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地平线余凯:人工智能未来发展方向是深度学习+贝叶斯网络
来源:互联网  (转载协议)   发布日期:2017-02-14 14:41   浏览:13432专栏投稿 值班编辑:QQ281688302

新浪科技李根这是余凯宣布创业后第二次参加亚布力中国企业家论坛。这一次,这位人工智能方面的专家最大的感受是:整个投资界和企业界对人工智能的了解更加深入、更接近真实的状态,开始从门外进入门内。一年前,这位百度IDL的创立者、地平线机器人技术创始

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百度IDL创立者、地平线机器人技术创始人及CEO余凯 新浪科技摄

新浪科技 李根

这是余凯宣布创业后第二次参加亚布力中国企业家论坛。这一次,这位人工智能方面的专家最大的感受是:整个投资界和企业界对人工智能的了解更加深入、更接近真实的状态,开始从门外进入门内。

一年前,这位百度IDL的创立者、地平线机器人技术创始人,还需向参会企业家解释“深度学习”、“人工智能”,“神经网络”……但仅仅一年后,人工智能就完成了快速知识普及,“是什么”的问题早已被解决,更多企业家再公开和私下的交流中,开始频频问到余凯:人工智能“为什么”和“怎么用”。

余凯参加了一个名为“互联网下半场”的论坛,他的感受是:“无论是嘉宾的观点还是台下的问题,都是关于人工智能的,所以大家的关注有增无减。”

实际上,就在这个“互联网下半场”的论坛上,是否真有“下半场”竞争的问题还被发言嘉宾质疑,但惊人一致地是,所有人都认为下一波技术革命便是人工智能。

不过,在这一波人工智能革命中,具体发展方向如何?为什么说深度学习解决不了所有问题?小数据学习又是怎样一回事?人工智能的人才培养该如何来做?

余凯在接受新浪科技专访时,谈到了如下观点:

新浪科技:这是第二次来亚布力企业家论坛,感受有何不同?

余凯:大家对人工智能的理解更加透彻、更加到位、更加理性,我觉得有AlphaGo这样的事件的影响推动,但更多是企业家和投资人在过去的一年里自身努力的结果,包括很多企业家跑到硅谷、以色列去访问学习,所以他们对这个产业方向,对技术的关键和壁垒有了更充分的了解。我认为从门外开始进入门内了。

新浪科技:整个企业界开始朝着更明确的方向发展?

余凯:对,比如说大家越来越多地认识到:人工智能仅仅是一个算法的话,或许不能够根本解决问题,产生的价值也不是特别大,如果更多地从整体系统、解决方案去垂直做透的话,才能建立起更深的壁垒,创造价值。我觉得这点的话,我觉得是越来越朝着正确的、到位的方向在发展。

新浪科技:地平线来说,什么方向是正确、到位的方向?

余凯:大方向是软硬件结合,很关注处理器。因为算法和硬件结合,能产生上千倍效率提升,使得很多事情都变得可能。

新浪科技:目前谈到人工智能,关于神经网络的观点会比较多,但也有声音把神经网络批评为“黑箱”出了问题很难找。

余凯:我觉得这是一个蛮深入的问题,因为我们不光谈深度学习的优势,也要看到它的劣势、它的边界,我们才能找到这种正确往前的方向。

深度神经网络确实有这个问题,相对来讲是一个比较黑箱的系统,所以我也觉得在自动驾驶这个领域,其实它面临一些挑战,因为在这里面,大家希望这是一个可控的,功能安全方面得到保障的系统,我们不希望它出现异常的这种行为。

怎么去达到这一点呢?地平线在这一块其实很早就开始意识到,深度学习不是人工智能惟一的要素。我们必须要把深度学习跟其他的一些框架,比如说增强学习、网络结合在一起,使得整个系统是一个相对来讲白箱的系统。这个是我们一直在研发的这个方向。

新浪科技:所以如果说现在有一些技术去取代神经网络的话,您看好的是哪个?

余凯:深度神经网络其实更加适合做感知,而贝叶斯理论的核心是推理,只有从感知到推理才能到决策。所以最终来讲,你希望达到一种理性的推理、理性的决策,这里面正好是贝叶斯网络一个大行其道的地方,所以我是非常看好这个方向。

未来汽车的自动驾驶,应该是深度学习跟贝叶斯网络结合的这么一个思路。

新浪科技:神经网络需要大量的数据训练才有成效,回到无人车领域,比方撞车、紧急情况等情况,就很难有大量的数据让网络学习,您怎么看待这个问题?

余凯:没错,这面临到未来的一个趋势,是一个“小数据学习”的问题。这个趋势要有一个完全不同的思路,而不是盲目的灌数据,因为大量采集的数据都是正常路况的数据,而这种紧急情况的数据是没有的,所以这对深度学习是一个挑战。

这就要加入更多的因果推理,因果推理的这个框架衍生出来的就是贝叶斯网络,这个是加州大学洛杉矶分校Judea Pearl教授,在80年代就已经很著名的成果,曾经在人工智能这个领域是非常主流,后来由于神经网络的发展大家淡忘了。

但是历史总是回旋往复地往上去发展。就像80年代的时候,深度神经网络其实当时也非常主流,但是90年代就被人给淡忘了。我认为80年代被Judea Pearl提出来的“因果推理”,现在应该被提上议事日程。

过去十年深度神经网络发展,让我们在感知这个领域突飞猛进。但是所有的这些人工智能,包括自动驾驶,其实感知都是为了决策来服务,所以最终要走到决策。

一旦走到决策的话,所谓这些小数据、这种紧急情况,实际上是要根据这个情况然后做一个决策,就是在很多的状态空间里面,去找到风险最小的一个路径。这里面其实是各种的因果推理,不是识别。

深度神经网络是识别,如果是因果推理,就需要有一个因果推理的框架来做这个事情。

地平线的核心团队,包括我自己的背景,都是在人工智能这个领域工作了很长时间,所以我们能够以一个更高的视角来看这个问题,不仅仅是当前热什么咱们就做什么,因为当时热的东西一定会过去。

新浪科技:刚刚结束的AAAI17上,大会收录的论文,来自中国的投稿数量第一次超过美国,这个数字能说明什么?以前也有统计说人工智能领域中国人很厉害。

余凯:中国整个来讲对人工智能的关注度越来越高。但论文中虽然有很多从名字能看出来是中国人,但大部分估计还是在美国的留学生或者华裔学者。数字还不能说明问题。因为中国本土的科研这块其实还是有差距的,有蛮大差距。

我们整个创新的土壤,相对来讲还比较偏急功近利。

新浪科技:您之前也批评过说有一些AI企业有抄袭或者比较急功近利的情况。

余凯:对,真正愿意平心静气,去做比较长远的、创新性研究的人和企业在中国还比较少。华人学者在这个领域的规模越来越大,这也是正常的,因为我们的人口基数大,但是有没有更多的创新性的东西在这里面出来。

好像据说今年 Best Paper 什么之类的其实并不是华人,所以我们还是有空间继续去努力。未来我还是很乐观,华人在整个人工智能领域的影响力,最后会变得非常领先。

新浪科技:很多企业都说,人工智能的专业人才不好招。您在实践中,也会遇到这样的困扰么?您又是怎么解决的?

余凯:我们去年在9月份有一次大规模的巡回校招,收了一批顶尖的学生,我对这个还是比较满意,我们会进行内部培训。

包括我以前在百度的时候,当时成立深度学习研究院,那个时候中国大学没有培养什么人工智能、深度学习方面的人才,基本上很多都是我们自己培养,后来很多人在百度或者其他公司里成为顶尖的中坚力量。所以我们可以去培养。

我们有个计划,所有我们今年校招录取的学生,夏天的时候把他们全带到硅谷去,进行为期半个月的一个培训,我会请世界顶尖的专家来给他们讲课。

新浪科技:您是看中什么样的条件去招这些应届生、去招这些未毕业的学生的话,是需要他的逻辑好或者是工程能力强、还是就是得数学好?

余凯:我看中的,还是所谓德才兼备。

德,就是合作的能力,还有对整个使命感,对未来世界的好奇。人工智能改变世界的这么一个使命感跟好奇心,不断学习的这种愿望,我觉得这个是这个人的一个基本面。其次的话,在数学、在编程这些方面,应该有相当不错素养。

基本上是这两个方面,我们还是比较强调综合能力。比如说德这块,其实也包括学生的这种人文素质。最近我越来越觉得,好的工程师往往有很好的人文素养跟人文关怀。

新浪科技:现在在人工智能领域,您的公司来讲,最缺的是哪方面的人才,产品经理或者算法高手是哪方面的一个人才是比较缺的?

余凯:我觉得都需要。只是做一个研究的话,其实有的时候是需要有一个创意,而且要非常非常的出众,但是做企业的话,实际上你会发现,需要把好多不同的方面都组合在一起,最后成为一个很优秀的产品或者是技术。

企业强调的是综合能力,而学术界的技术创新是一个想法的突破,这个很不一样。所以驾驭一个企业的复杂度远比学术研究要高。

新浪科技:刚结束不久的CES上,地平线联合英特尔推出了最新的 ADAS 系统,目前有什么进一步进展?

余凯:CES到现在时间比较短,技术上很难说有什么突破性进展,但CES结束后,我们收到了不少车厂的联系,可以透露的是,有两家世界最大的车厂都向我们发出了合作联系。

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