提到谷歌年夜腦，必定會(huì)提到的就是它面前的“年夜腦”——Jeff Dean，他于1999年參加Google，率領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成了一系列使人注視的任務(wù)，如支撐谷歌運(yùn)轉(zhuǎn)的超年夜范圍盤算框架MapReduce，和你正在應(yīng)用的TensorFlow等等。作為谷歌年夜腦的擔(dān)任人，他仍在停止著一系列首創(chuàng)性的研討任務(wù)。近日，Jeff Dean接收了Gigaom的拜訪，談及了這些任務(wù)和將來的主攻偏向，也分享了他小我關(guān)于通用人工智能、機(jī)械進(jìn)修和人工智能運(yùn)用的一些看法。

　　Jeff Dean與谷歌

　　問：能不克不及先和我們講一講你剛參加公司時(shí)的情況~

　　Jeff Dean：那時(shí)刻公司很小，在Palo Alto一棟二層辦公室里。我們有一張乒乓球桌和吃不完的器械。在那高興和充斥活氣的日子里，我們懷著轉(zhuǎn)變世界的心境研發(fā)一款現(xiàn)在人人都在用的搜刮引擎，也為它傾瀉了有數(shù)的血汗。

　　問：那末在曩昔的十七八年里，哪些是你以為做過最棒的任務(wù)？

　　Jeff Dean：起首我為我們的告白體系搭建了最早的框架，并進(jìn)一步改良保護(hù)進(jìn)級(jí)了它。 隨后幾年我和其他同事把重要的精神放在了焦點(diǎn)搜刮體系上。這一體系包括了從互聯(lián)網(wǎng)上爬取數(shù)據(jù)和頁面的抓取體系和將這些數(shù)據(jù)整頓成可以疾速拜訪的索引體系。

　　當(dāng)用戶訊問Google時(shí)，我們必需異常敏捷的剖析出哪個(gè)頁面是與成績(jī)最為相干的，并為用戶前往一系列成果，就像明天我們拜訪Google所看到的一樣。同時(shí)在后臺(tái)還有一整套辦事體系，當(dāng)用戶訊問Google時(shí)，它須要來決議將成績(jī)分發(fā)給哪一臺(tái)盤算機(jī)來處理，隨后將這些自力的剖析成果組合起來返還給用戶。在這些任務(wù)中，我重要擔(dān)任焦點(diǎn)搜刮體系和索引體系。

　　問：引見一下你今朝引導(dǎo)的谷歌年夜腦籌劃？

　　Jeff Dean：我們?cè)趥€(gè)中投入了相當(dāng)年夜的研討精神來停止機(jī)械進(jìn)修和人工智能的研討，并應(yīng)用這一系列研討結(jié)果來構(gòu)建智能體系。這些體系能夠會(huì)完成產(chǎn)物化，并構(gòu)建出全新的產(chǎn)物形狀。

　　同時(shí)我們也努力于將這些技巧嵌入到現(xiàn)有的產(chǎn)物中去。我們常常與Google分歧的團(tuán)隊(duì)協(xié)作開辟加倍智能化的產(chǎn)物。同時(shí)我們也停止一部門純潔的、沒有太清楚產(chǎn)物計(jì)劃的研討，目標(biāo)是賡續(xù)加強(qiáng)和進(jìn)步我們的體系才能。即便如今我們不曉得這些技巧和研討的運(yùn)用，然則將來它們必定會(huì)在這里或許那邊發(fā)光發(fā)燒。

　　人工智能 vs. 通用人工智能

　　問：如今簡(jiǎn)直人人都在談人工智能，但對(duì)你而言甚么是人工智能？AI對(duì)你來講意味著甚么？能不克不及用簡(jiǎn)略清楚明了的說話告知我們你以為的人工智能是甚么呢？

　　Jeff Dean：這是一個(gè)在盤算機(jī)成長(zhǎng)晚期就提出的概念。我以為它實(shí)質(zhì)上是構(gòu)建一個(gè)顯示出智能的體系（主體、構(gòu)造、法式…）。我們?nèi)祟惡推渌镏g的差別在于我們具有高條理的聰明程度。我們可以彼此交換，接收常識(shí)而且停止高程度的懂得和認(rèn)知。

　　我們可以經(jīng)由過程（基于經(jīng)歷）想象熟悉到實(shí)際世界中某些行動(dòng)的效果。我們?cè)竿梢曰蛟S構(gòu)建出一個(gè)盡量多的表示出智能特點(diǎn)的體系。但關(guān)于廣義的人工智能來講，特指一些可以或許處置特定義務(wù)的智能體系，這就須要非常特定的智能。

　　然則在我們心底照舊想要構(gòu)建出一套足夠靈巧、可以處置分歧事物的智能體系。我以為在廣義人工智能的范疇我們?cè)?jīng)獲得了一系列主要的停頓，但關(guān)于更開放的靈巧的智能成績(jī)至今依然面對(duì)著偉大的挑釁，還須要許多的研討人員投入有數(shù)的精神為之斗爭(zhēng)。

　　問：你一向在強(qiáng)調(diào)“舉止很智能（behave intelligently）”或許“看起來智能（appear intelligent）”，那末你能否以為人工智能就像天然草皮其實(shí)不是真正皮革那樣，一些體系也其實(shí)不是真實(shí)的智能，而是在模仿智能？

　　Jeff Dean：我的意思是我以為的人工智能會(huì)展示出一系列我們?nèi)祟愐詾槭侵悄艿奶攸c(diǎn)。固然生物學(xué)和硅基智能有分歧的好壞，然則我們真正關(guān)懷的是：“這一體系能否真正有效，能否能拓展加強(qiáng)人類的智能程度呢？”

　　問：關(guān)于通用人工智能，今朝人們關(guān)于這一技巧涌現(xiàn)的估量從5年后到500年后都有，你以為為何年夜家的估量會(huì)相差如斯之年夜？

　　Jeff Dean：我以為這重要是因?yàn)槲覀儗?duì)本身真實(shí)的需求還不肯定形成的。我們今朝關(guān)于人類若何處置信息的方法還不甚懂得，關(guān)于人腦和智能體系的完整沒有深刻的懂得，所以我們真的無從知曉要構(gòu)架一個(gè)類似的體系須要消費(fèi)若干時(shí)光精神。所以一些人以為這行將光降，另外一些人以為還有漫長(zhǎng)的路要走。而我的不雅點(diǎn)應(yīng)當(dāng)比擬中庸。近五到十年來我們?nèi)〉昧藗ゴ蟮奶岣?，依照如許的進(jìn)度估量，我以為二三十年后能夠涌現(xiàn)具有許多智能特點(diǎn)的體系，然則我對(duì)我的等待保存很高的誤差。

　　問：你仿佛以為通用人工智能會(huì)由如今停止的任務(wù)賡續(xù)演進(jìn)而成，而相反的不雅點(diǎn)是那會(huì)是完整分歧的一個(gè)范疇，我們?nèi)缃衲酥吝€沒有開端這方面的研討。請(qǐng)問你贊成如許的說法嗎？

　　Jeff Dean：我們明天的任務(wù)曾經(jīng)觸及到了構(gòu)建通用人工智能體系，我認(rèn)可還有許多的成績(jī)我們沒有處理，還有年夜量的成績(jī)我們不懂得，但我以為我們明天所從事的研討將會(huì)成為將來通用人工智能的一部門。

　　問：你以為你能見證通用人工智能的到來嗎？

　　Jeff Dean：哈哈，人生充斥了不測(cè)，但我們想想不遠(yuǎn)的十五年或許二十年后，世界上會(huì)涌現(xiàn)許多許多如今還沒法想象、我們所沒有的器械，時(shí)光將為我們出現(xiàn)出我們從未見過的將來。

　　問：你怎樣對(duì)待機(jī)械的認(rèn)識(shí)或許人工智能會(huì)發(fā)生認(rèn)識(shí)這件事的？

　　Jeff Dean：我不曉得，我平凡都邑防止卷入如許的哲學(xué)爭(zhēng)辯中去。于我而言，認(rèn)識(shí)就是生物體系的一系列神經(jīng)元的電脈沖運(yùn)動(dòng)，并讓其認(rèn)識(shí)到自我和因果等等。從這個(gè)角度看，認(rèn)識(shí)其實(shí)不是甚么特別的器械，它只是智能體系所展示出的多個(gè)特點(diǎn)中的一個(gè)罷了。

　　問：那末你認(rèn)為將來的世界將會(huì)如何呢？我們會(huì)不會(huì)發(fā)生賡續(xù)處理人共通用智能的機(jī)械？那時(shí)的世界將會(huì)如何？于人類是好是壞呢？

　　Jeff Dean：我以為這會(huì)是人類社會(huì)的一年夜提高。讓我們回憶一下早年的一次次變更，在現(xiàn)代我們須要99%的人類來勞作能力取得足夠的事物，但在工業(yè)反動(dòng)后很少的一部門人便可以贍養(yǎng)絕年夜多半人群，從而讓這些人可以專心從事其他的任務(wù)，賡續(xù)推進(jìn)社會(huì)的提高。我以為人工智能智能將會(huì)運(yùn)用在生涯的各個(gè)方面，能夠不是那末巨大的處所，然則確確切實(shí)會(huì)從每個(gè)處所轉(zhuǎn)變我們的世界，推進(jìn)人類社會(huì)。

　　我一向在想假如如今我要處置一個(gè)成績(jī)，我須要花9-10個(gè)小時(shí)的時(shí)光來思慮，查閱論文并總結(jié)，隨后開端經(jīng)由過程個(gè)中的信息來贊助我處理成績(jī)。那末假如在將來，這一切的任務(wù)可以用一句“幫我找到某某范疇的文章并總結(jié)給我”，能夠只須要20秒就可以完成，如許的人工智能必定會(huì)對(duì)我們的任務(wù)發(fā)生偉大的贊助。

　　讓機(jī)械學(xué)會(huì)進(jìn)修

　　問：那末關(guān)于今朝我們所面對(duì)的挑釁你有甚么意見呢？

　　Jeff Dean：明天假如我們須要處理一個(gè)機(jī)械進(jìn)修的相干成績(jī)，我們偏向于讓人類機(jī)械進(jìn)修專家參與。我們具有巨量的數(shù)據(jù)，宏大的盤算才能和機(jī)械進(jìn)修專家來為成績(jī)尋覓處理的偏向。我們的體系可以本身從不雅察中進(jìn)修，若何完美這一義務(wù)。

　　這是樹立機(jī)械進(jìn)修體系經(jīng)常使用的辦法，也是視覺和語音在幾年來綻放出光榮的緣由，也是現(xiàn)在機(jī)械翻譯越用越精確的緣由。

　　固然這一體系可以在某一范疇做得非常完善，但我們須要的是可以應(yīng)對(duì)多種義務(wù)的通用人工智能，可以處置不計(jì)其數(shù)的事物，乃至是從未碰到過工作。我們?cè)竿梢詮谋旧淼慕?jīng)歷進(jìn)修，將上百種事物的經(jīng)歷敏捷移植推行到上千種分歧的事物上去。

　　這最初將會(huì)稱為元進(jìn)修，在不須要人類機(jī)械進(jìn)修專家的贊助下學(xué)會(huì)許多的任務(wù)。它可以跟著時(shí)光賡續(xù)改良本身的才能，并基于已有的經(jīng)歷拓展新的才能。

　　問：這聽起來像是遷徙進(jìn)修？這是一個(gè)全新的范疇還以一個(gè)由來已久的偏向呢？

　　Jeff Dean：人們關(guān)于這一成績(jī)思慮了很長(zhǎng)時(shí)光了，重要內(nèi)容是如許的，假如我有一堆義務(wù)須要完成，那末我先學(xué)會(huì)個(gè)中的三個(gè)義務(wù)，隨后應(yīng)用這三個(gè)義務(wù)的進(jìn)修成果和更大批的數(shù)據(jù)來進(jìn)修第四個(gè)義務(wù)，一步一步停止下去我們就可以獲得一個(gè)不依附人類贊助的進(jìn)修體系了，它可以本身進(jìn)修處置新的義務(wù)。

　　多義務(wù)進(jìn)修和遷徙進(jìn)修曾經(jīng)在小范圍上勝利，但我們須要在更年夜范圍上驗(yàn)證它的有用性并完成它。

　　還有一件工作特殊值得留意，就是學(xué)會(huì)進(jìn)修（learning to learn）。這意味這一個(gè)體系可以依附于經(jīng)歷本身進(jìn)修去處理一個(gè)全新的義務(wù)，乃至為懂得決新義務(wù)而停止一系列試驗(yàn)。

　　問：許多人以為人工智能的成長(zhǎng)會(huì)傷害人們的任務(wù)機(jī)遇。假如機(jī)械能比人類更快的進(jìn)修，那末有的人群就會(huì)被消除在經(jīng)濟(jì)臨盆以外了。你是若何對(duì)待這個(gè)成績(jī)的呢？

　　Jeff Dean：我以為在某些行業(yè)主動(dòng)化切實(shí)其實(shí)會(huì)逐步代替許多任務(wù)崗?fù)?，并且這是每一個(gè)時(shí)期都邑產(chǎn)生的工作，就像工業(yè)反動(dòng)對(duì)農(nóng)業(yè)和手工業(yè)形成的沖擊一樣。

　　然則人們總能發(fā)明新的任務(wù)機(jī)遇，或許總會(huì)有新的任務(wù)期待著人們行止理。政治家和決議計(jì)劃者們應(yīng)當(dāng)賣力斟酌過盤算機(jī)主動(dòng)化變更后社會(huì)構(gòu)造的形狀和往后的成長(zhǎng)，這是一個(gè)政策成績(jī)。我以為盤算機(jī)和主動(dòng)化會(huì)代替今朝人類從事的反復(fù)性，低程度的休息，但關(guān)于龐雜的運(yùn)動(dòng)盤算機(jī)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有誰人才能去代替人類的任務(wù)。

　　問：你不擔(dān)憂技巧帶來的掉業(yè)成績(jī)嗎？

　　Jeff Dean：我認(rèn)可必定會(huì)有許多人在這一年夜潮中掉去任務(wù)，這很不公正。許多任務(wù)將被主動(dòng)化更好的完成。我想指出的是，最輕易被主動(dòng)化取代的是日復(fù)一日的反復(fù)休息，而那些天天都面對(duì)分歧挑釁或許龐雜單一事物的任務(wù)是不會(huì)那末隨意馬虎被代替的。

　　問：那末如今你在AI方面重要的任務(wù)是甚么呢？

　　Jeff Dean：我們團(tuán)隊(duì)作為一個(gè)全體在做許多方面的任務(wù)。我重要為團(tuán)隊(duì)指明進(jìn)步的偏向。關(guān)于小我來講，我介入研討了一些醫(yī)療安康方面的成績(jī)，我以為機(jī)械進(jìn)修可認(rèn)為安康范疇?zhēng)砑娖鐦拥霓D(zhuǎn)變。

　　同時(shí)我還努力于若何構(gòu)建出合適于機(jī)械進(jìn)修的盤算機(jī)軟硬件體系，可認(rèn)為我們供給疾速完成驗(yàn)證機(jī)械進(jìn)修設(shè)法主意，并可以年夜范圍運(yùn)用。我須要和硬件團(tuán)隊(duì)一路肯定合適機(jī)械進(jìn)修的硬件架構(gòu)。TensorFlow是我們團(tuán)隊(duì)出品的一個(gè)開源機(jī)械進(jìn)修框架，在個(gè)中涵蓋了我們的研討結(jié)果，并應(yīng)用它練習(xí)我們本身的產(chǎn)物。異樣全球各地的開辟者也在應(yīng)用它創(chuàng)立本身的機(jī)械進(jìn)修體系，其實(shí)不斷完美它的機(jī)能。

　　我如今還在“Learning to learn”的偏向長(zhǎng)進(jìn)行研討，由于我以為這將會(huì)成為一個(gè)非常主要的范疇。

　　問：許多人認(rèn)為假如我們構(gòu)架出了通用人工智能，那將會(huì)涌現(xiàn)下一個(gè)像Google一樣的公司？

　　Jeff Dean：我以為它能夠涌現(xiàn)在任何處所。我們?cè)谶@個(gè)范疇做了相當(dāng)遼闊的盡力，這是一個(gè)非常主要的范疇值得我們賡續(xù)推動(dòng)。但通用人工智能是一個(gè)非常歷久的目的呢。

　　問：你身材里有幾十億個(gè)細(xì)胞，然則它們卻不曉得你是誰，但合起來就是你。你曉得你的細(xì)胞沒有滑稽感然則你有。這意味著在必定水平上，一個(gè)全體會(huì)具有個(gè)別所不具有的特點(diǎn)。當(dāng)我們開端存眷數(shù)目時(shí)，就像人腦中神經(jīng)元的銜接，我們?cè)跀?shù)字世界中也見到過異樣的量級(jí)，這能否會(huì)心味著質(zhì)變帶來的量變呢？

　　Jeff Dean：我以為我們今朝還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有到達(dá)人類年夜腦的量級(jí)，不管是甚么樣算力的盤算機(jī)，如今年夜概和蠑螈差不多吧。然則要樹立加倍智能的體系，就須要更強(qiáng)的盤算才能，那末全部體系的算力也就會(huì)越強(qiáng)！

　　機(jī)械進(jìn)修的成長(zhǎng)和將來

　　問：這幾年，跟著這兩年GPU的突起，加上賡續(xù)完美的算法、更豐碩的數(shù)據(jù)庫和更先輩的練習(xí)集和摩爾定律，人工智能獲得了偉大的勝利。除這些身分的綜合影響，你認(rèn)為還有無其他標(biāo)記性的事宜產(chǎn)生，帶來了這一波人工智能的中興？

　　Jeff Dean：在我看來，我們明天應(yīng)用的許多算法年其其實(shí)20年到25年前就曾經(jīng)開辟出來了，其時(shí)的人們就對(duì)特別是神經(jīng)收集等機(jī)械進(jìn)修模子抱有很年夜的興致。那為何到明天它才年夜放異彩，就是由于其時(shí)我們?nèi)鄙僮屗\(yùn)轉(zhuǎn)起來處理年夜型成績(jī)的盤算才能。

　　所以，假如你從20年前光速挪動(dòng)到08、09年，我們逐步有了足夠壯大的盤算才能和足夠年夜的成心思的數(shù)據(jù)集，可以支持神經(jīng)收集去處理現(xiàn)實(shí)生涯中風(fēng)趣的成績(jī)，好比盤算機(jī)視覺、語音辨認(rèn)等?，F(xiàn)實(shí)上，神經(jīng)收集也確切成了處理這些成績(jī)的最好方法。在曩昔的十年里，我們也做了年夜量的研討任務(wù)，來增長(zhǎng)早年間用新技巧開辟出來的基本算法。

　　GPU確切是很主要的一點(diǎn)，但我以為最基本的照樣我們熟悉到了神經(jīng)收集等機(jī)械進(jìn)修模子與如今在盤算機(jī)上運(yùn)轉(zhuǎn)的年夜多半代碼現(xiàn)實(shí)上具有分歧的盤算特征。 這些特色是他們根本上重要做線性代數(shù)類型的操作：矩陣乘法向量操作，而且它們對(duì)精度下降也有很年夜的容忍度。所以當(dāng)你做一個(gè)神經(jīng)收集的盤算時(shí)，不再須要準(zhǔn)確的六位或七位數(shù)字，所須要的精度數(shù)字要少很多。

　　這兩個(gè)身分聯(lián)合在一路，使得我們可認(rèn)為異常低精度的線性代數(shù)構(gòu)建專門的硬件，這就加強(qiáng)了我們?cè)谶@些成績(jī)上運(yùn)用更多盤算的才能。除GPU，我們谷歌也開辟了一種新的定制芯片——TPU，它的精度比GPU更低，并具有明顯的機(jī)能優(yōu)勢(shì)。我以為這是一個(gè)具有迸發(fā)性的范疇，由于之前當(dāng)你在構(gòu)建專門針對(duì)某一子集的特定硬件時(shí)，而不是像CPU那樣采用異常廣泛的盤算方法，你就會(huì)見臨如許的風(fēng)險(xiǎn)，即特定的子集只是你在盤算體系中想要做的工作的一小部門。

　　然則，當(dāng)今神經(jīng)收集和機(jī)械進(jìn)修模子實(shí)用于異常普遍的范疇，好比語音辨認(rèn)、機(jī)械翻譯、盤算機(jī)視覺、醫(yī)藥和機(jī)械人等。一切這些器械都可使用雷同的基本元從來加快線性代數(shù)去完成完整分歧的工作。是以，我們可以開辟實(shí)用于很多分歧場(chǎng)景的公用硬件。

　　問：最初，請(qǐng)你分享一些你近期任務(wù)中一些使人振奮的結(jié)果好嗎？

　　Jeff Dean：我想我有許多結(jié)果想和年夜家分享，來羅列個(gè)中代表性的幾個(gè)：

　　我以為機(jī)械進(jìn)修在藥物和醫(yī)療范疇的運(yùn)用長(zhǎng)短常主要的。關(guān)于大夫和其他醫(yī)護(hù)人員來講，這將是一個(gè)偉大的贊助，讓他們可以疾速的獲得病人切實(shí)其實(shí)切的病理信息，甚么對(duì)病人是最有用的。還有對(duì)醫(yī)學(xué)影象的解讀，并基于此提出扶植性的看法。

　　別的，我對(duì)機(jī)械人的成長(zhǎng)也很感興致。我以為專門針對(duì)機(jī)械人的機(jī)械進(jìn)修將在將來五到十年成為一個(gè)異常成心思的新興范疇。我以為，這類“學(xué)會(huì)去進(jìn)修”的任務(wù)將會(huì)帶來更靈巧的體系，在不須要太多機(jī)械進(jìn)修技巧的情形下，它們可以進(jìn)修做新義務(wù)。我以為這將是一件異常風(fēng)趣的工作，由于它會(huì)賡續(xù)提高。

　　還有就是在一切的機(jī)械進(jìn)修任務(wù)之下，為特定的機(jī)械進(jìn)修模子定制特性化的硬件也就會(huì)在將來五年成為一個(gè)很成心思的偏向。

　　最初的最初，我以為機(jī)械進(jìn)修的范疇不只觸及盤算機(jī)迷信，還能觸及許多人們正在研究的范疇。是以，我認(rèn)為今朝的成長(zhǎng)真的很使人振奮。由于我們認(rèn)識(shí)到了機(jī)械進(jìn)修的光亮遠(yuǎn)景，開端情愿花年夜力去進(jìn)修和做機(jī)械進(jìn)修研討，并懂得機(jī)械進(jìn)修在分歧迷信范疇或分歧運(yùn)用范疇的意義。

　　這也恰是在曩昔的五到八年時(shí)光里，我們特殊高興地看到，愈來愈多來自分歧配景的人們都參加了這個(gè)范疇的研討，在這個(gè)中做著本身酷炫的工作。