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专访AAAI主席Subbarao:不要忘了,曾经少有人看好神经网络

本文作者:张驰 2017-07-17 15:53
导语:我们很容易就忘记的一件事是,甚至在2010年左右的时候,也没多少人看好神经网络,对它坚信不疑的人屈指可数。

专访AAAI主席Subbarao:不要忘了,曾经少有人看好神经网络

AAAI协会主席、亚利桑那州立大学教授Subbarao Kambhampati是人工智能领域的大拿。他在7月7日由中国计算机学会(CCF)主办,雷锋网与香港中文大学(深圳)承办的CCF-GAIR全球人工智能与机器人峰会上,发表了主题演讲,并在会后接受了雷锋网的专访。

Subbarao对中国和中国的AI界很感兴趣,他去过北京多次,对共享单车印象深刻。他也与国内的诸多学者和业界公司有过交流,对中美AI公司均有很深的理解。

作为一名AI领域的学者,他固然希望技术能得以应用,但也希望在越来越多学术人才进入工业界的时候,同样有人坚守基础研究岗位。他希望AI研究能更加开放,毕竟谁不想对正在改变自己生活的事情,有更多了解呢。

以下是雷锋网(公众号:雷锋网)采访的主要内容:

为什么对中国感兴趣?

AAAI是一个国际学术会议,在大约五六年前,还没有多少中国学者参加,但最近几年中国无论是提交的论文数量,还是出席的人数,都有了很显著的增长。我觉得很难不去注意中国和中国的AI,这只是时间问题。

中国的AI发展几乎是呈指数级的,这种势头甚至超过了美国。我也看到了腾讯、百度与滴滴这样的公司都在积极使用AI技术。比如腾讯、百度两家都赞助过AAAI,明年滴滴应该也会。作为学术会议,AAAI也是各大公司招人的好去处,而且可以让学界知道自己在做什么。

AAAI也是一个科学组织,我希望能有更多中国人加入。虽然不用入会也能提交论文,但作为科学组织,成为会员可以参与其中,并改变组织的发展方向。这也是各国学者们增加在AI社区中存在感的一种方式。我希望有更多中国学者成为会员,参加会议。

人个人角度来说,我对中国文化也很感兴趣,除了这次参加CCF-GAIR,我之前也来过中国多次。另外,香港科技大学的杨强教授也是我的好友,我们在攻读PhD时一起奋斗过。

中美的AI公司有什么特点和共性?

就像人与人之间有各自的特点一样,我觉得中美的公司也都有各自特点,也有共同点,而且两边都有自己的文化背景和生态系统。

在我看来,一件值得高兴的事是,越来越多的AI人才在中美之间流动,比如吴恩达,他先后在Google与百度任职,现自己创业。在中美之间有频繁的人才流动,去年我在北京见到几个人,他们告诉我之前就在美国公司工作,现在回到了中国公司。这种现象也让中美两边公司的差异变小,因为是人才决定了公司的性质。中美AI公司在文化上无疑是有区别的,但得益于人才的流动,这种差异正在变小。

两边公司都具有的共性,我觉得是速度,主要是指从概念到形成产品的速度。整个过程越来越快,也有越来越多的服务融入了AI技术。而且我感觉到,中国公司在这方面比美国表现得还要好。

共享单车就是一个很好的例子,去年8月我到北京时还没见过共享单车,但现在大街小巷都是了。共享单车也需要AI技术,里面的主要问题是,怎么把自行车放到合适的位置,怎么在不同区域移动,这些都是AI可以发挥作用的地方。

中国速度之所以这么快,我认为也是因为公司与政府之间有更多良好的合作。比如,AI公司可以与城市合作,使用和收集数据,像是汽车行使数据,用于交通管理。但一般来说,这种事要在其它国家发生,需要更长的时间,因为公共数据不会轻易允许公司参与进来,谁也无法保证公司不会将数据挪作它用。

对学术人才的出走怎么看?

对学术界人才纷纷加入工业界,我感到很忧伤(sad)。

这是个很复杂的问题。有一件有趣的事情是,曾经有公司想让爱因斯坦到自己公司工作,并向他允诺了充足的资金和实验设施。他妻子知道后说,实际上给他纸和笔就行了,因为他只需要思考和写作。

这种基础研究是一种类型,但我们也处在理论研究向实践应用转变的过程之中。现在研究的一个很大改变是,越来越以数据为中心,需要收集大量数据,领先它们来做出决策。但这种以数据为中心研究,棘手的地方在于学术界往往无法接触到数据,而能收集数据的公司会说,因为隐私的考虑,我们没法给你们提供数据。不过他们自己反而不受隐私保护的限制。

所以在有些领域,学术界可以做出优秀的成果,但在深度学习这样的领域,没有数据会困难重重。所以我们看到不少学界人才走进工业界。

在自由经济中人们想去哪就去哪,不过我认为,在一些重要的领域,我希望有长期的研究,最好是有政府资助的基础研究。

我们很容易就忘记的一件事是,甚至在2010年左右的时候,也没多少人看好神经网络,对它坚信不疑的人屈指可数。但重要的是,我们不知道未来的突破会出现在哪里。工业界将资源投入在一些特定领域当然很好,但如果他们走错了呢?我们就需要关注其它领域和问题,这也是政府资助这种研究模式很重要的原因。想做基础研究的人,应该得到资助。

总体来说,我觉得学术界的研究有很重要的价值,因为它是开放的。我担心研究和资源的过度集中,特别是在一个大家都想去工业界的系统中时。虽然有很多公司都在做研究,而且会发表论文,比如Google。但除了发布的那些,我们不会知道他们到底在做什么,想解决什么问题。相比之下,学术界是开放的。而当AI技术越来越重要,对生活的影响越来越广泛时,我希望至少研究也越来越开放。

当然,我也很高兴的看到,越来越多的公司想要发表他们的论文,因为他们意识到不开放可能吸引不到聪明的学生,而且发表论文也是与外部交流的方式。

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