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本文作者: 奕欣 | 2017-07-10 11:01 | 專題:GAIR 2017 |
雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按:在7月7日,由中國計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)(CCF)主辦,雷鋒網(wǎng)與香港中文大學(xué)(深圳)承辦的第二屆 CCF-GAIR全球人工智能與機(jī)器人峰會(huì)正式召開。今年CCF-GAIR的程序委員會(huì)主席、香港科技大學(xué)計(jì)算機(jī)系主任楊強(qiáng)教授,擔(dān)任了大會(huì)第一天人工智能前沿專場的「AI 學(xué)術(shù)前沿」主持人。學(xué)術(shù)前沿 Session 分別由兩位優(yōu)秀的學(xué)術(shù)界人士進(jìn)行演講,一位是 CMU 金出武雄教授,另一位是 UCL 副教授汪軍。在該 Session 結(jié)束后,雷鋒網(wǎng) AI 科技評論與楊強(qiáng)教授進(jìn)行了一次對話,整理如下。
您今天擔(dān)任的是 AI 學(xué)術(shù)前沿的主持人,您可以評價(jià)下今天兩位講者嗎?您聽了之后最大的感受是什么?
第一位演講嘉賓金出武雄是 CMU 機(jī)器人學(xué)院的領(lǐng)袖級人物了。特別有意思的一點(diǎn)是,你從他的演講中能夠感受到,他對機(jī)器人技術(shù)特別執(zhí)著,就是說他特別熱愛他做的那些機(jī)器人技術(shù),像摘果子的機(jī)器人?;蛘呤悄莻€(gè)自動(dòng)駕駛的無人直升機(jī);這些產(chǎn)品都非常接地氣。此外,金出武雄提過一個(gè)口號是說「做技術(shù)的,不是說做某一個(gè)切面,而是做一個(gè)完整的系統(tǒng)」。做完整系統(tǒng)其實(shí)挺難的,因?yàn)橐龊芏嗯c學(xué)術(shù)不直接掛鉤的東西,如果研究人員特別功利的話就做不到這點(diǎn),因?yàn)檫@需要花很多的時(shí)間來做不起眼的事情。但是,如果一旦做出來,這樣的項(xiàng)目就會(huì)影響非常大。
像金出武雄教授說的其中一個(gè)就是自動(dòng)駕駛汽車,金出武雄說,20 年前他所做的自動(dòng)駕駛汽車就在美國公路上跑了。實(shí)際上,我們現(xiàn)在看,自動(dòng)駕駛的各種技術(shù)人家早就在嘗試了。所以我覺得,這對我自己也挺有啟發(fā)的,這是一個(gè)研究態(tài)度和研究方法的問題。如果研究項(xiàng)目的「最后一公里」老是留給別人去做,而自己只是去做那些所謂「高、大、上」的、易于發(fā)表的東西,我們今天就不會(huì)有這樣的成果了。
第二個(gè)講者是 UCL (University College London) 的汪軍教授。他的工作特別有意思的方面就是:別人做一個(gè)智能體,他做多個(gè)智能體,甚至上百萬個(gè)智能體。然后,他用這些模擬的智能體去重構(gòu)物理現(xiàn)象。比方說他看到自然科學(xué)的雜志上發(fā)表了猞貍和兔子的種群數(shù)量規(guī)律研究,他就在虛擬世界給模擬出來。我覺得這種思路就挺好的。另外我們大家都知道「強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)」,但是當(dāng)它被真的用來做一個(gè)機(jī)器人驅(qū)動(dòng)的游戲,或者是用它來模擬經(jīng)濟(jì)的走向,這些我覺得確實(shí)是會(huì)出一些頂尖的工作。 他的講解也給得非常清楚,對學(xué)生而言,我覺得應(yīng)該是有很大啟發(fā)的。
其實(shí)早上潘院長其實(shí)講到一個(gè)現(xiàn)象,即工業(yè)先行的概念。您覺得潘院士為什么會(huì)強(qiáng)調(diào)工業(yè)界的作用?
在六十年代到不久以前,學(xué)術(shù)界都是科研的先行者。比如,像人工智能這樣的概念完全是學(xué)術(shù)界先提出的 。但是現(xiàn)在有點(diǎn)不同了,大學(xué)逐漸變成一個(gè)很保守的(環(huán)境),就好像到了一個(gè)朝代的末尾,大家都開始不進(jìn)取了,然后就有鴉片戰(zhàn)爭來敲開國門,讓人警醒了,說「啊,世界已經(jīng)變了?!顾越裉靵砬瞄T的「鴉片戰(zhàn)爭」就是谷歌這一類的公司,比如像 DeepMind 這樣的公司就出來說,你們說的不可能的事情是可以做的,不是說要等 100 年以后,也不是說你先出一百篇論文,然后再來判斷行不行,現(xiàn)在咱們就就能把一件貌似很難的事給做出來。
我覺得,這對學(xué)術(shù)界也是一個(gè)很大的啟發(fā),因?yàn)楝F(xiàn)在的計(jì)算機(jī)的學(xué)術(shù)界,相比工業(yè)界來說,顯得過于保守,逐漸變成一個(gè)非常顧及名利的地方,比如在比論文數(shù)。潘院士提出「工業(yè)先行」的觀察,我覺得是很敏銳的,這是一個(gè)很好的開端。
那像您做研究就是比較關(guān)注應(yīng)用領(lǐng)域?
對,我讓學(xué)生做的研究都得是真實(shí)的,就是來自工業(yè)的痛點(diǎn)問題,所以我找了很多工業(yè)的人跟我合作,比方說微信,金融界,汽車行業(yè),智慧城市的公司等。
我剛剛想到一個(gè)問題,此前您在接受雷鋒網(wǎng) AI 科技評論的采訪時(shí)表示,有應(yīng)用場景的人工智能才有前景,那我就想說反過來問,您自己做課題是怎么一個(gè)選擇方式?你覺得什么樣才叫有價(jià)值?
這是一個(gè)特別難的問題,讓大學(xué)里面的人找一個(gè)有實(shí)際場景的問題去研究,其實(shí)很不容易。我給你舉個(gè)例子,比如說念博士,經(jīng)常要念 4、5 年,一個(gè)學(xué)生用的這 4、5 年的時(shí)間里面有 80到90% 的時(shí)間都是在尋找好的題目。當(dāng)這個(gè)學(xué)生找到一個(gè)好的題目的時(shí)候,他/她基本就可以畢業(yè)了。在學(xué)校里,并不是老師給一開始給學(xué)生一個(gè)題目,然后學(xué)生就做五年。不是這樣的。學(xué)生花的時(shí)間,主要是在學(xué)會(huì)如何找題目,經(jīng)歷這樣的一個(gè)過程。在過程中,可能老師說這個(gè)題目不好,或者可能外界評價(jià)說這個(gè)題目不好,最后經(jīng)過很多起伏,然后到第四、五年終于找到了一個(gè)好題目,那么到了第五年年底就可以畢業(yè)了。這是一個(gè)很典型的過程。
找好的研究題目為什么這么難呢?就是找到一個(gè)有價(jià)值的題目,需要解決社會(huì)和工業(yè)的痛點(diǎn),而這種痛點(diǎn)是需要實(shí)踐過才知道的。所以,為什么不去工業(yè)界,問問人家到底痛點(diǎn)在哪里呢?
所以回到金出武雄教授身上,第一個(gè)想到的這些問題的可能也不是他自己,可能是他接觸的那些工業(yè)界的人??赡苡腥烁嬖V他,開車駕駛時(shí)燈光會(huì)反射回來,那金出武雄教授就會(huì)覺得,這可能是個(gè)研究問題。然后,他去告訴他的學(xué)生,鼓勵(lì)大家一起把這個(gè)課題做出來。(一個(gè)課題)應(yīng)該是這么來的。所以像過去那種閉門造車的例子,說學(xué)生在實(shí)驗(yàn)室里面關(guān)了五年,出來以后就是博士了,這往往是不可能的。
那么這是全球一個(gè)普遍的問題嗎?還是說其實(shí)國外情況會(huì)有些不同呢?
在國外, 有很多人從小就發(fā)現(xiàn)自己的研究興趣,就像金出武雄這樣的人,他就喜歡做研究這個(gè)事兒, 也不太會(huì)說這個(gè)東西是不是能賺錢、能買房 。在國內(nèi)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境越來越好,所以以后也會(huì)發(fā)展到有很多學(xué)生像金出武雄教授一樣,跟著興趣走,花大量的時(shí)間去做研究。那個(gè)時(shí)候,海內(nèi)外提的問題應(yīng)該才會(huì)是同一個(gè)水平的問題。 給足夠的時(shí)間,這個(gè)問題應(yīng)該能得到解決。
您指的「問題提的不是一個(gè)水平」,差異指的是什么方面?
比方說,你有時(shí)間精力經(jīng)常去一些前沿的會(huì)議,能跟在前沿研究的一些人接觸,才能知道下一個(gè)研究的熱點(diǎn)是什么。你如果比較少參加這些會(huì)議,接觸的人太少,而經(jīng)常把時(shí)間花在其他雜碎的事情上,那么到最后你可能提不出好的問題。就是說,雖然你跟別人一樣聰明,但是你就是沒有那個(gè)眼界;你接觸的人不同,你朋友圈不同,那么到最后你提的問題也會(huì)在不同的層次。
而此前在與楊強(qiáng)教授交流時(shí),雷鋒網(wǎng) AI 科技評論也針對學(xué)術(shù)界人才流失的問題與楊強(qiáng)教授做了探討,特摘錄如下:
楊教授您與包括華為、騰訊在內(nèi)的多個(gè)企業(yè)都有接觸,現(xiàn)在也是第四范式的首席科學(xué)家。您在學(xué)界和業(yè)界其實(shí)都是都有接觸,您認(rèn)為這兩者的合作嗯就是是否如何實(shí)現(xiàn)雙贏的局面,因?yàn)榍岸螘r(shí)間我是感覺到,學(xué)界有很多老師都開始流向產(chǎn)業(yè)界,您會(huì)不會(huì)有人才流失的擔(dān)心?
對于老師來說,首先我覺得很多老師出走是個(gè)好事,因?yàn)橐粋€(gè)人的學(xué)習(xí)應(yīng)該是終身學(xué)習(xí)的,很多老師在學(xué)校教學(xué)生,其實(shí)那些老師只能教書本的知識,這個(gè)對學(xué)生是一個(gè)誤導(dǎo),那更好的老師應(yīng)該是在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都做過老師。其實(shí)老師到工業(yè)界是去學(xué)習(xí)的,可能一開始他認(rèn)為自己是在幫助工業(yè)界,但是他會(huì)很快地發(fā)現(xiàn)并沒有原來想象的那么理想。
比方說找到數(shù)據(jù)并不是那么容易的,不是有人把數(shù)據(jù)放在那等著你來,而是你要設(shè)計(jì)一種機(jī)制,能夠讓人在共建數(shù)據(jù)的同時(shí)獲得獲利,那么這樣才能鼓勵(lì)別人把數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)出來。因?yàn)榇蠊径紩?huì)有很多部門,數(shù)據(jù)也是非常稀疏的,繁雜的,所以,如何能夠得到你的研究所需要的數(shù)據(jù),這本身就是一個(gè)大學(xué)問。這個(gè)體會(huì),在學(xué)校的環(huán)境里,是學(xué)不到碰不到的。所以,總結(jié)起來就是,學(xué)校需要鼓勵(lì)老師到工業(yè)去做一段,這樣老師才能變得成熟,老師才能對學(xué)生負(fù)責(zé)任。
在工業(yè)界,老師能跟著商業(yè)人才和業(yè)務(wù)人才學(xué)習(xí)如何構(gòu)建一個(gè)完整的商業(yè)閉環(huán),能夠把一個(gè)技術(shù),比方說無人駕駛啊或者計(jì)算機(jī)視覺,和真正的產(chǎn)業(yè)結(jié)合起來,發(fā)揮作用。這個(gè)不僅僅是說技術(shù)可以在工業(yè)界不斷提高,把準(zhǔn)確率率提高百分之多少的問題,而更重要的是說,能夠給技術(shù)找到一個(gè)合適的場景,能和一個(gè)業(yè)務(wù)鏈條緊密結(jié)合起來。
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