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从边缘走到顶峰,“神经网络之父”是坚持的极少数
  1. 2018/2/27 11:32:39
  2. 类型:原创
  3. 来源:齐乐娱乐
  4. 报纸编辑:齐乐娱乐
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【齐乐娱乐在线】如今提起人工智能,“深度学习”和“机器学习”是两个常常被挂在嘴边的词。但作为“深度学习”和“机器学习”基础的“神经网络”,在上世纪五十年代左右却被主流学术界认为是错误的概念。
AI人物@ Jocelyn      如今提起人工智能,“深度学习”和“机器学习”是两个常常被挂在嘴边的词。但作为“深度学习”和“机器学习”基础的“神经网络”,在上世纪五十年代左右却被主流学术界认为是错误的概念。提出这一概念的Geoffrey Hinton,尽管如今被称为“神经网络之父”,但在当时也是学术界的边缘人物。      不过他没有退缩,他坚持认为神经网络的想法不是错误的,主要的问题是计算能力。当时的电脑无法处理数百万张图片,样本容量也是在太小,因此想要让计算机挖掘出图片背后的意义,进行大量的训练是十分必要的。随后的30年里,Geoffrey Hinton一直徘徊在人工智能研究的边缘地带,一直坚持着“计算机可以像人类一样思考”这一观点。 拥有良好判断力的少数派      Geoffrey Hinton最初的想法来自于一个朋友向他描述的全息图工作原理,由于出身科学家世家,Hinton很快联想到人类大脑也是如此。而人类大脑的信息是通过一个巨大的,由神经元图谱连接起来的细胞网络传播,在多达十亿条的路径上发射、连接和传输,那么计算机是不是也能像这样工作呢?      当时的学术界普遍认为计算机在规则和逻辑方面做得最好,神经网络的概念根本就是错误的。但Hinton却没有丝毫动摇,1972年在爱丁堡大学攻读博士学位时也选择了研究神经网络。每周,他的导师都会对他说,“你这是在浪费时间。”但Hinton的研究还在慢慢取得了一些成功。      博士毕业后,Hinton被里根政府的外交政策所困扰,因此带着妻子搬到了多伦多,并接受了加拿大高级研究所的工作邀约。很快,Hinton组建起了一支专攻深度学习的人才团队,其中包括OpenAI的联合创始人兼董事Ilya Sutskever。回忆起2000年的“人工智能寒冬”, Sutskever说道:“当时我们只有十个人左右,资金非常匮乏。虽然我们是局外人,但我们觉得我们有一种罕见的洞察力,十分与众不同。”      九年时间飞逝,当计算机终于有能力挖掘海量数据时,超级神经网络开始在语音和图像识别方面超越基于逻辑的人工智能。很快,业内的大型科技公司,如微软、Facebook、谷歌等纷纷开始投资。2012年,谷歌公司的绝密实验室Google X(现在名为X),宣布建立一个由16000个电脑处理器组成的神经网络,并将其用在YouTube上。      随后,该实验室从YouTube上提取了数百万个随机的、没有标签的视频,输入到这台新的超级计算机中,并通过编程使其能够理解所看到的内容。最终,神经网格从无数个关于猫的视频中成功分辨出了猫,这也成为了人工智能领域发展过程中的一个激动人心的时刻。      之后,Hinton和他的助手们就成为了人工智能浪潮中的领导者。 2013年,Google X的高级研究员Jeff DeanHinton招进了谷歌。有趣的是,原本就不属于体制内学者的Hinton,突然之间成为了体制的建立者。尽管观点曾经被业界抛弃,但如今却成为人工智能行业里最炙手可热的人物。      “我之所以能产生巨大的影响力,是因为我是极少数相信这种方法的人之一,而且那些相信这个方向的学生也加入了我,和我一起工作。我必须从他们当中选出那些有良好判断力的人,”Hinton笑着说,“好的判断力意味着他们同意我的意见。” 尊敬的读者,因版权问题,如需阅读全文请订阅《齐乐娱乐》哦!谢谢大家的支持!纸质版订阅可在当地邮局订阅,订阅代码77-19,订阅价250元/全年刊!或者你也可以订阅电子版,无纸化更便宜,订阅价158元/全年刊,支持手机、电脑、iPad多个终端观看,读者想从哪期订阅就从哪期订阅,还拥有6版独家电子增刊!点击这里进入购买页面或手机淘宝扫描下方二维码 
本文出自2018-02-26出版的《齐乐娱乐》2018年第08期 A.新闻周刊
(网站编辑:pcw2013)


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