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李开复:从1983到2017,我的幸运与遗憾

时间:2019-12-04 23:24:16 出处:河北快3下注平台-河北快3注册平台_河北快3官网平台

  文/李开复

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  今天跟亲戚亲戚其他同学讲个故事。

  1983-1988年,我正在卡内基·梅隆大学读计算机博士。

  我正忙着暑期教书,秋天投身奥赛罗人机博弈(黑白棋游戏,那是机器第一次真正意义上打败人类冠军的比赛)。

  我的导师瑞迪教授(Raj Reddy,图灵奖得主、卡内基梅隆大学计算机系终身教授、美国工程院院士)从美国国防部得到了50万美元的经费,用来做不指定语者、大词库、连续性的语音识别。

  也什么都有有 说,他希望机器能听懂任何人的声音,倘若都可不都可以 懂上千个词汇,懂亲戚亲戚其他同学自然连续说出的每的话。

  这有一一四个多难题图片有的是当时无解的难题图片。

  而瑞迪教授大胆地甩掉项目,希望同時 避免这有一一四个多难题图片。他在全美招聘了50多位教授、研究员、语音学家、学生、线程池员,以启动這個 有史以来最大的语音项目。

  我也在这50人名单之内。

  当时的科研背景是,业界将会有类式今天强度学习的算法,但一个劲没办法 实现数据标准化,数据量也过低够大。

  美国几大语音识别实验室(如MIT、 CMU、 SRI、 IBM、贝尔实验室)有的是各用各的数据库,测试数据不同,训练数据不同,使用的语言模型不同,测试的词汇量什么都有有 同。什么都有有都各称业界第一,亲戚亲戚其他同学莫衷一是。

  而每个大公司有的是我本人的商业需求,比如说在语音识别方面,当年做打字机的IBM想做语音打字机,垄断美国电信的AT&T要求贝尔实验室识别电话号码,什么都有有大公司并没办法 动力来帮助小公司或学校。而小公司和学校,往往不不 否资源做些较小的数据集,结果通常什么都有有 如大公司的好。

  不仅没办法 ,数据不标准对AI研究而言是致命的,最后原应分析什么都有有难题图片,包括:

  1、将会测试语料库不同,最后识别结果,亲戚亲戚其他同学无法克隆好友,也无法验证。彼此不认可,倘若将会数据没办法 打通,算法就更不将会打通了。

  2、将会每家做的领域不同,最后的结果有的是可比。這個领域词汇量小,比较容易,倘若做出结果也将会不不 否通用。這個领域词汇量大,倘若约束什么都有有,什么都有有能说的内容不不 ,原应分析比较容易识别,什么都有有 能通用。

  3、将会每家训练集不一样大,而训练集越大,一般结果越好。什么都有有,有将会结果做的好,被认为并有的是靠算法,什么都有有 靠数据量大。

  4、对于学术单位来说,最大的难题图片来自于没办法 足够的资源(也没办法 兴趣)埋点、清洗、标注几滴 的语料。对于小公司来说,语料和计算力有的是难题图片。

  最后,瑞迪教授计划采用“专家系统”来完成项目,将会這個 法律方法可不都可以 的数据有限。

  专家系统是早期人工智能的有一一四个多重要分支,让人把它看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能线程池系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家不不 避免的复杂难题图片。

  但我不认同。

  2

  事先参加过的奥赛罗的人机博弈,让人对统计概念有了充分的理解,我对瑞迪教授的研究法律方法产生动摇。

  我相信建立大型的数据库,倘若对大的语音数据库进行分类,有将会避免专家系统不不 否避免的难题图片。

  另外,在1985年,美国标准局 (NationalInstitute of Standards and Technology)也意识到数据不标准会影响科研进步。什么都有有在语音识别难题图片上,标准局设定了标准的语音和语言的训练集、测试集。要求每个学校的每个团队都用同样的训练集来训练模型,都可不都可以 我本人调好系统参数,比赛最后一天亲戚亲戚其他同学拿到数据,有一天时间跑出结果,亲戚亲戚其他同学评比。

  我从這個 标准数据集和测试看多将会。

  再三思考后,我决定鼓足勇气,向瑞迪教授直接表达我的想法。我对瑞迪说:“倘若转投统计学,用统计学来避免這個 ‘不特定语者、大词汇、连续性语音识别’。”

  我以为瑞迪会這個失望,没想到他這個都没办法 生气,他轻轻地问:“那统计法律方法何如避免这三难题图片图片呢?”

  瑞迪教授耐心地听完我激情的回答后,用他那永远温和的声音不知道:“开复,你对专家系统和统计的观点,我是不同意的,倘若让人支持你用统计的法律方法去做,将会我相信科学没办法 绝对的对错,亲戚亲戚其他同学有的是平等的。倘若,我更相信有一一四个多有激情的人是将会找到更好的避免方案的。”

  那一刻,我的感动无以伦比。将会对有一一四个多教授来说,学生要用我本人的法律方法作出有一一四个多与他唱反调的研究。教授不但没办法 动怒,还给予充分的支持,这在什么都有有地方是不可想象的。

  统计学可不都可以 大数据库,亲戚亲戚其他同学何如不不 建立起大的数据库呢?

  瑞迪教授看多我愁眉不展的样子,再一次给了我支持。你说歌词 ,“开复,人太好说我还是对你的研究法律方法有所保留,倘若,在科学的领域里,人太好也无所谓老师和学生的区别,亲戚亲戚其他同学有的是面临这有一一四个多难题图片的攻克者,什么都有有,将会你真的可不都可以 数据库,没办法 ,让人去说服政府帮你建立有一一四个多大的数据库吧!”

  瑞迪教授并且说服了美国政府部门和美国标准局埋点并提供了几滴 数据。我用美国标准局提供的标准大数据,跟多家拿国家钱的机构数据,并且這個不拿国家钱的单位(如:IBM,AT&T)也参与进来,我可使用的数据越滚越大。

  除了大数据,统计学的法律方法还可不都可以 非常快的机器,瑞迪教授又让人购买了最新的Sun 4机器。此后每次有新的机器,他有的是说:“先问问开复要并不。” 做论文的两年多,我为宜花了他几十万美元的经费。

  瑞迪教授的宽容再次让人感觉到這個伟大的力量,这是這個自由和信任的力量。

  3

  在导师的支持下,我始于英文疯狂的科研工作。

  当时,我带着另一位学生同時 用统计的法律方法做语音识别。同時 ,這個50多人用专家系统做同样的难题图片。从法律方法上来说,亲戚亲戚其他同学在竞争,倘若在瑞迪教授的领导下,亲戚亲戚其他同学分享一切,亲戚亲戚其他同学用同样的样本训练和测试。

  在1986年底,我的统计系统和亲戚其他同学的专家系统达到了为宜一样的水平,40%的辨认率。這個太好还是全部不不 否用的系统,但毕竟是学术界第一次尝试没办法 难的难题图片,亲戚亲戚其他同学还是比较欣喜和乐观的。

  1987年5月,亲戚亲戚其他同学大幅度地提升了训练的数据库,采用了新的建模法律方法,不但不不 用统计学的法律方法学习每有一一四个多音,倘若都可不都可以 用统计学的法律方法学习每有一一四个多音之间的转折。针对這個音的样本过低,我又想出了這個法律方法(generalized triphones)来合并這個的音。这三项工作岂有的是把机器的语音识别率从另一一四个多的40%提高到了50%!并且又提高到96%。

  统计学的法律方法用于语音识别初步被验证是正确的方向。

  亲戚亲戚其他同学都相信了我用的机器学习法律方法和隐马可夫模型算法,倘若背叛了不可行的专家系统(专家系统只达到50%的识别率)。在我的博士论文基础上,并且的Nuance,微软、苹果76手机手机苹果76手机手机等公司做出了业界最领先的产品。

  1988年4月,我受邀到纽约参加一年一度的世界语音学术会议,发表学术论文。

  這個 成果撼动了整个学术领域。这是当时计算机领域里最顶尖的科学成果。

  语音识别率大幅度提高,让全世界语音研究领域闪烁出一道希望的光芒,从此,所有以专家系统研究语音识别的人全部转向了统计法律方法。

  会后,《纽约时报》派记者JohnMarkoff来到匹兹堡对我作了采访,文章发表于1988年7月6日,占了科技版首页的整个半版。在这篇文章里,马可奥夫大力报道了我的论文的突破。当时,我只人太好在和有一一四个多和蔼可亲的记者聊天,事后,我才知道这是一名才华横溢的著名记者,三次提名普利策奖,并在斯坦福兼教。

这是1988年,《纽约时报》对我博士论文的报道

  并且,《商业周刊》把我的发明 选为1988年最重要的发明 家 。年仅26岁初出茅庐的我,第一次亮相就获得另一一四个多的成功,让人感到很幸运,也让人有了继续向科技高峰攀爬的动力。

  而我也倘若拿到了卡内基·梅隆大学的计算机博士学位,这离我1983年入学不不 否4年半的时间。在卡内基·梅隆大学的计算机学院,同学们平均6年以上不不 拿到博士学位,我用没办法 短的时间拿到博士学位,是一项新的纪录。

  我也倘若破格留校,成为一名26岁的助理教授。

  4

  遗憾的是,人太好我找到了方向和基本法律方法,但以当时的数据量级和计算水平,语音AI研究很难有商业化将会。我最终还是背叛科研界,进入商界,用产品改变世界。

  50年过了,AI发展的土壤终于肥沃起来。

  伴随互联网和移动互联网而来的大数据、高效的计算机运算能力等条件都齐备了。科研人员可不都可以 的数据集不再没办法 难以触碰,什么都有有 可不都可以 其他同学牵头让更多的公司参与进来。这在50多年前,我还是有一一四个多AI科研人员的时代,能接触到真实世界里没办法 海量的数据,是个遥不可及的梦想。

  我当年受惠于瑞迪教授的帮助和指导,今天也非常希望能给更多和我一样的年轻人,创造研究将会和条件。

  什么都有有,昨天创新工场、搜狗、今日头条联合发起“AI Challenger 全球AI挑战赛”。三家公司分别投入几滴 资金、也甩掉千万量级高质量开放数据集与宝贵GPU资源。

  同時 ,我也倡导商界和科研界能采用几滴 的数据和标准的测试法律方法,也欢迎更多的数据公司不不 参与到這個 平台里。

  希望亲戚亲戚其他同学推出的Challenger.ai,都可不都可以 帮助到中国AI人才成长。

  在我看来,这次AIChallenger绝对不什么都有有 有一一四个多活动,也绝对不什么都有有 有一一四个多奖金50万、年底就始于英文的竞赛,这是推进中国AI人才成长的重大催化剂。

  希望3年或5年后,亲戚亲戚其他同学再来回顾這個 段青春时光英文 ,亲戚亲戚其他同学发现中美AI人才之间没办法 落差了,还能想到AI Challenger在另一一四个多重大过程中扮演了有一一四个多小小角,让人感到這個 切有的是价值。

  欢迎亲戚亲戚其他同学登录大赛官网Challenger.ai,获取信息并报名。关于这场大赛的具体信息可点击文末的链接了解(要在电脑页面上不不 报名哦)。

  亲戚亲戚其他同学将会无法想象,我有多么羡慕亲戚亲戚其他同学,生活在数据爆炸的时代,其他同学提供数据和奖金池,让有才华的人一展拳脚。

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