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还需要大量的数据支撑

admin 发布于 2018-08-08 05:23

  人工智能浪潮大起,如何判断技术和产业发展?依图科技联合创始人朱珑认为:团队的技术实力由最强的领军人物决定,AI新时代的壁垒唯有顶级的人。而技术发展则有三个层次,Vision(远见)、Insight(洞见)和Execution(执行),正因为有了Insight,创业公司才能在单项AI任务上超越拥有算法、算力、数据条件的互联网巨头,而Vision凌驾一切,朱珑以深度学习领域最强的两位大师Hinton和LeCun为例,论述了Vision对未来结果的决定性。人工智能没有历史可以借鉴,没有权威可以预测,但朱珑表示,因为看见,所以相信。

  我是Leo,依图科技联合创始人,UCLA统计学博士,从事人工智能研究15年, 曾在深度学习奠基者Yann LeCun教授实验室担任研究员,2010年获得PASCAL图像目标检测比赛冠军,2017年获得美国国家标准与技术研究院NIST和美国国家情报高级研究计划局IARPA人脸识别全球冠军。

  最近,大量关于人工智能的研究报告,投资人、创业者、学者热议AI的趋势和对社会各行业的影响,不乏对AI技术和产业发展的误解,很容易有误导性。宏观上,议题大体分为三个方面:AI是多大的事?谁是真正的AI player?AI的场景在哪里?

  从科学研究者和创业者的双视角谈谈我的主要观点:AI的边界,只有领军人物才可能准确把握和拓展;顶尖企业,因为远见造就势能;AI的未来,无与伦比,没有历史可以借鉴,也没有权威可以预测。

  我对AI发展历史和预测,用上图的”S”形曲线建模(Sigmoid函数,恰好也是用来刻画神经网络中神经元的activation function)。横轴表示时间,纵轴表示机器智能水平。曲线上的点表示某个时间点的全球最高智能水平。2013年开始是新AI时代(深度学习),2013年前的机器智能发展水平相较于近5年的发展基本可以忽略不计。红线代表悲观派(AI退潮、AI泡沫等),2017年之后很快出现发展停顿;蓝线年之后还有快速发展。值得强调的是,蓝红两条曲线对AI历史有相同认识,但市场上很多论调或研究报告看到的是另一条曲线,很大概率调研看到的AI水平离最高水平有很大差距。

  2017年人脸识别最高水平可识别规模在20亿人,大概比2016年可识别千万提高两百倍,比2015年提高了数万倍。在2017年全球最权威的人脸识别测试中(NIST),我们比第二名Vocord团队,在千万比对测试上领先2%(Vocord在另一测试集比腾讯优图高10%),这个就是大家常说的技术水平趋同,高一两个百分点没有意义(引申出难兑现成竞争价值)。这个误区需要从两个方面解读:

  超大规模下的评测本身就是一个不简单的学术命题,还需要大量的数据支撑,线亿数据下性能的人少之又少,例如美国很难建立20亿级的测试集。这不是访谈一些人脸识别研究从业者就能获得,这是误区的第一个来源。

  百万、千万识别规模对应的是身份认证场景,远程认证、手机解锁都属于此类。“技术无差异”的论调在这个场景下倒是可以成立。但安防刑侦破案对亿级和十亿比对有刚性需求,在这些场景下,不是多识别出几个罪犯的问题,而是找出来概率差别十倍以上的,几乎就是行与不行的问题。“非关键性应用”的论断误导性极强。

  在最新的安防案例中,万路甚至十万路摄像头视频的人脸搜索、归档对算法有极高要求,假定每路人流为万,要在万路视频中,搜索性能相当于要求算法百亿、千亿规模上的可识别率。这比其他场景的性能要求再提高千倍。以不同算法为基础的产品端体验差异就被同比例放大。另外,全球人种的识别,是反恐、出入境业务对识别的覆盖面要求是很高的。

  技术实力该如何评估比较呢?最常见的是测试比赛的冠军、实际案例、招投标PK成绩、论文等。这些或许能区分是不是前10名的AI团队,但很难区分最好的团队。我对技术的三层解构:Vision,远见,或战略格局、技术趋势判断;Insight,洞见,算法本质和客观世界分布规律的理解;Execution,执行,算法实现、数据获取、工程计算平台等。具体来说:

  最基础的Execution就是算法做到什么水平,特别是大体框架已知后,能快速实现,包括基础算法、场景数据、计算实验平台、产品应用等。比如,AlphaGo出来后,多快能复现;语音识别多快能追上全球最好的结果。顶级的Execution,不是开源的算法平台可以弥补。特定领域的专家能帮助团队快速提高对应领域Execution的水平。这个层面,中国团队应该是世界一流的。Google如果是世界第一的话,不论是下棋、人脸识别、语音识别等,中国的水平应该不会比 Facebook、Microsoft、Apple、Amazon等差,甚至某些方面稍强些。大部人比较技术,基本就在这个层次。但更重要的、威力更大的是上面的两个层次。

  再往上一层是Insight,考察对技术的深刻认知。包括算法模型的数学解释、客观世界分布规律的独到见解。Insight指导如何使用数据、计算力(就是指导如何使用算法甚至创新算法)。这层决定能不能比Google做得更好,或者能保持同一发展节奏。假定拥有深度学习算法框架、海量数据在同样水平,但是大家对算法性能调教还有巨大差距。以人脸识别为例,我们使用了2亿张人脸图片(几十亿张图片的子集)训练,有效模型参数达到10亿量级,利用对人脸这个对象的属性先验的合理假设,包括光照、年龄、种族、运动模糊、成像解析度等,模型定制、数据如何组合、计算如何加速在性能调优和模型学习效率上(就是上面提到的Execution)都有重大差异。这就是为什么拥有算法、算力、数据条件的互联网巨头也不见得能在单项AI任务上能做到全球前三。

  强的Execution,Insight肯定不错,但可能毫无Vision;最强的Vision,Insight肯定一流,但Execution可能很差。VIE都很强的团队全球极其稀缺。用深度学习领域最强的两位大师Hinton和LeCun谈一下我的感受。在2010年前,学术界不少人已经在谈大数据对机器学习的重要性,Hinton团队2012年在LeCun发明的算法基础上,用了百万的训练数据,在ImageNet上取得世界级的突破性进展;同一时期,LeCun团队只用了不到十万的数据。但是在Hinton公布ImageNet结果的头两个月,LeCun团队没法重现Hinton用自己算法的实验结果。在Hinton公布算法实现和技巧后,LeCun团队的结果就轻松超过了Hinton团队的水平。

  两位大师都拥有超一流的Vision,在深度学习方向上坚持三十年。但是他们Vision的差别以及以此带来的信念差别使得Insight的差别(是否追求更深刻见解)在当时可能是巨大的,对深度学习算法发挥的突破条件包括训练数据规模、模型正则化实现、activation function选取、GPU计算等的理解还有显著差异。这些在当时,原理还不清楚时,可能完全是凭着Hinton(包括那一期超强的博士生)的直觉。这种Insight的差距,使得LeCun团队已知所用算法框架和目标性能但未知关键实现时,也不能重现结果。但之后,LeCun团队拥有更好的Execution(大规模系统性调优),能在短时间内算法性能超过。这种最牛高手间信念的微妙差异,到底来源于什么,值得深思。

  中新网7月28日电 蒸汽机改变了人类的生产方式、智能手机改变了人类的沟通方式,这些伟大的发明深入生活,改变了人类社会。如今,各项新发明新科技层出不穷,其中就可能隐藏着改变世界的力量,今天,小编就为您盘点那些正在或可能颠覆人类未来的发明。

  Vision如何辨别呢?非常难,甚至几乎不可能,只能由同样有Vision的人欣赏。就像taste难以打分一样,只能由同样有taste的人欣赏。Vision带你看到的,就是99%的专家同行都看不到、不相信的。所以,伟大往往和误解相伴。LeCun在深度学习被实际测试数据验证前,也很难被美国主流学术圈认可,甚至发表顶级会议都不是简单的事,可如今,几乎所有的论文都要贴上深度学习的标签。

  有了VIE的拆解,我认为,AI新时代的壁垒只有人,最顶级的人。领军人物对AI技术和商业边界的未来分布判断无法替代,决定AI发展基本要素(算法、算力、数据和场景)的所需程度和权重。拥有顶级Execution和Insight的团队,最知道对算法有效的数据在哪、如何标注使用。拥有顶级Insight和Vision的团队,最早知道技术的突破带来最具商业价值的场景在哪以及何时到来。

  谈了AI发展,技术如何解构,谈谈AI的未来。基于深度学习的AI新时代,大大不同于30年历史上的AI,这是被各种应用、在实际场景、大规模数据验证过性能的技术,而不只是理论或概念。尽管过去5年的发展,对得起人们的期待,今天,还有不少人担心新AI像过去一样很快会退潮。但我认为,AI新时代只是开始。我从新AI的三个特性简要阐述:

  AI技术如何创新发展,如何变革商业,没有历史可以借鉴,也没有权威能准确判断。AI不仅仅是一个技术,AI突破还能突破所有技术包括人机交互、搜索、机器人、芯片计算、医学、制药等科学领域的几乎所有学科。

  从S曲线年,AI的发展及其迅猛,单门类(人脸识别)算法有了万倍的增长。但我对未来更加憧憬,即S曲线年之后的曲线有多陡。AI发展带来的多维度技术和各场景深度结合、叠加会带来更有冲击力的体验。从多技术维度来说,从视觉,到听觉、语义理解、运动控制会在之后几年都会快速突破;和芯片结合,端智能渗透到与用户的最后30公分的交互体验,从Internet Of Things向Internet Of Intelligence跨越,让智能无处不在。

  在S曲线中,处在不同位置的团队,优势不只是横轴时间的差距,而是技术领先带来的累积效应(曲线积分)以及更多元(多条AI技术曲线)AI技术的叠加,这使得AI能有跨行业的摧毁性。不仅仅决定某个行业,第一名和第二名的差距或位置关系,还能使得AI领先的行业的领导者撬动AI意识落后的行业。