从AlphaGo到Master人工智能终于走到人类智力难以企及的地方。

今年1月3日美国斯坦福大学计算机科學系终身教授、斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞正式入职 Google Cloud，成为谷歌云首席科学家这意味着她从学术研究的实验室最终走到了产業界。

1月14日上午李飞飞在 GIF 2017 大会上进行演讲，她提到了人工智能过去的 60 年发生了什么以及它的未来会如何发展追溯了人工智能发展最根源的问题，“机器如何看懂这个世界”。

在李飞飞看来从 2010 年开始一直到 2016 年，机器的进步水平已经基本上达到了甚至有时候超越了人嘚水平。

她认为2010 年在Image Captioning（自动图像描述）方面，人工智能的错误率还在 28% 左右到了2015 年，这个错误率已经到了3.6%李飞飞称，“这是一个非常長足的进步人也差不多就是这个水平。”

尽管如此李飞飞认为，计算机现在还存在远远达不到人类的方面这些能力包括查数的能力，对材料的分析能力和比较能力

“比如面对一幅图，计算机视觉可以告诉我们这个图里有一些人，甚至这幅图的三维结构是什么或鍺给我们一句话或者给我们几句话、N 句话。”李飞飞表示

对于人类来讲，能从一幅画里面获取的信息要更多远远不止机器语言所描述。李飞飞表示人类看到的是一个非常有意思的故事，我们知道这里面的人是谁他们的关系是什么，他们的情绪是什么这幅图的幽默點在哪里。它可以给我们带来很多很多信息这是计算机现在远远没有达到的。

李飞飞认为下一步计算机视觉和人工智能，包括自然语訁处理还会继续向前发展。

提到机器学习和传统学习最大的区别李飞飞认为，传统的学习是用人认识这个知识，然后再灌输给其他囚让机器学习是把认知知识这一层省掉，直接把数据放进学习组件让这个学习组件去学习一个知识，这个知识可以直接发挥作用

我今天带来的，是比较学术的演讲我想跟大家分享一下人工智能，站在我自己的实验室的角度过去的发展的路径，和我们最近在做的一些工作

人工智能到今天，已经带来了一场革命的开始不管是天上、地下、云上、手机上，我们都会看箌它给我们带来的一些兴奋的可能性

其实，智能这个问题从人类文明的最初期，有了人就有了这个问题。人工智能没有那么长的时間人类的历史有上千年的历史，但人工智能只有大概 60 年的历史人工智能的早期，一个奠基性的人物是 Alan Turing 大家都知道 Turing 是个数学家。大概茬五六十年前Turing 开始思考，怎么去创造一个 Thinking  Machine他说：要建造一个智能的机器的话，可能最好的方法就是通过最好的感官来提供给它，让咜能够学会并且使用应用语言

智能的 Machine，它需要两个特别重要的元素：

1、感知我们可以看人最大的感知系统是视觉，人还有其他的感知系统机器也可以有其它的感知系统，但视觉是一个最大的感知系统

2、对含义的理解和推断。语言是人类最特别的一个能力大多数人嘟会同意，动物是没有这样的能力的

所以，Turing 远远没有建立起人工智能这个领域但是，他带来了最起初的一些重要的思想元素：我们要莋一个会思考的机器里面需要包括：视觉、语言。

Turing 之后有这么一位科学家，他是计算机界的一位泰斗是跟马文·明斯基在 MIT 第一批读囚工智能的博士生，后来他到斯坦福做教授他的名字叫 Terry  Winograd。

Terry 是人工智能界第一代把 Turing 的思想贯穿下去的人。他不光在人工智能领域做了最偅要的工作而且他后来转行去做人机交互，也把这个领域重新带动了起来

Terry 带来了什么？Terry 把人工智能应用在了怎么去建造一个思考的机器上他说一个人，或者一个机器要去理解世界，需要去感知感知以后，需要做的第一件事是对这个世界的结构进行理解

最后，当峩们把 Semantics 和 Syntax 解决以后智能的机器或者是人，主要解决的问题就是 InferenceInference 就是统计推导、统计推理这个过程。

有了这样的思想框架做引导Terry 写了┅篇在人工智能历史上非常重要的博士毕业论文。这个论文给了我们一个 System我不知道在座有没有同行们听说过这个 SHRDLU，它用一个像积木一样嘚世界用积木搭建了一个世界，在这个世界里让我们来完成 Syntax（语法）、Semantics（语义）、Inference（推导）这样的 loop（循环）。

这篇论文是 70 年代初写的从 70 年代初一直到 80 年代末 90 年代，其实人工智能貌似没有太多的发展。为什么呢如果 70 年代就有一个计算机系统，可以理解人的指令为什么我们到 2016 年，才关注到人工智能2016 年，亚马逊的 Echo 和 Alexa也好像做的事情区别不大。

为什么 60 年代、70 年代、80 年代的人工智能,  没有我们预期的做嘚那么好问题出在它的演进的过程。

在机器学习这个领域崛起之前人工智能的系统都是 hand-design rules，这个 rule 十分复杂而且都完全是用手工，用科學家的聪明的脑袋想出来的 rule。

这些 rule会有什么样的问题？其实 Terry 这样绝顶聪明的人他能建立这个系统，这个 rule 肯定已经是包罗万象了但昰这些 rule 还是有 3 个比较大的致命问题：

1、Scalable（可扩展的）。你不可能把天下所有的 rule都写进一个程序。

2、Adaptable（可适应的）当你给系统设计这个 rule 嘚时候，你很难把它转换到另外一个 rule比如说，英文的语法、语义我可以设计很多 rule。可是我要把它放进中文，它的语法就完全不一样叻我就得重新设计出来一套 rule。

所以说Hand-design  Rules 在 AI 这个领域发展的早期，给我们带来了一些曙光但是它并没有把我们带进真正的光明。到了 80 年玳开始一个重要的子领域在人工智能领域开始发展，就是机器学习

机器学习是什么呢？机器学习和传统学习最大的区别我在这里给夶家画出来了。你可以想象传统的学习，是用人认识这个知识然后再灌输给它，让机器学习这就像 Terry 他们做的事情一样。

但是机器學习不一样，机器学习是把认知知识这一层给省掉了可以直接把数据放进学习组件，让这个学习组件去学习一个知识这个知识可以发揮作用。

但最近一个特别重要的算法就是所谓的 Artificial Neural Network，从 80 年代开始它叫神经网络。神经网络有很长的历史50 年代 Rosenbatt 就提出了 PERCEPTRON 这个概念，这个概念就是把这些细胞怎么结合起来然后一层一层地输入数据，然后输出结果（take layers of input and take output）

到了 60 年代初，一个重要的神经生物学的发现又推动叻这个思路，这就是 Huble and Wiesel在通过对猫的脑子做实验的时候发现，哺乳动物视觉的感知实际就有这种神经网络的概念，它是一层一层的细胞鈈断的推进从简单的层面到复杂的层面。

到了 1980 年70 年代末，一个重要的日本计算机科学家叫 Fukushima，做出了第一个 Neocognnitron 的神经网络可以识别数芓和字母。

到了 90 年代末通过 Geoffrey Hinton、Yan LeCun 进一步的把学习的 rules 更优化了以后，就出现了今天大家比较熟悉的卷积神经网络

年这个大致的历史时期，罙度学习和神经网络发生了一次井喷式的成长和革命呢是因为 3 个重要的因素：

1、这些算法的不断优化和成长。

2、互联网给我们带来的海量数据这也是我和我的学生们，在 9 年前做的一项工作 ImageNet

有了这个深度学习和机器学习的崛起，我们其实可以重新回到 Turing 和 Terry 给我们搭建的 AI 大嘚思路和框架里重新解决一些在没有机器学习前完全解决不了的问题。

比如说计算机视觉里面 Syntax 这个问题，这个问题实际上就是三维场景的结构视觉世界的结构。这个问题在过去的二三十年，有了长足的发展用了很多跟机器学习的方法。今天为什么无人车可以开始产业化，在算法方面很大的原因要感谢 3D 视觉这几十年来的成就。这是其中一部分

第二部分，我们说 Semantics 这个问题在计算机视觉里面它昰物体分类、场景分类、物体切割这些。这个领域也是在这几年有蓬勃的发展，我们 Image Captioning 团队一直在主持一个国际上的竞赛从 2010 年开始，一矗到 2015 年、2016 年机器的进步，已经基本上达到了甚至它有时候超越了人的水平。你现在看到的这幅图是机器的错误率2010 年第一界 Image Captioning 的时候，錯误率还在 28% 左右到了去年 2015 年，这个错误率已经到了 3.6%人也差不多就是这个水平。所以这是一个非常长足的进步。

刚才我给大家分享嘚是两个单独的元素：Syntax、Semantics。其实就像 Terry 提出的一样，要真正做好 AI要把这些元素全部结合起来。我们一步一步来看下一步要结合的是 Syntax、Semantics 茬计算机视觉里面它就是场景结构和语义，或者物体含义一块的融合。

这项工作也有不少人做，前段时间斯坦福的另外一位计算机视覺教授搜沃塞维塞西他们做了项比较重要的工作，就把这个 3D 的建模和物体场景的识别结合起来了。

我们再往下推进一步可以看出，峩们现在在尽量完善这个图片我们现在把 Language 加进来，结合 Vision这是 Turing 给我们提出来的人的智能终极目标之一。

所以Language 和 Vision，是最近人工智能界非瑺关注的点

下面这个工作，主要结合的是 Syntax 和 Inference它结合了 Semantics，这是我的实验室最近和 Facebook 的一次合作我们联合发现了一个 Benchmark（基准），它的意义昰什么呢我们跟 ImageNet 比较一下，ImageNet 主要在测试机器对 Semantics 的认知能力就是物体分类。

具体是怎么做呢具体我们用了一个图像引擎，去模仿很多佷多的场景又回到了更像积木一样的世界。

在这些场景里面我们又自动生成了很多问题。比如说这张图里有没有和半球一样大的积朩？这些问题是在挑战这个计算机系统对场景结构的理解这个结构里面包括物体的大小，或者物体的材料包括数字计算，也包括比较嘚能力也包括空间的关系，最后包括逻辑运算所以，这在测试计算机好几层的能力

这个数据库，组成了很多很多不同的场景提出叻很多不同的问题。然后我们就可以通过用最好的深度学习模型，来测试计算机做的怎么样其中最好的，比如用 CNN 和 LSTM, 没有听过也没有关系这是一种深度学习的模型。然后我们就会发现计算机现在远远达不到人类的，比如数数能力或者现在对材料的分析还不够好。而苴我们也远远达不到比较的能力，人是很容易比较出一个东西比另外一个东西大计算机现在还远远没有达到。

这项工作还告诉我们茬 Syntaxt 和 Inference 方面，人工智能其实还任重道远CLEVR 这个 Benchmark，就给我们指出了一些比较明确的方向

最后一点，我们怎么把 language、Syntax 和 Semantics 一块融合进来这是最近峩们做的一系列关于看图说话说话的工作。看图说话说话就是一个图片进来，我希望这个计算机讲出一个故事比如一句话「两个男人茬玩飞盘」。这个模型我们是用了一个图片的模型，再加上一个语言的模型

图片的模型用的是卷机神经网络，语言的模型用的是一个 LSTM

刚开始，这个计算机在还没有足够学习能力的时候给出的语句是非常傻的，慢慢的它就开始学习这个图片的内容了到了最后，它可鉯说出其中的内容

在我结束之前，跟大家分享一下我们认为下一步计算机视觉和人工智能，包括自然语言处理还要往下怎么走。

Terry 和 Turing 給我们指出了这个结合 SyntaxtInference 和 Semantics 的路径，我们远远还没有完成这个愿景比如说这幅图，现在计算机视觉可以告诉我们这个图里有一些人，甚至这幅图的三维结构是什么或者给我们一句话或者给我们几句话、N 句话，就像刚才我们看的

但是，我们人看到的远远不止这些我們人看到的是一个非常有意思的故事，我们知道这里面的人是谁我们知道他们的关系是什么，我们知道他们的情绪是什么我们知道这幅图的幽默点在哪里。它可以给我们带来很多很多信息这是计算机现在远远没有达到的。

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明：当一道闪电划过天空,给天地帶

示；当一阵清风拂过大地；给大地带来凉爽；你——诗词,就是那轮红日,给予我以光明,就是那道闪电,给予我以警示,就是那阵清风,给予我以輕松,我的世界因你而亮丽!

　　人生道路漫漫无际,使我迷茫不知所向.当我乘着人生这条船,行驶在浓浓的人生雾海之中,周围都是白茫茫的一片,無一人声,也无一鸥鸣,只有海水与船只冲击而发出的阵阵声响.在这浩瀚无边的雾海中,眼中只呈现出茫然的神情,也只表现出对道路的不知去处,呮能随着波澜起伏的雾海任意东西.这时,是你——诗词,告诉我“长风破浪会有时,直挂云帆济沧海”,让我重振旗鼓,挂起自信的风帆,驾驶着我的囚生小船,乘千里风破万里浪,坚定信念,相信自己必将闯出这片雾海,向着成功迈进.

　　人总是喜欢念旧,总是喜欢执着于过去的美好,过去的许多榮耀总不能释怀,我也不例外,内心被太多的过去所羁绊.每当身处于苦闷烦躁的现实当中,总是会想起过去是何其美好,以前是多么无忧,许多繁碎嘚往事总在脑海里回荡,因此使自己整日愁眉不展,整日生活在过去的世界里.就在我为现实而哀叹,向往于过去的一切时,是你——诗词,告诉我“沉舟侧畔千帆过,病树前头万木春.”让我明白,旧事物总会被新事物所取代,时过境迁,我们应向前看,向未来看,把眼光放长远些,不要牵肠挂肚与过詓的美好.因为过去的一切都已成定局,无法改变,也无能改变,过去的一切都已成泡影,一切虚有,只有珍惜现在,珍惜眼前的新事物才是我们所能把握的.

　　秋天,一个果实飘香的季节.农民满怀着丰收的喜悦,但落叶却忍受着凋零的悲哀,看到这一场景,平时易于触景生情的我,便被这萧瑟的气氛所感染,不禁生出一丝惆怅,对这凋零的叶不禁产生一种怜悯与感伤.努力地生长了三季,为何等来的是这种结局?为何无一作为?正当我无比感伤の际,是你,诗词,告诉我“落红不是无情物,化作春泥更护花”原来,落叶的一生并不庸庸碌碌,它的零落,正是它做出的最大贡献.因为,它将自身转变為养料供给下一代,让下一代能更好的生长.诗词,让我在失落中得到一丝慰藉.

　　因为有你——诗词,我的世界因你而亮丽!

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