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商界領(lǐng)袖

李開復(fù):從1983到2017,我的幸運(yùn)與遺憾

分類: 商界領(lǐng)袖 創(chuàng)業(yè)詞典 編輯 : 創(chuàng)業(yè)知識(shí) 發(fā)布 : 01-05

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歡迎關(guān)注“創(chuàng)事記”的微信訂閱號:sinachuangshiji  文/李開復(fù)  1  今天跟大家講個(gè)故事。

  1983-1988年,我正在卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)讀計(jì)算機(jī)博士。

  我正忙著暑期教書,秋天投身奧賽羅人機(jī)博弈(黑白棋游戲,那是機(jī)器第一次真正意義上打敗人類冠軍的比賽)。

  我的導(dǎo)師瑞迪教授(Raj Reddy,圖靈獎(jiǎng)得主、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計(jì)算機(jī)系終身教授、美國工程院院士)從美國國防部得到了300萬美元的經(jīng)費(fèi),用來做不指定語者、大詞庫、連續(xù)性的語音識(shí)別。

  也就是說,他希望機(jī)器能聽懂任何人的聲音,而且可以懂上千個(gè)詞匯,懂人們自然連續(xù)說出的每一句話。

  這三個(gè)問題都是當(dāng)時(shí)無解的問題。

  而瑞迪教授大膽地拿下項(xiàng)目,希望同時(shí)解決這三個(gè)問題。

他在全美招聘了30多位教授、研究員、語音學(xué)家、學(xué)生、程序員,以啟動(dòng)這個(gè)有史以來最大的語音項(xiàng)目。

  我也在這30人名單之內(nèi)。

  當(dāng)時(shí)的科研背景是,業(yè)界已經(jīng)有類似今天深度學(xué)習(xí)的算法,但一直沒有實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,數(shù)據(jù)量也不足夠大。

  美國幾大語音識(shí)別實(shí)驗(yàn)室(如MIT、 CMU、 SRI、 IBM、貝爾實(shí)驗(yàn)室)都是各用各的數(shù)據(jù)庫,測試數(shù)據(jù)不同,訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同,使用的語言模型不同,測試的詞匯量也不同。

所以都各稱業(yè)界第一,大家莫衷一是。

  而每個(gè)大公司都有自己的商業(yè)需求,比如說在語音識(shí)別方面,當(dāng)年做打字機(jī)的IBM想做語音打字機(jī),壟斷美國電信的AT&T要求貝爾實(shí)驗(yàn)室識(shí)別電話號碼,所以大公司并沒有動(dòng)力來幫助小公司或?qū)W校。

而小公司和學(xué)校,往往只有資源做些較小的數(shù)據(jù)集,結(jié)果通常也不如大公司的好。

  不僅如此,數(shù)據(jù)不標(biāo)準(zhǔn)對AI研究而言是致命的,最后導(dǎo)致很多問題,包括:  1、因?yàn)闇y試語料庫不同,最后識(shí)別結(jié)果,大家無法復(fù)制,也無法驗(yàn)證。

彼此不認(rèn)可,而且因?yàn)閿?shù)據(jù)沒有打通,算法就更不可能打通了。

  2、因?yàn)槊考易龅念I(lǐng)域不同,最后的結(jié)果都不可比。

有些領(lǐng)域詞匯量小,比較容易,但是做出結(jié)果也可能不能通用。

有些領(lǐng)域詞匯量大,但是約束很多,所以能說的內(nèi)容不多,導(dǎo)致比較容易識(shí)別,也不能通用。

  3、因?yàn)槊考矣?xùn)練集不一樣大,而訓(xùn)練集越大,一般結(jié)果越好。

所以,有可能結(jié)果做的好,被認(rèn)為并不是靠算法,而是靠數(shù)據(jù)量大。

  4、對于學(xué)術(shù)單位來說,最大的問題來自于沒有足夠的資源(也沒有興趣)收集、清洗、標(biāo)注大量的語料。

對于小公司來說,語料和計(jì)算力都是問題。

  最后,瑞迪教授計(jì)劃采用“專家系統(tǒng)”來完成項(xiàng)目,因?yàn)檫@個(gè)方法需要的數(shù)據(jù)有限。

  專家系統(tǒng)是早期人工智能的一個(gè)重要分支,你可以把它看作是一類具有專門知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)的計(jì)算機(jī)智能程序系統(tǒng),一般采用人工智能中的知識(shí)表示和知識(shí)推理技術(shù)來模擬通常由領(lǐng)域?qū)<也拍芙鉀Q的復(fù)雜問題。

  但我不認(rèn)同。

  2  之前參加過的奧賽羅的人機(jī)博弈,讓我對統(tǒng)計(jì)概念有了充分的理解,我對瑞迪教授的研究方法產(chǎn)生動(dòng)搖。

  我相信建立大型的數(shù)據(jù)庫,然后對大的語音數(shù)據(jù)庫進(jìn)行分類,有可能解決專家系統(tǒng)不能解決的問題。

  另外,在1985年,美國標(biāo)準(zhǔn)局 (NationalInstitute of Standards and Technology)也意識(shí)到數(shù)據(jù)不標(biāo)準(zhǔn)會(huì)影響科研進(jìn)步。

所以在語音識(shí)別問題上,標(biāo)準(zhǔn)局設(shè)定了標(biāo)準(zhǔn)的語音和語言的訓(xùn)練集、測試集。

要求每個(gè)學(xué)校的每個(gè)團(tuán)隊(duì)都用同樣的訓(xùn)練集來訓(xùn)練模型,可以自己調(diào)好系統(tǒng)參數(shù),比賽最后一天大家拿到數(shù)據(jù),有一天時(shí)間跑出結(jié)果,大家評比。

  我從這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集和測試看到機(jī)會(huì)。

  再三思考后,我決定鼓足勇氣,向瑞迪教授直接表達(dá)我的想法。

我對瑞迪說:“我希望轉(zhuǎn)投統(tǒng)計(jì)學(xué),用統(tǒng)計(jì)學(xué)來解決這個(gè)‘不特定語者、大詞匯、連續(xù)性語音識(shí)別’。

”  我以為瑞迪會(huì)有些失望,沒想到他一點(diǎn)都沒有生氣,他輕輕地問:“那統(tǒng)計(jì)方法如何解決這三大問題呢?”  瑞迪教授耐心地聽完我激情的回答后,用他那永遠(yuǎn)溫和的聲音告訴我:“開復(fù),你對專家系統(tǒng)和統(tǒng)計(jì)的觀點(diǎn),我是不同意的,但是我可以支持你用統(tǒng)計(jì)的方法去做,因?yàn)槲蚁嘈趴茖W(xué)沒有絕對的對錯(cuò),我們都是平等的。

而且,我更相信一個(gè)有激情的人是可能找到更好的解決方案的。

”  那一刻,我的感動(dòng)無以倫比。

因?yàn)閷σ粋€(gè)教授來說,學(xué)生要用自己的方法作出一個(gè)與他唱反調(diào)的研究。

教授不但沒有動(dòng)怒,還給予充分的支持,這在很多地方是不可想象的。

  統(tǒng)計(jì)學(xué)需要大數(shù)據(jù)庫,我們?nèi)绾尾拍芙⑵鸫蟮臄?shù)據(jù)庫呢?  瑞迪教授看到我愁眉不展的樣子,再一次給了我支持。

他說,“開復(fù),雖然說我還是對你的研究方法有所保留,但是,在科學(xué)的領(lǐng)域里,其實(shí)也無所謂老師和學(xué)生的區(qū)別,我們都是面臨這一個(gè)難題的攻克者,所以,如果你真的需要數(shù)據(jù)庫,那么,讓我去說服政府幫你建立一個(gè)大的數(shù)據(jù)庫吧!”  瑞迪教授后來說服了美國政府部門和美國標(biāo)準(zhǔn)局收集并提供了大量數(shù)據(jù)。

我用美國標(biāo)準(zhǔn)局提供的標(biāo)準(zhǔn)大數(shù)據(jù),跟多家拿國家錢的機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù),后來一些不拿國家錢的單位(如:IBM,AT&T)也參與進(jìn)來,我可使用的數(shù)據(jù)越滾越大。

  除了大數(shù)據(jù),統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法還需要非常快的機(jī)器,瑞迪教授又幫我購買了最新的Sun 4機(jī)器。

此后每次有新的機(jī)器,他都會(huì)說:“先問問開復(fù)要不要。

” 做論文的兩年多,我至少花了他幾十萬美元的經(jīng)費(fèi)。

  瑞迪教授的寬容再次讓我感覺到一種偉大的力量,這是一種自由和信任的力量。

  3  在導(dǎo)師的支持下,我開始了瘋狂的科研工作。

  當(dāng)時(shí),我?guī)е硪晃粚W(xué)生一起用統(tǒng)計(jì)的方法做語音識(shí)別。

同時(shí),其他30多人用專家系統(tǒng)做同樣的問題。

從方法上來說,我們在競爭,但是在瑞迪教授的領(lǐng)導(dǎo)下,我們分享一切,我們用同樣的樣本訓(xùn)練和測試。

  在1986年底,我的統(tǒng)計(jì)系統(tǒng)和他們的專家系統(tǒng)達(dá)到了大約一樣的水平,40%的辨認(rèn)率。

這雖然還是完全不能用的系統(tǒng),但畢竟是學(xué)術(shù)界第一次嘗試這么難的問題,大家還是比較欣喜和樂觀的。

  1987年5月,我們大幅度地提升了訓(xùn)練的數(shù)據(jù)庫,采用了新的建模方法,不但能夠用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法學(xué)習(xí)每一個(gè)音,而且可以用統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法學(xué)習(xí)每兩個(gè)音之間的轉(zhuǎn)折。

針對有些音的樣本不夠,我又想出了一種方法(generalized triphones)來合并其他的音。

這三項(xiàng)工作居然把機(jī)器的語音識(shí)別率從原來的40%提高到了80%!后來又提高到96%。

  統(tǒng)計(jì)學(xué)的方法用于語音識(shí)別初步被驗(yàn)證是正確的方向。

  大家都相信了我用的機(jī)器學(xué)習(xí)方法和隱馬可夫模型算法,并且拋棄了不可行的專家系統(tǒng)(專家系統(tǒng)只達(dá)到60%的識(shí)別率)。

在我的博士論文基礎(chǔ)上,后來的Nuance,微軟、蘋果等公司做出了業(yè)界最領(lǐng)先的產(chǎn)品。

  1988年4月,我受邀到紐約參加一年一度的世界語音學(xué)術(shù)會(huì)議,發(fā)表學(xué)術(shù)論文。

  這個(gè)成果撼動(dòng)了整個(gè)學(xué)術(shù)領(lǐng)域。

這是當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)領(lǐng)域里最頂尖的科學(xué)成果。

  語音識(shí)別率大幅度提高,讓全世界語音研究領(lǐng)域閃爍出一道希望的光芒,從此,所有以專家系統(tǒng)研究語音識(shí)別的人全部轉(zhuǎn)向了統(tǒng)計(jì)方法。

  會(huì)后,《紐約時(shí)報(bào)》派記者JohnMarkoff來到匹茲堡對我作了采訪,文章發(fā)表于1988年7月6日,占了科技版首頁的整個(gè)半版。

在這篇文章里,馬可奧夫大力報(bào)道了我的論文的突破。

當(dāng)時(shí),我只覺得在和一個(gè)和藹可親的記者聊天,事后,我才知道這是一名才華橫溢的著名記者,三次提名普利策獎(jiǎng),并在斯坦福兼教。

這是1988年,《紐約時(shí)報(bào)》對我博士論文的報(bào)道  后來,《商業(yè)周刊》把我的發(fā)明選為1988年最重要的科學(xué)發(fā)明。

年僅26歲初出茅廬的我,第一次亮相就獲得這樣的成功,讓我感到很幸運(yùn),也讓我有了繼續(xù)向科技高峰攀爬的動(dòng)力。

  而我也因此拿到了卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)博士學(xué)位,這離我1983年入學(xué)只有4年半的時(shí)間。

在卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)的計(jì)算機(jī)學(xué)院,同學(xué)們平均6年以上才能拿到博士學(xué)位,我用這么短的時(shí)間拿到博士學(xué)位,是一項(xiàng)新的紀(jì)錄。

  我也因此破格留校,成為一名26歲的助理教授。

  4  遺憾的是,雖然我找到了方向和基本方法,但以當(dāng)時(shí)的數(shù)據(jù)量級和計(jì)算水平,語音AI研究很難有商業(yè)化機(jī)會(huì)。

我最終還是離開科研界,進(jìn)入商界,用產(chǎn)品改變世界。

  30年過了,AI發(fā)展的土壤終于肥沃起來。

  伴隨互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)而來的大數(shù)據(jù)、高效的計(jì)算機(jī)運(yùn)算能力等條件都齊備了。

科研人員需要的數(shù)據(jù)集不再那么難以觸碰,只是需要有人牽頭讓更多的公司參與進(jìn)來。

這在30多年前,我還是一個(gè)AI科研人員的時(shí)代,能接觸到真實(shí)世界里如此海量的數(shù)據(jù),是個(gè)遙不可及的夢想。

  我當(dāng)年受惠于瑞迪教授的幫助和指導(dǎo),今天也非常希望能給更多和我一樣的年輕人,創(chuàng)造研究機(jī)會(huì)和條件。

  所以,昨天創(chuàng)新工場、搜狗、今日頭條聯(lián)合發(fā)起“AI Challenger 全球AI挑戰(zhàn)賽”。

三家公司分別投入大量資金、也拿出千萬量級高質(zhì)量開放數(shù)據(jù)集與寶貴GPU資源。

  同時(shí),我也倡導(dǎo)商界和科研界能采用大量的數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)的測試方法,也歡迎更多的數(shù)據(jù)公司能夠參與到這個(gè)平臺(tái)里。

  希望我們推出的Challenger.ai,可以幫助到中國AI人才成長。

  在我看來,這次AIChallenger絕對不只是一個(gè)活動(dòng),也絕對不只是一個(gè)獎(jiǎng)金200萬、年底就結(jié)束的競賽,這是推進(jìn)中國AI人才成長的重大催化劑。

  希望3年或5年后,我們再來回顧這一段時(shí)光,我們發(fā)現(xiàn)中美AI人才之間沒有落差了,還能想到AI Challenger在這樣重大過程中扮演了一個(gè)小小角,我就感到這一切都有價(jià)值。

  歡迎大家登錄大賽官網(wǎng)Challenger.ai,獲取信息并報(bào)名。

關(guān)于這場大賽的具體信息可點(diǎn)擊文末的鏈接了解(要在電腦頁面上才能報(bào)名哦)。

  你們可能無法想象,我有多么羨慕你們,生活在數(shù)據(jù)爆炸的時(shí)代,有人提供數(shù)據(jù)和獎(jiǎng)金池,讓有才華的人一展拳腳。

01-05

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