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華人之光!《時代雜誌》百大人物吳恩達打造人工智慧史上最遠大計劃—Google Brain

By DANIELA HERNANDEZ
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有種理論說,人類的智慧源自於一個演算法。

大約7年前,史丹佛電腦工程教授吳恩達(Andrew Ng)意外發現這個理論,改變了他的職業生涯,也點燃他對人工智慧的熱情。

這個理論的根據是:人腦中負責處理聲音的部分其實也可以處理視覺影像,但只有在人腦發育的初期才能辦到,這說明了大腦每一部分的職責分工原本是不確定的。換句話說,人腦究其本質而言,是一台可以被調整以執行特定任務的通用系統。

吳恩達說,人工智慧發展早期時大家都認為要實現人工智慧,就必須建立成千上萬個獨立的計算機模型。一個模型或者演算法去模擬語言,另一個模組則處理聲音等等,似乎是難以克服的障礙。

吳恩達自小的夢想就是發明能像人類一樣思考的機器,但進入大學開始接觸到當時盛行的人工智慧觀念時,他就放棄了。後來,他成為大學教授,還不斷地勸學生放棄人工智慧這個「不切實際的夢想」。直到有一天,他接觸到了霍金斯(編按:Jeff Hawkins,是有神經科學研究背景的人工智慧專家。)發揚光大的「單一演算法」假說,讓他重拾了兒時的夢想。

誰能搞懂人腦,就能設計下一代的電腦

受改變的,不僅僅是吳恩達的職業生涯。他目前主要的研究領域是電腦工程技術中的「深度學習」,研究的主要目的是打造能像人腦一樣處理數據的機器。

目前,深度學習的研究已經不限於學界,Google和蘋果這樣的大公司也意識到了其中的巨大機會。吳恩達和Google的其他研究人員一起成立了有史以來人工智慧領域目標最遠大的計畫——Google Brain。

這項計畫的目的是結合電腦科學與神經科學,在人工智慧領域是空前絕後的舉動。吳恩達說,「我發現工程師和科學家之間存在巨大的鴻溝。」工程師們想要構建有用的人工智慧系統,而科學家們卻仍苦於理解人腦錯綜複雜的工作機制,長久下來,神經科學並不能夠解決建造智慧機器的工程師們遇到的困難。

此外,科學家們總是覺得他們最懂「大腦」,不大願意與其他領域的研究人員合作。最終的結果,就是工程師們開始建造出不像人腦運作的人工智慧系統,做出類似Roomba吸塵器之類的「假智慧」機器人系統,而不是人工智慧。

不過,在吳恩達和其他人的努力下,情況開始改變,美國國家心理衛生研究所(National Institute of Mental Health)主任因索博士(Dr. Thomas Insel)表示:「大家已經有了共識,誰能搞懂人腦如何運作,就能設計出下一代電腦。」

從Google、中國到歐巴馬政府,大家都在瘋深度學習

「深度學習(Deep Learning)」是新興的電腦科學領域,簡單說就是透過硬體與軟體模仿人類大腦運作,收集資料、分析逐漸認識事物的外形和聲音,以人類的方式思考與學習。

吳恩達是從事該研究的其中一人。2011年,他在Google成立Google Brain項目,最近幾個月,Google更擴大在深度學習研究,併購了加拿大多倫多大學教授、「神經網路教父」辛頓(Geoffrey Hinton)的人工智慧機構。中國最大搜尋引擎百度也建立了深度學習實驗室,在深度學習領域投入龐大資源。吳恩達稱,其他科技巨頭如微軟和高通(Qualcomm)也都開始延攬更多具神經科學演算相關的電腦專家。

在美國歐巴馬政府也宣布,將支持一項跨領域的BRAIN計畫,許多類似的項目也正如雨後春筍般出現,宣告「大神經網路時代」已經到來。

人工智慧的無窮可能性

隨著行動裝置的崛起,破解人類神經密碼的重要性不言而喻。裝置體積越來越小,要求的運算速度、準確性也越來越高。但隨著裝置的電晶體尺寸不斷縮水,精確度與效能也大打折扣。人工智慧技術就能提供更好的解決方案。

不過,科學家的目標並不只是將運算裝置縮小,而是讓電腦發揮更多潛力。不管背後的演算法多麼複雜,目前的電腦仍無法幫助人類處理生活瑣事,這些需要更先進的圖像智慧和能力才能擁有像人類的注意力和記憶力,能做到這點,就能開啟人工智慧無窮的可能性。

而Google、IBM、微軟、蘋果、百度這些公司爭相開發機器學習技術的原因,正是為了其蘊藏的龐大商機。紐約大學教授、深度學習領域的專家樂康(Yann LeCun)教授預測,2年內將出現大量的深度學習領域新創公司,很多大公司會展開收購。

但即使是優秀的工程師也不太懂人類大腦,所以擁有一些神經科學的知識至關重要。負責百度的語音和圖像辨識系統的余凱說:「我們要與神經科學家更緊密合作」,他正在考慮聘請一位該領域科學家。

「它給了我實現真正人工智慧的希望,不,不只是希望!」吳恩達正在朝夢想邁進,他說:「我們還沒有找到正確的演算法,這可能要花幾十年的時間,這是艱難的夢想,但我認為還是有希望。」

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Source Photo Credit Tags
author DANIELA HERNANDEZ
written wired.com
translated Jasper Hsu
photo_credit Ariel Zambelich
google , 蘋果 , 人工智慧 , 百度 , 機器學習 , 深度智慧

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