李开复:从1983到2017,我的幸运与遗憾

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  文/李开复

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  今天跟村里人 歌词 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200万美元的经费,用来做不指定语者、大词库、连续性的语音识别。

  也也不说,他希望机器能听懂任何人的声音,日后 可不都要懂上千个词汇,懂村里人 歌词 自然连续说出的每的话。

  这有好几个 间题完正时会当时无解的间题。

  而瑞迪教授大胆地搞定项目,希望一齐避免这有好几个 间题。他在全美招聘了200多位教授、研究员、语音学家、学生、任务管理器池池员,以启动两种生活有史以来最大的语音项目。

  我也在这200人名单之内。

  当时的科研背景是,业界可能有类式今天厚度学习的算法,但一个劲好难实现数据标准化,数据量也不足英文够大。

  美国几大语音识别实验室(如MIT、 CMU、 SRI、 IBM、贝尔实验室)完正时会各用各的数据库,测试数据不同,训练数据不同,使用的语言模型不同,测试的词汇量也不同。所以都各称业界第一,村里人 歌词 莫衷一是。

  而每个大公司完正时会本人的商业需求,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,所以大公司并好难动力来帮助小公司或学校。而小公司和学校,往往必须资源做些较小的数据集,结果通常也不如大公司的好。

  不仅好难,数据不标准对AI研究而言是致命的,最后意味所以间题,包括:

  1、可能测试语料库不同,最后识别结果,村里人 歌词 无法克隆技术,也无法验证。彼此不认可,日后 可能数据好难打通,算法就更可能打通了。

  2、可能每家做的领域不同,最后的结果完正时会可比。或多或少领域词汇量小,比较容易,日后 做出结果也可可不都要通用。或多或少领域词汇量大,日后 约束所以,所以能说的内容越多,意味比较容易识别,也不能通用。

  3、可能每家训练集不一样大,而训练集越大,一般结果越好。所以,有可能结果做的好,被认为并完正时会靠算法,也不靠数据量大。

  4、对于学术单位来说,最大的间题来自于好难足够的资源(也好难兴趣)分类分类整理、清洗、标注血块的语料。对于小公司来说,语料和计算力完正时会间题。

  最后,瑞迪教授计划采用“专家系统”来完成项目,可能两种生活辦法 都要的数据有限。

  专家系统是早期人工智能的有好几个 重要分支,我能 把它看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能任务管理器池池系统,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要能避免的简化间题。

  但我不认同。

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  事先参加过的奥赛罗的人机博弈,我我你要对统计概念有了充分的理解,我对瑞迪教授的研究辦法 产生动摇。

  我相信建立大型的数据库,日后 对大的语音数据库进行分类,有可能避免专家系统必须避免的间题。

  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。所以在语音识别间题上,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,可不都要本人调好系统参数,比赛最后一天村里人 歌词 拿到数据,有一天时间跑出结果,村里人 歌词 评比。

  我从两种生活标准数据集和测试看完可能。

  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:“假使 转投统计学,用统计学来避免两种生活‘不特定语者、大词汇、连续性语音识别’。”

  我以为瑞迪会或多或少失望,没想到他或多或少都好难生气,他轻轻地问:“那统计辦法 如可避免这三大间题呢?”

  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别问我:“开复,你对专家系统和统计的观点,我是不同意的,日后 我我你要支持你用统计的辦法 去做,可能我相信科学好难绝对的对错,村里人 歌词 完正时会平等的。日后 ,我更相信有好几个 有激情的人是可能找到更好的避免方案的。”

  那一刻,我的感动无以伦比。可能对有好几个 教授来说,学生要用本人的辦法 作出有好几个 与他唱反调的研究。教授不但好难动怒,还给予充分的支持,这在所以地方是不可想象的。

  统计学都要大数据库,村里人 歌词 如可要能建立起大的数据库呢?

  瑞迪教授看完我愁眉不展的样子,再一次给了我支持。也许,“开复,好的反义词说我还是对你的研究辦法 有所保留,日后 ,在科学的领域里,好的反义词也无所谓老师和学生的区别,村里人 歌词 完正时会面临这有好几个 间题的攻克者,所以,可能你真的都要数据库,好难,我我你要去说服政府帮你建立有好几个 大的数据库吧!”

  瑞迪教授日后 说服了美国政府部门和美国标准局分类分类整理并提供了血块数据。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,日后 或多或少不拿国家钱的单位(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,统计学的辦法 还都要非常快的机器,瑞迪教授又我我你要购买了最新的Sun 4机器。此后每次有新的机器,他时会说:“先问问开复要好的反义词。” 做论文的两年多,我共要花了他几十万美元的经费。

  瑞迪教授的宽容再次我我你要感觉到两种生活伟大的力量,这是两种生活自由和信任的力量。

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  在导师的支持下,我现在刚开使了疯狂的科研工作。

  当时,我带着另一位学生一齐用统计的辦法 做语音识别。一齐,或多或少200多人用专家系统做同样的间题。从辦法 上来说,村里人 歌词 在竞争,日后 在瑞迪教授的领导下,村里人 歌词 分享一切,村里人 歌词 用同样的样本训练和测试。

  在1986年底,我的统计系统和村里人 歌词 的专家系统达到了共要一样的水平,40%的辨认率。这好的反义词还是完正必须用的系统,但毕竟是学术界第一次尝试好难难的间题,村里人 歌词 还是比较欣喜和乐观的。

  1987年5月,村里人 歌词 大幅度地提升了训练的数据库,采用了新的建模辦法 ,不但要能用统计学的辦法 学习每有好几个 音,日后 可不都要用统计学的辦法 学习每有好几个 音之间的转折。针对或多或少音的样本不足英文,我又想出了两种生活辦法 (generalized triphones)来合并或多或少的音。这三项工作果真把机器的语音识别率从另有好几个 的40%提高到了200%!日后 又提高到96%。

  统计学的辦法 用于语音识别初步被验证是正确的方向。

  村里人 歌词 都相信了我用的机器学习辦法 和隐马可夫模型算法,日后 背叛了不可行的专家系统(专家系统只达到200%的识别率)。在我的博士论文基础上,日后 的Nuance,微软、苹果65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。

  两种生活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完正转向了统计辦法 。

  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,我只好的反义词在和有好几个 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

  日后 ,《商业周刊》把我的伟大的科学发明选为1988年最重要的科学伟大的科学发明。年仅26岁初出茅庐的我,第一次亮相就获得另有好几个 的成功,我我你要感到很幸运,也我我你要有了继续向科技高峰攀爬的动力。

  而我也日后 拿到了卡内基·梅隆大学的计算机博士学位,这离我1983年入学必须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年以上要能拿到博士学位,我用好难短的时间拿到博士学位,是一项新的纪录。

  我也日后 破格留校,成为一名26岁的助理教授。

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  遗憾的是,好的反义词我找到了方向和基本辦法 ,但以当时的数据量级和计算水平,语音AI研究好难有商业化可能。我最终还是背叛科研界,进入商界,用产品改变世界。

  200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。科研人员都要的数据集不再好难难以触碰,也不都要村里人 牵头让更多的公司参与进来。这在200多年前,我还是有好几个 AI科研人员的时代,能接触到真实世界里好难海量的数据,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,创造研究可能和条件。

  所以,昨天创新工场、搜狗、今日头条联合发起“AI Challenger 全球AI挑战赛”。三家公司分别投入血块资金、也搞定千万量级高质量开放数据集与宝贵GPU资源。

  一齐,我也倡导商界和科研界能采用血块的数据和标准的测试辦法 ,也欢迎更多的数据公司要能参与到两种生活平台里。

  希望村里人 歌词 推出的Challenger.ai,可不都要帮助到中国AI人才成长。

  在我看来,这次AIChallenger绝对不也不有好几个 活动,也绝对不也不有好几个 奖金200万、年底就现在刚开使的竞赛,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,村里人 歌词 再来回顾两种生活段时空电视剧,村里人 歌词 发现中美AI人才之间好难落差了,还能想到AI Challenger在另有好几个 重大过程中扮演了有好几个 小小角,我能 感到两种生活切完正时会价值。

  欢迎村里人 歌词 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(要在电脑页面上要能报名哦)。

  村里人 歌词 可能无法想象,我有多么羡慕村里人 歌词 ,生活在数据爆炸的时代,村里人 提供数据和奖金池,让有才华的人一展拳脚。