本文內(nèi)容來(lái)自于Yoshua Bengio博文

公眾號(hào)格靈深瞳編譯

人類一直夢(mèng)想著創(chuàng)造有智能的機(jī)器,。早在第一臺(tái)可編程計(jì)算機(jī)問(wèn)世前100多年，發(fā)明家就對(duì)如何能讓由連桿和齒輪組成的設(shè)備也變得更加智能這一命題充滿好奇,。后來(lái),，20世紀(jì)40年代計(jì)算機(jī)領(lǐng)域的先驅(qū)者之一Alan Turing通過(guò)描述一個(gè)測(cè)試為計(jì)算機(jī)科學(xué)設(shè)定了目標(biāo)，這個(gè)測(cè)試也就是后來(lái)被大家所熟知的圖靈測(cè)試,，用以衡量計(jì)算機(jī)的表現(xiàn)和人類行為的接近程度,。（注：圖靈測(cè)試一詞來(lái)源于計(jì)算機(jī)科學(xué)和密碼學(xué)的先驅(qū)Alan Turing寫于1950年的一篇論文《計(jì)算機(jī)器與智能》,。Alan Turing 1950年設(shè)計(jì)出這個(gè)測(cè)試，其內(nèi)容是,，如果電腦能在5分鐘內(nèi)回答由人類測(cè)試者提出的一系列問(wèn)題,，且其超過(guò)30%的回答讓測(cè)試者誤認(rèn)為是人類所答，則電腦通過(guò)測(cè)試,。）

在我學(xué)術(shù)生涯早期研究人工智能領(lǐng)域的時(shí)候,，科學(xué)家們解決的都是一些對(duì)人類來(lái)說(shuō)困難，而對(duì)計(jì)算機(jī)來(lái)說(shuō)會(huì)相對(duì)簡(jiǎn)單的任務(wù),，比如大規(guī)模的數(shù)學(xué)計(jì)算,。然而在最近幾年,，我們正在進(jìn)行的一些項(xiàng)目都是對(duì)人類來(lái)說(shuō)非常容易,，或者說(shuō)下意識(shí)就能解決的任務(wù)，比如語(yǔ)音識(shí)別和人群中的人臉識(shí)別,，然而這些任務(wù)卻很難讓計(jì)算機(jī)理解,。

真正讓我感興趣的是在人工智能領(lǐng)域開(kāi)始有了更為復(fù)雜的探索，即讓計(jì)算機(jī)獲得自主學(xué)習(xí)的能力,。當(dāng)然我的目的并不是讓計(jì)算機(jī)完全像人類一樣思考,，我只是想去理解那些能讓實(shí)體、計(jì)算機(jī)或生物變得智能化的一些基礎(chǔ)原則,。我很久以前打過(guò)一個(gè)賭,，說(shuō)是如果人工智能真的能夠?qū)崿F(xiàn)的話一定是得益于實(shí)體的學(xué)習(xí)能力，因此我一直專注于構(gòu)建能夠?qū)W習(xí)并自行理解這個(gè)世界的計(jì)算機(jī),。

我相信此刻我們正處于人工智能甚至是計(jì)算機(jī)本身的一個(gè)歷史轉(zhuǎn)折點(diǎn),。得益于現(xiàn)在更為強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)、可用的海量豐富數(shù)據(jù)集以及先進(jìn)的算法,，我們終于可以跨越一個(gè)長(zhǎng)期以來(lái)阻礙計(jì)算機(jī)科學(xué)發(fā)展的閾值,。機(jī)器學(xué)習(xí)正在從一個(gè)高度人工化的階段向另一個(gè)更為自動(dòng)化的階段進(jìn)行快速轉(zhuǎn)變，前者需要我們?nèi)藶榈貙?duì)每個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行設(shè)計(jì)并提取其中較好的特征,，后者可以實(shí)現(xiàn)讓計(jì)算機(jī)像孩子一樣,，通過(guò)不斷學(xué)習(xí)獲得的經(jīng)驗(yàn)來(lái)積累內(nèi)部特征，從而理解這個(gè)世界,，這就是我們所說(shuō)的深度學(xué)習(xí),。

深度學(xué)習(xí)并不是一個(gè)全新的概念。事實(shí)上,，在20世紀(jì)80年代我還是一個(gè)學(xué)生的時(shí)候,，這是一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里的概念，也可以說(shuō)是深度學(xué)習(xí)的前身,，我對(duì)這個(gè)概念非常著迷并決定要在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域開(kāi)啟我的學(xué)術(shù)生涯,。目前深度學(xué)習(xí)真正新的進(jìn)展在于,，因?yàn)橹霸S多科學(xué)和技術(shù)進(jìn)步的積累，使得我們?cè)谌斯ぶ悄軕?yīng)用方面取得了一系列突破,，比如語(yǔ)音識(shí)別,、計(jì)算機(jī)視覺(jué)和自然語(yǔ)言處理等等。這也使得這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)涌入了一大批由研究生占據(jù)主要比例的研究者,，讓深度學(xué)習(xí)的研究高速發(fā)展起來(lái),。

我們能走到今天離不開(kāi)兩方面技術(shù)的進(jìn)步，一是層次結(jié)構(gòu)概念的創(chuàng)建,，二是讓電腦能自己提取特征,。層次結(jié)構(gòu)使得電腦能通過(guò)一些簡(jiǎn)單的概念學(xué)習(xí)進(jìn)而理解復(fù)雜概念，這也是人類學(xué)習(xí)并培養(yǎng)他們對(duì)世界的理解的方式,。當(dāng)我們從過(guò)去所熟悉的事物中發(fā)現(xiàn)了新的觀點(diǎn),，就會(huì)逐漸優(yōu)化對(duì)世界理解的模型來(lái)不斷適應(yīng)，這些新事物又能幫助他們更好的與事實(shí)和數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)起來(lái),。

例如,，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以通過(guò)組合一些簡(jiǎn)單的概念來(lái)表示一只貓的形象，比如通過(guò)邊緣的概念依次定義角落和輪廓,。但是我們不需要特意教它關(guān)于中間區(qū)域的概念,，它會(huì)自己學(xué)習(xí)。在這樣一個(gè)視覺(jué)識(shí)別系統(tǒng)中,，計(jì)算機(jī)可以成功在一張暹羅貓翻跟頭照片中識(shí)別出貓,，而不需要我們展示給系統(tǒng)所有貓可能具有的顏色、外形或行為,。當(dāng)計(jì)算機(jī)“看見(jiàn)”一只貓的時(shí)候,，它就會(huì)“知道”這是一只貓。

我非常榮幸能和Geoffrey Hinton以及Yann LeCun一起因?yàn)樵谛袠I(yè)內(nèi)的突出貢獻(xiàn)而被大家譽(yù)為計(jì)算機(jī)科學(xué)三大巨頭,。我們共同撰寫了一篇論文：深度學(xué)習(xí),，并發(fā)表在《自然》雜志的五月刊上，文章對(duì)人工智能領(lǐng)域我們所研究的方向的前景進(jìn)行了闡述,。但這個(gè)領(lǐng)域所需要做的事光靠幾個(gè)“媒體明星”是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,。為了達(dá)成更大的進(jìn)步并實(shí)現(xiàn)更多的應(yīng)用，人工智能領(lǐng)域無(wú)論在學(xué)術(shù)界還是工業(yè)界都需要成千上萬(wàn)個(gè)科學(xué)家和工程師們,。

這就是為什么我一直致力于為我們激動(dòng)人心的事業(yè)網(wǎng)羅更多人才的原因,。我與Ian Goodfellow和Aaron Courville合寫了一部叫《深度學(xué)習(xí)》的書。我們的核心受眾是學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)的大學(xué)生以及一些軟件工程師,，他們?cè)谀承┛赡軙?huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)的重要產(chǎn)業(yè)里工作,。這本書已經(jīng)放到網(wǎng)上了，我們歡迎大家來(lái)閱讀和學(xué)習(xí),，并給我們一些好的反饋建議,。

這令我想到了另一個(gè)我想表達(dá)的關(guān)鍵點(diǎn):我是一個(gè)技術(shù)開(kāi)放概念的擁護(hù)者,。眾多像開(kāi)源開(kāi)發(fā)者一樣的技術(shù)開(kāi)放運(yùn)動(dòng)支持者都堅(jiān)信我們應(yīng)該在獲取新知識(shí)之后盡快分享出去，這能加快科學(xué)邊界向外擴(kuò)張的速度而且對(duì)大家都有利,。我和很多同事們都把我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)領(lǐng)域的所有發(fā)明,，應(yīng)用在了GitHub的 Theano工具及其衍生項(xiàng)目上。這樣,，任何正在構(gòu)建深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的人都可以使用這些算法和編程工具,，當(dāng)然我們也會(huì)敦促使用者回饋這個(gè)項(xiàng)目，有數(shù)百人已經(jīng)這樣做了,。

正如共享之于技術(shù)開(kāi)放的意義,，透明化的協(xié)作也同樣重要。整個(gè)學(xué)界形成了一個(gè)巨大的頭腦風(fēng)暴,。其中,，擁有5名教授在內(nèi)共60名研究院的蒙特利爾學(xué)習(xí)算法研究所(MILA)，通過(guò)和許多大學(xué)及產(chǎn)業(yè)里的科學(xué)家進(jìn)行項(xiàng)目合作,，大大推進(jìn)了整個(gè)學(xué)界的協(xié)作程度,。

我們最近的研究合作伙伴是IBM,。我們期待著通過(guò)與IBM研究部門以及Watson Group的科學(xué)家和工程師們的合作,，能夠?qū)崿F(xiàn)深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)言、演說(shuō)和視覺(jué)領(lǐng)域應(yīng)用的宏大研究計(jì)劃,。我們堅(jiān)信只要大家齊心協(xié)力,，就一定可以通過(guò)更為強(qiáng)大的能處理海量數(shù)據(jù)集的計(jì)算機(jī)，成規(guī)模地增加深度學(xué)習(xí)的技術(shù)和方法,。它可以幫助計(jì)算機(jī)跨越更廣泛的領(lǐng)域,，從更多種類的數(shù)據(jù)來(lái)源中學(xué)的更快更多，包括那些還未被人類運(yùn)用的不能被標(biāo)注的海量數(shù)據(jù),。

我認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的未來(lái)非常激動(dòng)人心,。我們?nèi)〉昧艘幌盗锌焖俚陌l(fā)展，雖然我們目前離破解什么能讓機(jī)器真正理解這個(gè)世界這一謎題還很遠(yuǎn),，但是我對(duì)我們最終能破解這個(gè)謎題充滿了信心,。

然后閘門就會(huì)被打開(kāi)了，一旦計(jì)算機(jī)真正理解文本,、語(yǔ)音,、圖像和聲音，他們將成為我們不可或缺的助手,。這將徹底改變我們與計(jì)算機(jī)交互的方式,，幫助我們?cè)谌粘Ｉ钪猩畹酶鼮榉奖悖诠ぷ鳡顟B(tài)中更加高效,。它會(huì)讓社會(huì)能夠應(yīng)對(duì)一些對(duì)我們來(lái)說(shuō)非常重要的重大挑戰(zhàn),，比如治療致命疾病以及更廣泛地傳播知識(shí)和財(cái)富,。更重要的是，它會(huì)幫我們理解我們自身,，以及一直以來(lái)讓我非常著迷的關(guān)于“智能是如何產(chǎn)生的”的命題,。30多年來(lái)這一直是我的夢(mèng)想，現(xiàn)在這個(gè)夢(mèng)想正在快速的照進(jìn)現(xiàn)實(shí),。