深度學習奠基人——特倫斯·謝諾夫斯基
人工智能技術正在重塑商業(yè)和社會形態(tài)。
當阿法狗擊敗李世石，無人駕駛和醫(yī)療科技逐漸落地時，應用背后的深度學習技術正逐漸走向大眾視野。
深度學習是推動人工智能落地的重要力量，但令人驚訝的是，深度學習卻是由一群在當時被視作“非主流”的科學家創(chuàng)造的。這之中的代表人物就是特倫斯·謝諾夫斯基（Terrence Sejnowski）。他是深度學習的先驅及奠基者，被譽為全球人工智能十大科學家之一。
除此之外，他還是美國四大國家學院（國家科學院、國家醫(yī)學院、國家工程院、國家藝術與科學學院）四院院士，同時擔任全球人工智能頂級會議NIPS基金會主席。
特倫斯親歷過深度學習在20世紀70年代到90年代的寒冬。他和一眾研究人員一起， 利用大數(shù)據(jù)和不斷增強的計算能力，在神經網絡算法上取得突破，從而推動了深度學習乃至人工智能的“井噴式”發(fā)展。
為了回顧深度學習的發(fā)展脈絡和重要節(jié)點，特倫斯將畢生研究總結為《深度學習——智能時代的核心驅動力量》一書。該書橫跨60年，講述了深度學習的起源、發(fā)展乃至應用。
圖為特倫斯所著《深度學習》（由中信出版社出版）
可以說，《深度學習》是一本深度學習發(fā)展的簡史。特倫斯將其總結為“一小群研究人員挑戰(zhàn)AI研究建制派的故事”。
1956年，人工智能概念在達特茅斯會議上被首次提出，當時研究邏輯是“為每一個問題寫一個指令”。比如想讓電腦識別杯子，就需要把杯子的特征全部輸入才行。理論上可行，但實際操作起來卻需要大量勞動。在當時，這類研究者被視為主導力量，擁有更充足的資金支持。
“他們大大地低估了問題的難度，也低估了對智能的直覺，因此后來被證實是有誤導性的。”特倫斯對此評價道。
而以特倫斯為代表的少數(shù)派選擇從生物學出發(fā)，通過研究大腦處理問題的方法，讓機器也能通過海量數(shù)據(jù)去完成自我學習。這就是深度學習的雛形，通過模擬人類大腦的神經網絡進行計算和學習。
1986年，特倫斯與不久前獲得圖靈獎的杰弗里·辛頓共同發(fā)明了玻爾茲曼機，推動了神經網絡的發(fā)展，也帶領深度學習從邊緣課題成為科技公司所仰賴的核心技術，并帶動了人工智能的“井噴式”發(fā)展。
日前，特倫斯接受了鈦媒體的連線。就人類智慧與人工智能的關系，腦機接口與量子計算等新興技術，以及智能生活的展望等三大議題進行對話。
一直以來，業(yè)內對技術發(fā)展有樂觀與悲觀兩種主流情緒，前者認為技術會為人類創(chuàng)造烏托邦一樣美妙富足的世界，而后者認為人類會被自己創(chuàng)造的技術所奴役，就像黑客帝國一般。
特倫斯卻認為自己是現(xiàn)實主義的信奉者。對于預測未來，他的態(tài)度始終謹慎，認為技術的發(fā)展永遠不會是一蹴而就，而技術所改變的世界，一定是介于“黑客帝國”與“烏托邦”之間。
特倫斯喜歡舉例子，更喜歡模仿秀。說到當下典型機器人的運動狀態(tài)時，他會表演一段機械舞，還會趴在地上學習嬰兒蹣跚學步時的樣子。
談及腦機接口技術和量子計算的進展時，特倫斯對鈦媒體表示，“與其說是嬰兒學會行走，不如說只是嬰兒在蹣跚學步時打了個滾兒。”
至于電影《她》中描述的人與電腦算法戀愛的故事，特倫斯認為這不失為未來的一種可能性，但更多的是“好萊塢式”的一種遐想。
他也認為，科幻小說在某種程度上會對人產生誤導。比如美國電影《終結者》中呈現(xiàn)的機器人形象，需要的技術遠比現(xiàn)有技術復雜。
“控制大型系統(tǒng)的算法還未出現(xiàn)、物理條件存在各種限制，像肌肉一樣低能耗且有效的材料稀缺，種種因素使得終結者式的機器人，在我們有生之年都難以實現(xiàn)落地。”
鈦媒體 ：您認為人工智能與人類智能二者之間是怎樣的關系？這兩者最大的優(yōu)勢是什么？
特倫斯 ：最大的區(qū)別是自然創(chuàng)造了人類智慧，而人類創(chuàng)造了人工智能，當前這二者正在融合。我認為我們離想象的未來還有很遠。沒人能預測未來，但至少短期內深度學習已經能讓人類解決許多復雜問題。
鈦媒體 ：人類創(chuàng)造人工智能并對其加以約束，你認為AI有天會超越人類智慧嗎？
特倫斯 ：這仍然是一個未知的問題。有一種極端說法是AI將代替人類接管世界，也有人說AI將為人類創(chuàng)造出烏托邦一般的世界。但現(xiàn)實一定是處在兩者之間。對于科學技術有樂觀主義與悲觀主義兩種主流情緒，而我是現(xiàn)實主義的信奉者，更關心當下發(fā)生了什么。
人工智能正處于大爆發(fā)階段，我在《深度學習》一書中講述了很多人工智能領域先驅者的故事。技術已經改變了從醫(yī)療到教育、到交通等各種領域。
我最近讀到的一份文獻說科學家們正在研究超重力技術，這是很復雜的一個概念?？茖W家們正在利用機器學習，特別是深度學習去尋求復雜方程式的解，因為憑借人力很難算出答案。除此之外，物理學家和生物學家也在利用AI工具去解決人力無法處理的問題。
當我們追溯歷史，回歸1995年互聯(lián)網剛起步時，互聯(lián)網可能只用于收發(fā)郵件，你能想到現(xiàn)在互聯(lián)網已經顛覆了生活的方方面面嗎？那時有人擔心互聯(lián)網會帶來失業(yè)，的確有人失業(yè)了，但新的就業(yè)機會也就此產生。
鈦媒體 ：就像電影《她》所描繪的，您認為通過機器學習，人工智能未來可以擁有人類的情感和思考方式嗎？
特倫斯 ：我身邊有些家庭將智能音箱Alexa和siri當成朋友，他們的交流就像和坐在桌子對面的朋友講話一樣，這只是最簡單最基礎的AI助手。
我有位學生的創(chuàng)業(yè)項目，就是利用深度學習去研究人類的面部表情，快樂、悲傷、驚喜、憤怒等。當人做不同表情時面部肌肉會有復雜的變化，通過用機器學習肌肉的動作，可以去分析人的情緒。在表情之外，人的聲音在不同情緒下也會有變化，這也能作為分析的數(shù)據(jù)來源。
這家公司在十幾年前被蘋果收購了，當我用iPhone刷臉解鎖時，蘋果也在用深度學習去研究我的情緒狀態(tài)，所以當我刷臉解鎖時，我也在“泄露”自己的情緒。
至于電影《她》中人類與機器相愛的情節(jié)，不失為一種未來的可能性，但更多是“好萊塢”式的一種遐想，距離我們很遙遠。
圖為電影《她》劇照，主人公正在與算法“女友”對話
鈦媒體 ：埃隆·馬斯克此前宣布了腦機接口技術（BCI），您如何看待這項技術？您認為這項技術將在哪些領域有較好的應用場景？
特倫斯：腦機接口技術此前給人腦置入的電極數(shù)量相對較少，主要是給四肢癱瘓或者癲癇的病人用。
當你想要一杯咖啡，腦機接口技術可以從大腦中獲取信號進行解碼，然后用來控制機械臂。我們已經可以實現(xiàn)這個過程，但當前我們缺少的是握住杯子這件事對大腦的反饋，也就是讓大腦知道手掌正在握住杯子，并且能感知到杯子的重量。另外一個問題是，由于置入的電極少，當前只能對少數(shù)皮層領域（如運動皮層）進行記錄，控制的區(qū)域也僅限于手臂。
想要控制身體的其他部位，就需要去記錄更多、更高層級的神經元。埃隆·馬斯克做的就是這件事，他旗下公司Neurallink已經開發(fā)了新技術，能在人腦的數(shù)十個區(qū)域置入數(shù)千個電極。
他們正在用小白鼠做實驗，理想目標是明年能在人身上應用。這種技術就像個縫紉機，能將微小的電極“縫綴”在人腦中。但技術的難點在于，如何在置入幾千個電極的同時又不損傷人腦。
馬斯克指出猴子已經能用腦子控制電腦，這項技術將在2020年在人體試驗（圖為腦機接口示意圖）
從提出腦機接口概念到真正的技術落地，要花的時間遠比幾十年要長。有言論稱當前腦機接口的技術突破，就像是嬰兒第一次學會走路。與其說是嬰兒學會行走，不如說只是嬰兒在蹣跚學步時打了個滾兒。
在這個過程中，犯錯是很正常的，就像是小孩要受過傷才知道有些事不能做，科學也要在不斷犯錯中取得進步。我們推動技術進步，是為了讓人們擁有更多自主權。像癱瘓患者可以在沒有他人幫助的情況下拿到咖啡，這就是賦予這個群體的一種自主權。
展望未來，也許以后光在腦子里想就可以完成Google搜索，也可以用想法去控制電視和智能音箱，這件事想起來就很令人激動了。
鈦媒體 ：此前谷歌宣布實現(xiàn)了量子霸權，宣稱量子計算機對人工智能發(fā)展有很大的幫助。您如何看待量子霸權這件事？
特倫斯 ：谷歌目前還沒有任何落地應用，想讓人用上量子計算機至少需要上百年的時間。由于技術方面原因，量子計算機會出錯，但目前沒人知道如何去糾錯。研究稱量子計算機具有破解所有密碼的能力，但現(xiàn)在沒人真正用它破解過密碼。
量子計算仍然停留在概念和理論階段。理論上可行，但現(xiàn)實落地必須要有重大的技術突破，或想法上飛躍式的進步，這個過程會比深度學習的演進還要漫長。
我們在80年代創(chuàng)造了深度學習，在那之后又花了40年時間將深度學習從理論演進為真正的應用，使得有人愿意為此投資。量子計算機就像第一臺電腦或第一塊芯片問世那么驚艷，但這距離我們依然非常遙遠。
鈦媒體：怎樣看待科幻小說與科學的關系？
特倫斯：當前有些科幻小說會對人們產生誤導。像《終結者》中出現(xiàn)的超能機器人，讓大家都相信未來會出現(xiàn)這種擁有超強能力的機器人，但這完全是天方夜譚，至少在我們的有生之年不會。
制造這樣一個機器人，難度要遠比用深度學習去跑數(shù)據(jù)寫代碼高得多。因為現(xiàn)實世界里，機器人想要實現(xiàn)互動，就必須要受到實際物理條件的種種限制。因為控制大型系統(tǒng)的算法還不存在。
我們當前典型的機器人只有幾個關節(jié)能動，所以活動會很僵硬。但《終結者》那樣的機器人，可能需要數(shù)百甚至上千個自由度。除此之外，我們還需要和肌肉一樣有效的材料，不僅能耗低，活動起來也更加靈活。像終結者這種機器人，需要比我們目前所有的研究成果更為復雜的技術。
鈦媒體 ：當前很多公司都在研究“虛擬人像”，也就是為真人制作一個數(shù)字化的分身。您怎么看待這項技術？
特倫斯 ：我只希望我的“分身”行為舉止能和我一樣。但問題是，如果視頻看起來完全一樣，用于欺詐的可能性會非常大。這個技術在國外已經非常普遍了，但監(jiān)管很難。
如果有了真人的虛擬形象，可以代替我去演講那是最好，不用坐飛機這么遠來中國。但是一旦虛擬人像的歸屬權屬于誰，如果我的虛擬形象落在不法分子手里，用于威脅我的家人呢？因此我認為這項技術還是需要特別謹慎地對待。
鈦媒體：在《深度學習》中您講了社交機器人Rubi的故事，能談談社交機器人的前景嗎？
特倫斯 ：Rubi是個很有趣的例子。機器人Rubi長得并不像人，但有面部和軀干。為了考察Rubi對孩子是否有吸引力，Rubi被帶到只有18個月大的小孩子的教室，這群小孩剛學會講話，注意力很容易分散。
研究人員希望孩子們能像識別人一樣識別Rubi，與她建立情感的聯(lián)結。研究者在Rubi上裝了壓力傳感器，如果小孩扭斷了Rubi的胳膊，Rubi就會哭泣，這種“哭泣”是一種社交訊號，有些孩子則會擁抱Rubi作為安慰。就這樣，“會哭會笑”的Rubi成為了班級的一份子，甚至能作為老師的助手幫助管理班級。
當Rubi需要送回檢修時，孩子會很不開心詢問Rubi怎么了，老師們就會說“Rubi生病了需要休息，我們要等她回來。”孩子們就會聯(lián)想自己生病的場景并祈禱Ruby早日回歸課堂。
這就是一種情感向的人機交互，自Rubi誕生已有十多年，它在教育領域已經驗證了社交機器人的重要性。
（本文首發(fā)鈦媒體，采訪、作者|蘆依）
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儒家推崇的中庸之道看來是明智的！
厲害
AI還有很長的一段路走吧
還有一段路要走啊