施乐研究中心CEO:机器最终将学会自我编程

施乐公司帕洛阿尔托研究中心的Stephen Hoover和《科学美国人》的编辑畅谈机器学习的革命之路:机器最终会自我编程。
[audio mp3="/wp-content/uploads/2015/11/PodcastFinal380HooverMachineLearning.mp3"][/audio]   采访实录: 欢迎来到《科学美国人》,本科学讲座发表于2015年11月10日。我是史蒂夫·米尔斯基(Steve Mirsky)。今天将是一期简短的节目,现在我将把本次节目交给《科学美国人》的科技版副主编——拉里.格林尼米尔(Larry Greenemeier,以下用LG表示): 我们人类感到复杂的事情,计算机却总能做的不错。比如疯狂的捣鼓大量数字,或是运行复杂的算法。另一方面,计算机却很难在人群中认出一些特定的声音或面孔,这可是大多数孩子在丢开尿布之前就学会了的事。 然而,事情正在急剧变化。未来十年左右,机器将能够更加轻易地模拟人类这些天赋能力。而且他们将同我们一样,通过经验来学习。 对计算机来说,「经验」是指一遍又一遍的输入数据模式,直到他们自己能够自动识别特定的声音或图像。这个过程被称为「机器学习」。 为了更好的理解日趋临近的智能机器以及它对我们日常生活的意义,我在最近一次纽约智能虚拟助理会议(译者注:该会议于2015年10月13-14日举行,会议主要展示智能虚拟助理的最新技术和企业发展情况。)上同史蒂芬.胡佛(Stephen Hoover,以下用SH表示)好好聊了一次,他是施乐公司帕洛阿尔托研究中心(Xerox's Palo Alto Research Center)的CEO。以下是我们谈话的已编辑版本。当时,我们从现在飞速发展的机器学习谈起。 SH:「过去的五年的确发生了很大变化,如今的计算机能够更深入的理解我们的要求以及我们要做的尝试......你能确确实实的看到这些理解被嵌入到产品里。比如,许多读者都熟悉的Nest温控器(译者注:美国Nest Lab公司开发的一款智能家居设备,2014年被谷歌收购)。该温控器内部安有智能代管功能。这样一来,我就不再需要对温控器编程了,对吧?因为它会从我的行为中学习,学习我在做的事,同时了解我给出指令时的语境,然后把经验返还给我。这就叫内置智能代理...以后你会看到越来越多内置这些功能的产品。」 LG:机器学习在其中又扮演了什么样的角色呢? SH:「采用这种机器学习方式的话,你不再需要为计算机去编写太多的程序,也就是不需要把一个任务分解为一系列步骤去逐步完成。机器学习的过程是从数据里学习正确的答案。机器为其自己编程。」 LG:似乎有点像人类还是儿童时期的学习方式。 SH:「就像你给你的女儿展示一本书里的汽车,你接着再展示另一辆。你说这是车,那也是车。她也学着说,车。他们通过带标签的数据学习......在这个过程里,我们给孩子们编程去认知汽车吗?我的意思是,在某种意义上,你确实如此,而这正是机器学习。同样,你给电脑展示一堆实例,你给这些例子打上标签,然后它学习如何做到这一点...这就需要有一个核心代码,即学习算法。然后,它就能在多种语境下应用了......可以说,我们已经从『电脑帮助人』切换到『人帮助电脑』的时代了。」 LG:你可不能光谈机器学习的算法,还得讲讲那些使之实现的硬件。 SH:「有些事曾经对计算机来说是很难的,而人类能够轻易做到,比如识别一个微笑。计算机之所以现在能做到,这是因为摩尔定律...摩尔定律即每18个月,计算能力提高一倍。这就使我们现在能够编写更多,更复杂的软件。」 LG:比如像智能手机和它的应用程序? SH:「在你的iPhone里,没错,这个小玩意[拿出他自己的手机]堪比1998年给整个世界天气状况建模的克雷超级计算机(Kray supercomputer),而它现在就被你带在你的口袋里......但这就是最神奇的事情之一,想想它里面吧。有一块15美元的芯片,集成了GPS、加速计、压力传感器。其中GPS可以告诉你在世界的哪个位置,精确到一米。而且是在世界任何地方都可以使用,你只是花了15美元一次性购买。这是惊人的发展。因此,这些能够感知世界的硬件可以为软件提供更多信息,从而做出更好的决策,这非常重要。这就是物联网(Internet of Things)的整个想法...」 「物联网,这个说法让我们想到谷歌。谷歌及其搜索不正是扩大了人类的记忆么?在过去,如果不想找寻所需信息上花费太多时间,我们不得不事先知道一切,然后再跑图书馆,查卡片目录。但在今天,事实上,我没有必要知道太多。当我说自己知道,我指的是必须记住一系列的事情。现在,我只需要用关键词去谷歌一下即可知道一系列知识。我的心智扩大到了人类所有的知识。而物联网正是现实版的谷歌搜索。」 「我的意思是,这样一想,我的身体可以如地球一样大。我想知道缅因州奥古斯塔市的温度;我想知道在北京的污染状态;我想知道今天在全食超市有没有新鲜的鱼。遍布世界的传感器将会告诉我这些答案。所以,硬件不仅引导创造新类型软件(比如机器学习)的能力,同时也创造了新的方式来感知、测量和控制世界。这一反馈回路也是我们即将看到的未来巨变之一。」 SM:以上就是本期的简短科学讲座。在之后的几天里,我们还将分别采访三本有关数学,马类动物和帕金森氏病的书籍作者。同时,你也可以在我们的网站上(www.scientificamerican.com)浏览科学新闻。您还可以查看新出的十一月杂志,其中包括一篇大作:埃及大金字塔的建造如何改变了其文明?谁敢说,它是否会成为总统候选人的辩论题目呢?虽然这可能违背了本性。   选自scientificamerican,机器之心编译出品。参与:庞,柒柒。
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