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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  今天跟亲戚他们歌词 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60 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。

  也一些一些说,他希望机器能听懂任何人的声音,有过后还才能懂上千个词汇,懂亲戚他们歌词 自然连续说出的每话语。

  这另一俩个 什么的问题都是当时无解的什么的问题。

  而瑞迪教授大胆地拿下项目,希望共同解决这另一俩个 什么的问题。他在全美招聘了60 多位教授、研究员、语音学家、学生、应用应用程序员,以启动你你是什么有史以来最大的语音项目。

  我也在这60 人名单之内。

  当时的科研背景是,业界可能性有相似今天角度学习的算法,但总是那末 实现数据标准化,数据量也缺陷够大。

  美国几大语音识别实验室(如MIT、 CMU、 SRI、 IBM、贝尔实验室)都是各用各的数据库,测试数据不同,训练数据不同,使用的语言模型不同,测试的词汇量一些一些同。一些一些都各称业界第一,亲戚他们歌词 莫衷一是。

  而每个大公司都是当事人的商业需求,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,一些一些大公司并那末 动力来帮助小公司或学校。而小公司和学校,往往只有资源做些较小的数据集,结果通常一些一些如大公司的好。

  不仅那末 ,数据不标准对AI研究而言是致命的,最后原因一些一些什么的问题,包括:

  1、可能性测试语料库不同,最后识别结果,亲戚他们歌词 无法一键复制,也无法验证。彼此不认可,有过后可能性数据那末 打通,算法就更可能性性打通了。

  2、可能性每家做的领域不同,最后的结果都是可比。一些领域词汇量小,比较容易,有过后做出结果也可能性只有通用。一些领域词汇量大,有过后约束一些一些,一些一些能说的内容越多,原因比较容易识别,一些一些能通用。

  3、可能性每家训练集不一样大,而训练集越大,一般结果越好。一些一些,有可能性结果做的好,被认为并都是靠算法,一些一些靠数据量大。

  4、对于学术单位来说,最大的什么的问题来自于那末 足够的资源(也那末 兴趣)分类分类整理、清洗、标注几瓶的语料。对于小公司来说,语料和计算力都是什么的问题。

  最后,瑞迪教授计划采用“专家系统”来完成项目,可能性你你是什么妙招才能 的数据有限。

  专家系统是早期人工智能的另一俩个 重要分支,让他把它看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能应用应用程序系统,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才能解决的繁复什么的问题。

  但我不认同。

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  前一天参加过的奥赛罗的人机博弈,让他对统计概念有了充分的理解,我对瑞迪教授的研究妙招产生动摇。

  我相信建立大型的数据库,有过后对大的语音数据库进行分类,有可能性解决专家系统只有解决的什么的问题。

  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。一些一些在语音识别什么的问题上,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,还才能当事人调好系统参数,比赛最后一天亲戚他们歌词 拿到数据,有一天时间跑出结果,亲戚他们歌词 评比。

  我从你你是什么标准数据集和测试看后可能性。

  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,用统计学来解决你你是什么‘不特定语者、大词汇、连续性语音识别’。”

  我以为瑞迪会一些失望,没想到他一些都那末 生气,他轻轻地问:“那统计妙招怎样才能解决这三大什么的问题呢?”

  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我不知道:“开复,你对专家系统和统计的观点,我是不同意的,有过后让他支持你用统计的妙招去做,可能性我相信科学那末 绝对的对错,亲戚他们歌词 都是平等的。有过后,我更相信另一俩个 有激情的人是可能性找到更好的解决方案的。”

  那一刻,我的感动无以伦比。可能性对另一俩个 教授来说,学生要用当事人的妙招作出另一俩个 与他唱反调的研究。教授不但那末 动怒,还给予充分的支持,这在一些一些地方是不可想象的。

  统计学才能 大数据库,亲戚他们歌词 怎样才能才能建立起大的数据库呢?

  瑞迪教授看后我愁眉不展的样子,再一次给了我支持。他说,“开复,人太好说我还是对你的研究妙招有所保留,有过后,在科学的领域里,人太好也无所谓老师和学生的区别,亲戚他们歌词 都是面临这另一俩个 什么的问题的攻克者,一些一些,可能性你真的才能 数据库,那末 ,让他去说服政府帮你建立另一俩个 大的数据库吧!”

  瑞迪教授以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几瓶数据。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,以后一些不拿国家钱的单位(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,统计学的妙招还才能 非常快的机器,瑞迪教授又让他购买了最新的Sun 4机器。此后每次有新的机器,他一定会说:“先问问开复要越多。” 做论文的两年多,我大概花了他几十万美元的经费。

  瑞迪教授的宽容再次让他感觉到你你是什么伟大的力量,这是你你是什么自由和信任的力量。

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  在导师的支持下,我始于了了了疯狂的科研工作。

  当时,我带着另一位学生共同用统计的妙招做语音识别。共同,一些60 多人用专家系统做同样的什么的问题。从妙招上来说,亲戚他们歌词 在竞争,有过后在瑞迪教授的领导下,亲戚他们歌词 分享一切,亲戚他们歌词 用同样的样本训练和测试。

  在1986年底,我的统计系统和亲戚他们歌词 的专家系统达到了大概一样的水平,40%的辨认率。你是什么太好还是完整性只有用的系统,但毕竟是学术界第一次尝试那末 难的什么的问题,亲戚他们歌词 还是比较欣喜和乐观的。

  1987年5月,亲戚他们歌词 大幅度地提升了训练的数据库,采用了新的建模妙招,不但才能用统计学的妙招学习每另一俩个 音,有过后还才能用统计学的妙招学习每另一俩个 音之间的转折。针对一些音的样本缺陷,我又想出了你你是什么妙招(generalized triphones)来合并一些的音。这三项工作果然把机器的语音识别率从原先的40%提高到了60 %!以后又提高到96%。

  统计学的妙招用于语音识别初步被验证是正确的方向。

  亲戚他们歌词 都相信了我用的机器学习妙招和隐马可夫模型算法,有过后选择选择离开了不可行的专家系统(专家系统只达到60 %的识别率)。在我的博士论文基础上,以后的Nuance,微软、苹果5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。

  你你是什么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整性转向了统计妙招。

  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,我只人太好在和另一俩个 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

  以后,《商业周刊》把我的科学科学发明 选为1988年最重要的科学科学发明 家 。年仅26岁初出茅庐的我,第一次亮相就获得原先的成功,让他感到很幸运,也让他有了继续向科技高峰攀爬的动力。

  而我都是过后拿到了卡内基·梅隆大学的计算机博士学位,这离我1983年入学只有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年以上才能拿到博士学位,我用那末 短的时间拿到博士学位,是一项新的纪录。

  我都是过后破格留校,成为一名26岁的助理教授。

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  遗憾的是,人太好我找到了方向和基本妙招,但以当时的数据量级和计算水平,语音AI研究那末有商业化可能性。我最终还是选择离开科研界,进入商界,用产品改变世界。

  60 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。科研人员才能 的数据集不再那末 难以触碰,一些一些才能 他们牵头让更多的公司参与进来。这在60 多年前,我还是另一俩个 AI科研人员的时代,能接触到真实世界里那末 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,创造研究可能性和条件。

  一些一些,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瓶资金、也拿下千万量级高质量开放数据集与宝贵GPU资源。

  共同,我也倡导商界和科研界能采用几瓶的数据和标准的测试妙招,也欢迎更多的数据公司才能参与到你你是什么平台里。

  希望亲戚他们歌词 推出的Challenger.ai,还才能帮助到中国AI人才成长。

  在我看来,这次AIChallenger绝对不一些一些另一俩个 活动,也绝对不一些一些另一俩个 奖金60 万、年底就始于了的竞赛,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,亲戚他们歌词 再来回顾你你是什么段岁月,亲戚他们歌词 发现中美AI人才之间那末 落差了,还能想到AI Challenger在原先重大过程中扮演了另一俩个 小小角,让他感到你你是什么切都是价值。

  欢迎亲戚他们歌词 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(要在电脑页面上才能报名哦)。

  亲戚他们歌词 可能性无法想象,我有多么羡慕亲戚他们歌词 ,生活在数据爆炸的时代,他们提供数据和奖金池,让有才华的人一展拳脚。