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姚期智院士加盟旷视科技Face++学术委员会并担任首席顾问,共同探讨AI的本质创新(上)

本文作者:杨文 2017-11-06 11:02
导语:图灵奖得主姚期智院士加盟旷视科技Face++学术委员会并担任首席顾问

雷锋网消息:11月5日,AI公司旷视科技联合清华大学、交叉信息研究院在清华大学FIT楼举办了“人工智能的本质创新”为主题的活动。同时宣布成立旷视科技学术委员会,并邀请中国科学院院士、首位图灵奖华人得主姚期智先生担任首席顾问,作为学术指导协助旷视加快推动产业实践。

姚期智院士加盟旷视科技Face++学术委员会并担任首席顾问,共同探讨AI的本质创新(上)

姚期智院士接受旷视研究院院长孙剑博士授聘书

值得一提的是,旷视科技的三位联合创始人都出自清华姚班,其中印奇,唐文斌是同班同学,杨沐是低一届的学弟。讨论会上,由唐文斌担任支持。

姚期智院士加盟旷视科技Face++学术委员会并担任首席顾问,共同探讨AI的本质创新(上)

中国科学院院士、图灵奖得主、旷视学术委员会首席顾问姚期智先生

在回顾姚班创立之初的设想时,姚期智院士直言,姚班这十几年来,能够做到现在的样子,在他的意料之外。“我当初开始设计这个姚班构成跟课程的时候,心里面唯一的一个想法,就是我们中国有这么好的年轻学子,尤其在清华大学学计算机的这些学生,这些都是精英中的精英,在全世界,在任何一个地方的本科生都不会有这样一种程度。我觉得在十几年前的时候,中国不管是研究生还是大学的教育上,都有很多欠缺的地方,这么好的学生,到他们大学毕业的时候,没有受到好的教育,我觉得这对中国年轻人不公平,也是中国的一个非常大的损失。因为如果在大学毕业的时候,你无法感觉到自己是世界上最优秀的话,那么你将来的成就,不管你从事学术研究,或者是创业,心里想要做的事情、眼光就没有那么长远。所以我觉得,其实不需要花很多的力气,大概能有七八个,非常愿意投身于计算机学习中的学生,具有当代知识的话就可以做好,至于其他能够做得多好,我心里也没有比较,慢慢经过这么多年来看,我们确实做的非常成功,包括今天在座这么优秀出色的创业家,我觉得非常棒。

包括三位创始人在内的,现场还有很多姚班学子,他们纷纷分享了从姚班取得的收获。杨沐认为姚班让他把创新变成一个生活习惯。“姚班有很多机会接触到一些没有人解决过的问题,这种培养机制让我们把这种技术,没有人解决过的问题,变成一种日常的行为。”

印奇认为姚班聚齐了培养人才的三要素。第一是有一套清晰的思维跨框架和野心,让同学们能够形成一套各学科通用的方法论;第二,姚先生能够为学生们提供接触世界顶级牛人的机会;第三,为同学们提供了很多能够把理论应用到时间的机会。

唐文斌则抓住这次回母校的机会,向姚班创始人姚先生请教了人工智能的最本质创新是什么。

理论,算法,工程和产业的本质创新

关于人工智能理论,算法创新

姚期智院士:使用神经网络的深度学习确实给人工智能、给整个人类对于什么叫做智能这件事情,开了一个窗口,但是现在的这种学习方法,并不是终极的方法。人类的眼睛基本上就是一个神经网络,难点在于怎么样了解人的思维方式。而现在的神经科学的研究方法基本是从一个非常低端来看,片片断断,看不出来整个结构,他同时保证了给我们说这里会有一个答案,但是这个答案与现在一定不一样。所以对我来讲,我觉得现在是对于智能研究,是处在一个研究者梦寐以求的一个地方。因为我们有了相当多线索,第一点神经网络基本上可以达到这个要求,神经网络怎么样能够达到所需要的效果还有别的奥秘在里面,这是一个非常有意思的题材,他结合了计算机,同时也结合了其他的神经科学和其他方面,所以这个就是一个场地,对于我们下一代的、未来的年轻计算机科学家尤其是清华姚班的学生,我觉得这是一个非常令人兴奋的可能性,你要变成一个真正的跨领域的研究者,你不只是计算机科学家,应该是一个真正跨领域的科学家,怎么样解决这个问题,可能人类二十一世纪最有挑战性的一个问题。

姚期智院士加盟旷视科技Face++学术委员会并担任首席顾问,共同探讨AI的本质创新(上)

旷视科技Face++首席科学家、旷视研究院院长 孙剑

孙剑:从算法角度来看本质创新,一是,看是否比较能够具有通用性,通用性越强,这个算法的影响力越大;二是,看是否别人可以重复使用,换句话说就是否解决了行业痛点,是否触及到了问题的本质,做出来的算法是否会引起同行从业者,产业界的人主动去应用。

唐文斌孙剑老师您觉得,包括您之前在微软的工作,以及最近这一年在旷视的工作,大概有多少比例在做本质创新,有多少工作在做没有那么本质的创新?

孙剑:我觉得本质创新就是说,做的时候,做任何工作之前,包括做完之前,我并没有思考这东西是不是本质创新,也没有追求它一定会产生什么样的效果,很多你觉得自己看好的工作,结果做完以后并没有那么重要,你觉得以前有些工作可能是无心插柳的工作,反而产生了很大的影响。比如说在微软期间,在神经网络的训练网络结构上的探索,我们做了非常简单的网络设计ResNet,没想到前几天AlphaGo Zero的系统就成功应用ResNet作为核心技术,这个是我们做的时候根本没有设想的,解决这样的问题。然后多少本质创新,我觉得是少数,但是这些少数需要你不断创新才能保证,很难去预测,哪个是本质创新,通过不断尝试不断努力,会有概率产生这样的创新。

工程和产业的本质创新

姚期智院士加盟旷视科技Face++学术委员会并担任首席顾问,共同探讨AI的本质创新(上)

旷视科技Face++创始人兼CEO 印奇

印奇:旷视做了六年产业,教会我们一个非常重要的点就是,有的时候定义问题比解决问题更难,定义一个正确的问题更难。举个例子,做互联网金融这行业三四年之后,人脸识别,图象识别技术非常成熟,做到今天三四年之后,在这个行业里面另外一项技术-活体检测,如何验证这是一张真人的脸,而不是一张照片或者视频,这样的创新对这个行业是非常本质的,但是这样本质技术的定义,是因为深扎到行业和场景当中,才了解这个问题,我们可以发现很多问题,和最优秀的科学家解决的问题,这样一个闭环非常重要。第二点其实我自己在微软研究院实习,开始做人脸识别,到今天快十年的时间。我有一个感受是当你在不同的数据量的情况下,你解决问题的方法从不本质到本质,而工业界、产业界给你一个最真实的问题,最海量的数据,在最正确的方向上解决问题,屏蔽掉一些并不本质的创新甚至是说质量较低的创新。所以企业界跟理论界可以有更好的结合,因为企业界有数据,有计算力,使得创新做的更好。

关于AI人才

杨沐:刚才因为大家都谈了很多关于人才的方面的问题,我在公司里面也比较多得面对人才的面试和招聘环节,我想了解一下就是不知道姚先生对于人工智能这个行业的人才的看法,因为我平时可能接触到不同类型的人才,在理论界可能研究比较深,有的是说在工业界沉浸多年,然后对于架构对于整个工程方面,有很大的理解,就想问一下姚先生关于人工智能这个方向上的人才需要具备什么样一些素质?

姚期智我觉得在人工智能这个方向的人才,他所需要具有的最重要的特质就是聪明我觉得这个可能比在其他的学科我觉得这个更为明显,因为我们现在是在一个非常特别的时候,说来话长,我就讲的短一点,那么就是说人工智能现在由于这种机器学习的发展,在过去这十几年的一个成效,基本上它对于很多人来讲,可以说是一个好处,你如果对于用人工智能解决问题, 有很多以前要学的东西都可以不学。因为基本上过去十几年的发展,实际上人工智能他是算法主导的(dominated by algorithm)。就是说,你一旦把人工智能这件事情变成是强化机器学习算法的途径以后,基本上是看你有多聪明。所以我说聪明在这件事情里面是一个非常非常大的优势。那么至于其他还需要具备什么,在了解了各种已经知道的这些学习算法以后,再就是必须要有足够的在工业界的实战经验。除了聪明,有实战经验外,还要有机会能够看到一些新的需要解决的问题,对于聪明好强有野心的人来讲,这个是一个非常最好的事情。,

PhD重要吗?

我们团队里面有很多来自姚班,虽然是本科毕业,但是实力非常强,我们老被一些媒体问到一些问题,你们有多少PhD,我就很尴尬很难回答,现在看也是聪明动手能力解决问题的野心,和好奇心是最重要的,你觉得PHD在这件事情上本质吗? 

姚期智:我觉得这个要看个人得一个兴趣,和你将来你的工作的一个方向,因为我觉得这个事情上有很多很多不同的人、有不同的想在这个事情所做的,他觉得最有意义的事情是不一样的,那么你基本上让每一个人决定他最想做的,最有意义的事情是什么,这样的话才真的能够发挥他的聪明才智。PHD有一个好处,就是等于他强迫你要晚一点成熟。就是你在这个武当派老师傅说你多学十年才能出师。你现在虽然出去也可以行走江湖,你如果十年出去以后,你学到的内涵更多的话,将来成就更大,所以这不一样,PHD学习的一个好处就是,你在一个比较规范的academic理念,那么你有可能更可能从事一个,就是在本质上,大家会觉得是更深入的一个问题,那么你如果比较早一点,你就开始完全来解决问题的话,那么我觉得因为解决问题的魅力是非常的大,你一旦解决问题以后,你只想一个一个持续来解决问题,那么所以你就不见得有机会能够从事一些你本来想做的,你怎么样的来思考说什么是叫人工智能的本质,像这些问题你可能就没有解决。  

印奇:我特别同意姚先生观点,我在国外读PHD的时候,自己觉得很多时候中国的学生和国外的学生,读PhD状态是不一样的。第一批阶段,五年的时间,如果你是一个真正big problem找到好的方向的时候,是一个特别幸福的阶段是一个很安静的阶段,安静的阶段里面免除打扰,你人生未来都有机会花五年时间,研究自己感兴趣的问题。这个另外一个前提是说,要对那些本质的问题有兴趣的,不把这当成学位,而当成非常宝贵训练的阶段,不拘泥于学位本身。两边如何做到好的平衡,如何把更本质的创新、需要长时间的创新和一些相对短时间,需要实践动手的创新,这两件事没有谁好谁坏,更多是更好的结合。

发表的论文数量说明了什么?

孙剑:今天有一个现象就是,现在统计中国的人工论文的作文,署名的作者快赶英超美了,能够获奖国内或者是香港或者是大陆的学校,已经超过谷歌、Facebook,包括大企业的研究院,号称自己论文数已经超过美国最牛的研究院了,但是这个现象的话,就是说这个现象对于同学会带来影响,也会问我,怎么看待我们是不是要多发论文,论文数量是怎么样,今天也想请教姚老师,传授我一个答案。  

姚期智:我觉得发表论文,他有他的一些道理,那么第一点就是你论文他给了一个有相当客观性的衡量的标准,使得一般的机构或者是大学他能够有一个方法,能够作为一个大家觉得比较公正的平台,第二点如果是做研究的人,不是做产品的人,那么你做出来的工作,能够变成一个论文,能够接触到一个杂志或者会议,这个给你精神上有一个鼓励的作用,因为这个就表示说你自己做的事情,还是至少有人觉得,就像演戏的人,有观众给他拍手。同时从一个实际的角度来说,这个并不是一个最好的理由。因为我觉得其实对于人的判断,就是说你有专家能够来判断,比如说在孙院长的院里面,所有的事情都可以归结到人才,基本上你所需要知道的是,这个人是不是人才,你要有方法能够判断,从他的一些工作上不管是否publish,但是他能够讲的清楚,不管你自己或者你有一些其他的帮助你评判的人,如果能够有一个非常好的一个判断,说这个人他是不是做一些好的工作,因为这个工作也许三年五年才会能够领悟出一些新的结果,或者两年、三年才能够做出新的产品,主要是说研究院或者任何一个研究机构,一个最大的要求就是你所雇的人,都是一些人才。多半的学校里面,除非是一种最高级的学校,他里面的人本身还有他们所来往的人,他能够相当精确的判断你这个人好不好,其他一些比较次级一点,没有第一流的地方,基本上没有能够能力判断,他需要依靠一些journal或conference替他做一个把关的标准。所以我感觉的到,论文是一个没有办法的办法。如果有人才都很好的话,他们如果三年、五年都不出一个paper,你了解他做什么事情,我觉得那不是一个不好的结果。我觉得中国在目前的这个程度,需要一些《Nature》、《Science》这种有名声的杂志,来做一个标杆。因为这主要是一个还没有完成的一个改变的过程,在二十年前,这一种靠杂志靠会议来评判你这个机构里面的研究人员做的好不好,这件事情在二十年前是makes a lot things,他需要把一个国家研究的一个学生从等于从很低的情况,能够提高到,了解到现在的大事,能够到达现在一般的水平,所以我觉得这个在当年是无可厚非的,我觉得现在中国大家也了解。但是这个事情不是说真正能够完全去掉,大家也在看怎么样能够有一个更好的方法做评判。所以我觉得这件事情,我们不能够完全相信他,但是他的存在还有一定的意义。

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