李飞飞演讲要点如下2019iyiou

2019-05-14 16:19:21 来源: 河源信息港

华裔科学家李飞飞是全球AI领域的风云人物。2015年,李飞飞入选“全球百大思想者”。她是斯坦福大学计算机系终身教授,Google Cloud首席科学家。1月13日,李飞飞应邀参加了极客公园主办的“GIF 2017”大会,讲述了人工智能的演变以及机器将会如何看懂这个世界。本文由亿欧根据现场速记整理。

李飞飞演讲要点如下:

1、智能的机器需要两个特别重要的元素:感知和对含义的理解与推断;

2、hand-design rules的3个比较大的致命问题;

3、深度学习和神经络为何发生了一次井喷式的成长和革命?

4、计算机视觉和人工智能的未来趋势。

以下为李飞飞演讲实录,亿欧稍作:

我今天带来的,是比较学术的演讲。我想跟大家分享一下人工智能,站在我自己的实验室的角度,过去的发展的路径,和我们近在做的一些工作。

像我刚才跟张鹏说,我出生在北京、生长在成都,但是我在大学之间就去了美国,所以我的中文不是特别好,我尽量尝试着用中文讲座。

人工智能到今天,已经带来了一场革命的开始,不管是天上、地下、云上、上,我们都会看到它给我们带来的一些兴奋的可能性。

其实,智能这个问题,从人类文明的初期,有了人,就有了这个问题。

不知道大家认不认识这位法国的哲学家迪卡尔,他在17世纪就提出来了“我思故我在”。其实,从那个时候包括之前,哲学家们就开始思考,什么是 thinking、什么是being 。

人工智能没有那么长的时间,人类的历史有上千年的历史,但人工智能只有大概60年的历史。人工智能的早期,一个奠基性的人物是阿兰图灵,大家都知道图灵是个数学家。大概在五六十年前,图灵开始思考,怎么去创造一个thinking machine。他说,“要建造一个智能的机器的话,可能的方法就是,通过的感官来提供给它,让它能够学会,并且使用应用语言。”

智能机器需要两个特别重要的元素:感知和对含义的理解与推断

1、感知。我们可以看人的感知系统是视觉,人还有其他的感知系统,机器也可以有其它的感知系统,但视觉是一个的感知系统。

2、对含义的理解和推断。语言,基本上是人类特别的一个能力,大多数人都会同意,动物是没有这样的能力的。

所以,图灵远远没有建立起人工智能这个领域。但是,他带来了起初的一些重要的思想元素。就是说,我们要做一个会思考的机器,里面需要包括:视觉、语言。

图灵之后,有这么一位科学家,在座的同学们,可能都没有听说过他,他实际上是计算机界的一位泰斗,他是跟马文.明斯基他们在MIT批读人工智能的博士生,后来他到斯坦福做教授,他的名字叫TerryWinograd。

Terry是人工智能界,代把图灵的思想贯穿下去的一个人。而且,他也是现在在世的计算机界,一个伟大的计算机科学家之一。他不光在人工智能领域,做了重要的工作,而且他后来转行去做人机交互,也把这个领域重新带动了起来。

而且有意思的是,他长得很像爱因斯坦(很多人都说他像爱因斯坦),第二他是我的邻居,这是我们俩在我们的房子面前,我的背后是我的家、他的背后是他的家。所以,能住在这么一个泰斗级别的老教授的旁边,我一直觉得很幸福。

Terry带来了什么呢?Terry把人工智能,怎么去建造一个思考的机器。他说一个人,或者一个机器,要去理解世界,需要去感知。感知以后,需要做的件事是对这个世界的结构进行理解。

所以,叫Syntax Understanding。Syntax在自然语言处理领域叫语法,在计算机视觉这个领域可能叫三维结构。

Terry就说,Syntax以后,我们需要理解Semantics(语义)。Semantis做的事情就是 understanding Meaning(了解含义),语言有语言的含义,视觉有物体、有动作,有视觉的含义。

,当我们把Semantics和Syntax解决以后,智能的机器或者是人,主要解决的问题就是Inference ,Inference就是统计推导、统计推理这个过程。

所以Terry看来,要实现人工智能,需要有这3个要素:Syntax、Semantics、Inference 。

有了这样的思想框架做引导,Terry写了一篇在人工智能历史上非常重要的博士毕业论文。这个论文给了我们一个system,我不知道在座有没有同学或同行们,听说过这个SHRDLU,它用一个像积木一样的世界,用积木搭建了一个世界,在这个世界里,让我们来完成Syntax(语法)、Semantics(语义)、Inference(推导)这样的loop(循环)。

所以,在SHRDLU这个系统里,可以命令这个系统,你能不能拿起一个组块?这个计算机,就会把在红色的组块上面的绿色的组块先移走,然后把这个红色的组块拿起来。

再有一个指令是:把一个比你高一点组块给找出来,放进这个灰色的盒子里面。这个系统就会看,这个红色的积木是的,我们就把它放在灰色的盒子里面。

这个系统,不断的接受人的指令,来完成这件事情。这个过程,必须先把这个指令的语法给理解了,然后再把它的语义给理解了,然后来做这个指令。

这篇论文是70年代初写的,从70年代初一直到80年代末90年代。其实,人工智能貌似没有太多的发展,因为至少站在业界外,大家听到的人工智能的声音不是特别多。

为什么呢?如果70年代就有一个计算机系统,可以理解人的指令。为什么我们到2016年,才关注到人工智能?2016年,亚马逊的Echo和Alexa,也好像做的事情区别不大。

的问题在哪里呢?为什么60年代、70年代、80年代的人工智,能没有我们预期的做得那么好,问题出在它的演进的过程。

hand-design rules的3个比较大的致命问题

在机器学习这个领域崛起之前,人工智能的系统都是hand-design rules(手动设计规则),这张幻灯片不是让你看到里面的rule是什么,而是让你感到这个rule 有多复杂,而且都完全是用手工,用科学家的聪明的脑袋,想出来的rule。

这些rule,会有什么样的问题?其实Terry这样绝顶聪明的人,他能建立这个系统,这个rule肯定已经是包罗万象了,但是这些rule还是有3个比较大的致命问题:

1、scalable(可扩展的)。你不可能把天下所有的rule,都写进一个程序。比如说,大家用苹果有siri,你跟siri说“call me Fred”,siri就说“OK,这个听起来不错”。你再问一句「call me when you get a chance 」?”。这时siri就看不懂了,siri就说,你喜欢让我叫你「when you get a chance 」?。这就是hand-design rules出的差错。

2、adaptable(可适应的)。当你给系统设计这个rule的时候,你很难把它转换到另外一个rule。比如说,英文的语法、语义,我可以设计很多rule。可是,我要把它放进中文,它的语法就完全不一样了,我就得重新设计出来一套rule。

你可以想象,这不光是在自然语言处理中,比如说我设计一个怎么去看一个椅子,我可以设计一堆rule,但是换成一只猫的时候,所有椅子的rule,都不能再重复了,这是hand-designrules的第二个问题。

3、它是一个closed word。它要selmu,我们把这个word都了解了。所以,我可以把这个rule给come ples,但是这是一个非常大的工程,实际我们的大千世界是很难做这样的工程的。

所以说,hand-design rules在AI这个领域发展的早期,给我们带来了一些曙光,但是它并没有把我们带进真正的光明。

深度学习和神经络为何发生了一次井喷式的成长和革命?

到了80年代开始,一个重要的子领域在人工智能领域开始发展,就是机器学习。

机器学习是什么呢?机器学习和传统学习的区别,我在这里给大家画出来了。你可以想象,传统的学习,是用人认识这个知识,然后再灌输给它,让机器学习,这就像泰瑞他们做的事情一样。

但是,机器学习不一样,机器学习是把认知知识这一层给省掉了,可以直接把数据放进学习组件,让这个学习组件去学习一个知识,这个知识可以发挥作用。

所以,这是机器学习和人类学习本质上思路上的差别。

在机器学习这个领域蓬勃发展的过程中,就出现了很多很多不同的算法种类,我今天就没法跟大家详尽的一一说了。

但近一个特别重要的算法,就是所谓的Artificial Neural Network ,从80年代开始,它叫神经络。神经络有很长的历史,50年代Rosenbatt ,就提出了PERCEPTRON这个概念,这个概念就是把这些细胞怎么结合起来,然后一层一层地输入数据,然后输入结果(take layers of input and take output)。

到了60年代初, 一个重要的神经生物学的发现,又推动了这个思路,这就是Huble and Wiesel ,在通过对猫的脑子做实验的时候发现,哺乳动物视觉的感知,实际就有这种神经络的概念,它是一层一层的细胞不断的推进,从简单的层面到复杂的层面。

到了1980年,70年代末,一个重要的日本计算机科学家,叫Fukushima,做出了个Neocognnitron的神经络,可以识别数字和字母。

到了90年代末,通过Geoffrey Hinton、Yan LeCun进一步的把学习的rules更优化了以后,就出现了今天大家比较熟悉的卷积神经络。

近,给我们带来的一次神经络,或者叫深度学习冲击的work,是2012年Alex Krizhevsky和他的导师Geoffrey Hinton,一块写的 AlexNet,其实AlexNet和1998年的Convolutional Neural Networks区别不大。但是,为什么在2012年这个大致的历史时期,深度学习和神经络发生了一次井喷式的成长和革命呢?是因为3个重要的因素:

1、这些算法的不断优化和成长。

2、互联给我们带来的海量数据,这也是我和我的学生们,在9年前做的一项工作ImageNet。

3、硬件的发展。

所以很多人就说,Deep Learning的三个Ingredients : Algorithms(算法)Data(数据),Computation(运算)。它给我们带来了一次革命性的飞跃。

有了这个深度学习和机器学习的崛起,我们其实可以重新回到阿兰图灵和Terry给我们搭建的AI大的思路和框架里,重新解决一些在没有机器学习前完全解决不了的问题。

比如说,计算机视觉里面Syntax这个问题,这个问题实际上就是三维场景的结构,视觉世界的结构。这个问题,在过去的二三十年,有了长足的发展,用了很多跟机器学习的方法。今天,为什么无人车可以开始产业化,在算法方面很大的原因要感谢3D视觉,这几十年来的成就。这是其中一部分。

第二部分,我们说Semantics这个问题,在计算机视觉里面它是物体分类、场景分类、物体切割这些。这个领域,也是在这几年有蓬勃的发展,我们 Image Captioning团队一直在主持一个国际上的竞赛。从2010年开始,一直到2015年、2016年,机器的进步,已经基本上达到了,甚至它有时候超越了人的水平。你现在看到的这幅图是机器的错误率,2010年界Image Captioning的时候,错误率还在28%左右。到了去年2015年,这个错误率已经到了3.6%,人也差不多就是这个水平。所以,这是一个非常长足的进步。

刚才,我给大家分享的是两个单独的元素:Syntax、Semantics。其实,就像Terry提出的一样,要真正做好AI,要把这些元素全部结合起来。我们一步一步来看,下一步要结合的是Syntax、Semantics在计算机视觉里面它就是场景结构和语义,或者物体含义,一块的融合。

这项工作,也有不少人做,前段时间斯坦福的另外一位计算机视觉教授搜沃塞维塞西,他们做了项比较重要的工作,就把这个3D的建模和物体场景的识别,结合起来了。

我们再往下推进一步,可以看出,我们现在在尽量完善这个图片。我们现在把 Language加进来,结合Vision,这是阿兰图灵给我们提出来的人的智能目标之一。

所以,Language和Vision,是近人工智能界非常关注的点。

下面这个工作,主要结合的是Syntax和 Inference,它结合了Semantics,这是我的实验室近和Facebook的一次合作。我们联合发现了一个Benchmark(标杆),它的意义是什么呢?我们跟ImageNet比较一下,ImageNet主要在测试机器对Semantics的认知能力,就是物体分类。

这项工作,我们把它取名叫CLEVR,它测试的是机器对Language Vision在Syntax和Inference方面能达到多好,它跟ImageNet基本上是反的。

具体是怎么做呢?具体我们用了一个图像引擎,去模仿很多很多的场景,又回到了更像积木一样的世界。

在这些场景里面,我们又自动生成了很多问题。比如说,这张图里有没有和半球一样大的积木?这些问题是在挑战这个计算机系统对场景结构的理解,这个结构里面包括物体的大小,或者物体的材料,包括数字计算,也包括比较的能力,也包括空间的关系,包括逻辑运算。所以,这在测试计算机好几层的能力。

这个数据库,组成了很多很多不同的场景,提出了很多不同的问题。然后,我们就可以通过用的深度学习模型,来测试计算机做的怎么样。其中的,比如用CNN和LSTM,没有听过也没有关系,这是一种深度学习的模型。然后我们就会发现,计算机现在远远达不到人类的,比如数数能力,或者现在对材料的分析还不够好。而且,我们也远远达不到比较的能力,人是很容易比较出一个东西比另外一个东西大,计算机现在还远远没有达到。

所以说,这项工作还告诉我们,在Syntaxt和Inference方面,人工智能其实还任重道远,CLEVR这个Benchmark(基准),就给我们指出了一些比较明确的方向。

一点,我们怎么把language、Syntax 和 Semantics一块融合进来?这是近我们做的一系列关于看图说话的工作。看图说话就是,一个图片进来,我希望这个计算机讲出一个故事,比如一句话“两个男人在玩飞盘”。这个模型,我们是用了一个图片的模型,再加上一个语言的模型。

图片的模型用的是卷机神经络,语言的模型用的是一个LSTM。

刚开始,这个计算机在还没有足够学习能力的时候,给出的语句是非常傻的,慢慢的它就开始学习这个图片的内容了。到了,它可以说出其中的内容。

这是另外一个例子,计算机自动产生的一句话。近,我们把这个工作推动了,看图说话不光是说一句话,可以说很多句话,因为每一幅图里面有很多很多内容。所以,这幅图我们可以让计算机说出好几句不同的,关于这幅图片的话。这是另外一个例子。

看图说话,不光可以说几句话,可以说一段话,这是还没有被发表的,近的工作,这是我们实验室的两位学生,可以给计算机看一幅图,说出整个一段跟这个场景有关的话,这是我们近的一个工作。

计算机视觉和人工智能的未来趋势

在我结束之前,跟大家分享一下,我们认为下一步计算机视觉和人工智能,包括自然语言处理,还要往下怎么走。

泰瑞和图灵,给我们指出了这个结合Syntaxt,Inference和Semantics的路径,我们远远还没有完成这个愿景。比如说这幅图,现在计算机视觉可以告诉我们,这个图里有一些人,甚至这幅图的三维结构是什么,或者给我们一句话或者给我们几句话、N句话,就像刚才我们看的。

但是,我们人看到的远远不止这些,我们人看到的是一个非常有意思的故事,我们知道这里面的人是谁,我们知道他们的关系是什么,我们知道他们的情绪是什么,我们知道这幅图的幽默点在哪里。它可以给我们带来很多很多信息,这是计算机现在远远没有达到的。

所以,刚才很快的给大家分享的内容,主要是我的一个博士生杰斯顿江森做的,谢谢大家跟我一块分享近的工作。

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