工具的期望已經(jīng)發(fā)生了巨大變化。

目前，各個公司對人工智能的知識非常樂于公開分享，發(fā)布開源軟件，允許員工發(fā)布論文和在會議發(fā)言等等。你認(rèn)為這會持續(xù)多久？

開放代碼對回饋社會有好處，幫助公司招聘頂尖的機(jī)器學(xué)習(xí)人才，而且他人對這些工具的改善可以為大公司所用。為什么這些公司免費贈送代碼和想法，不會像免費送出土地一樣舍不得？因為其他公司沒有Google的計算能力，他們沒有Twitter的計算能力，他們也沒有數(shù)據(jù)，對嗎？所以，想法就送給你吧。代碼就送給你吧。但是如果你沒有數(shù)據(jù)、沒有計算能力，你有了代碼又怎么樣呢？

你認(rèn)為人工智能會變成什么形式？

我不認(rèn)為人工智能會忽然變得非常聰明。我認(rèn)為人工智能會像是永遠(yuǎn)不斷改善的工具。

有一點我倒是有點擔(dān)心，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能很快將有能力人工合成媒體內(nèi)容，創(chuàng)造出難辨真假的東西。這種工具將變得非常危險，因為我們的社會越來越依賴于視頻之類的東西來了解事實真相。

Via MIT Technology Review

雷峰網(wǎng)原創(chuàng)文章，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。詳情見轉(zhuǎn)載須知。