編者注：目前，一個(gè)程序功能的實(shí)現(xiàn)是由一行行代碼來完成的，它的每一步都需要人工的精確控制。然而不久的將來，程序或許能夠像生物的生理過程一樣“自我修復(fù)、成長(zhǎng)和復(fù)制”，甚至可能出現(xiàn)自我意識(shí)，那個(gè)時(shí)候，人類與計(jì)算機(jī)之間的關(guān)系會(huì)變得更加微妙。

 

　　“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這個(gè)詞現(xiàn)在越來越受互聯(lián)網(wǎng)的關(guān)注，它的核心是通過對(duì)大數(shù)據(jù)的分析來代替人類思維去做各種決策。目前像這樣子的“人工智能”系統(tǒng)已經(jīng)普遍存在于互聯(lián)網(wǎng)的各項(xiàng)服務(wù)當(dāng)中，這在前幾年還是不可想象的事情。例如照片中的人臉識(shí)別、語音命令識(shí)別、對(duì)話翻譯。這些我們都比較熟悉了，在網(wǎng)上討論比較少的是：科技巨頭是如何建立這些相當(dāng)了不起的AI引擎的？

 

　　首先一點(diǎn)，這些科技巨頭對(duì)這方面的相關(guān)人才肯“花血本”，即愿意為其支付高額的薪水，因?yàn)榫哂羞@方面才能以及受過嚴(yán)格專業(yè)訓(xùn)練的人才在全世界只有幾百人，可謂是鳳毛麟角，這也理所當(dāng)然的成為了人工智能發(fā)展的瓶頸。當(dāng)然，這并不是唯一的因素，從另外一個(gè)角度來說，即使是這方面的大牛也不能保證在編寫一個(gè)復(fù)雜的服務(wù)程序時(shí)不會(huì)出現(xiàn)bug。

 

　　為了建立“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”從而攻克下一個(gè)AI的難題，研究人員首先需要嘗試大量的建立方法（當(dāng)然絕大部分都是無效的），光這個(gè)步驟就要讓上百臺(tái)計(jì)算機(jī)進(jìn)行大量且復(fù)雜的運(yùn)算。

 

　　“我們的目標(biāo)是期望能夠在問題的處理上給予計(jì)算機(jī)一些解決思路，讓計(jì)算機(jī)自己建立具體方法去尋找問題的答案。”谷歌DeepMind的聯(lián)合創(chuàng)始人杰米斯.哈薩比斯說道。值得一提的是，這個(gè)天才少年開發(fā)的AlphaGo圍棋機(jī)器人在2016年的人機(jī)大戰(zhàn)中戰(zhàn)勝了韓國(guó)圍棋冠軍李世石。

 

　　這就是為什么眾多互聯(lián)網(wǎng)巨頭不斷嘗試讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)自我測(cè)試以及自我修復(fù)bug功能。如果能做到這點(diǎn)，就能將最新的機(jī)器學(xué)習(xí)理論向普通工程師推廣，而那些天才大腦就有更多的時(shí)間去研究更深的理論和更復(fù)雜的難題。這將促進(jìn)AI的發(fā)展進(jìn)程以及基礎(chǔ)服務(wù)質(zhì)量的提升。

 

　　換句話說，為了提高效率，計(jì)算機(jī)必須能自我處理大量的枯燥的工作?；ヂ?lián)網(wǎng)巨頭們正在試著建立一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，能夠代替工程師檢測(cè)問題發(fā)生的各種可能性。不過現(xiàn)在這些公司正在做一些更有野心的事情，即建立一個(gè)能夠創(chuàng)造AI算法的AI系統(tǒng)。這并不是開玩笑，F(xiàn)acebook的工程師設(shè)計(jì)了一個(gè)叫做“自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師”的程序，這就是一個(gè)“能創(chuàng)造AI算法的AI系統(tǒng)”。當(dāng)然，作為一個(gè)新生事物，這個(gè)程序還存在不少的缺陷。

 

　　感受“Flow”

 

　　在Facebook于2012年上市之后，Hussein Mehanna和Facebook廣告團(tuán)隊(duì)的工程師在廣告定位上感受到了成倍的壓力，因?yàn)樗麄冃枰獙V告與Facebook社交網(wǎng)絡(luò)中大量的用戶精確匹配。而深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠更好的幫助分析Facebook所搜集的用戶信息以及他們的行為模式。

 

　　Mehanna表示，F(xiàn)acebook的工程師在AI方面上創(chuàng)新的想法層出不窮，但如何有效測(cè)試這些想法卻是一個(gè)難題，所以他和他的團(tuán)隊(duì)發(fā)明了一種名為“Flow”的測(cè)試工具。“我們期望建造一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)裝配線，以供所有Facebook的工程師使用。”Mehanna說道。Flow的目的是為了幫助工程師建造、測(cè)試以及嘗試在一個(gè)復(fù)雜的模型中執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這是一個(gè)應(yīng)用廣泛的技術(shù)，涵蓋了所有能夠完成自我學(xué)習(xí)的服務(wù)，也包括任何形式的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

 

　　基本上，工程師能很輕易測(cè)試公司龐大數(shù)據(jù)中心里層出不窮的想法。他們能運(yùn)行測(cè)試各種算法的可能性，這些算法不僅包括深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)，也包括其他形式的AI，例如邏輯回歸、增強(qiáng)型決策樹等等，而測(cè)試的結(jié)果又會(huì)衍生出更多的想法。“理論上你測(cè)試的想法越多，結(jié)果就越好。”Mehanna說道。這也意味著工程師可以輕易地重復(fù)使用別人建造的算法，并將算法微調(diào)之后應(yīng)用到別的任務(wù)中去。

 

　　不久之后，Mehanna和他的團(tuán)隊(duì)升級(jí)了“Flow”并在公司全面推廣。在其他團(tuán)隊(duì)中，“Flow”有助于產(chǎn)生各種各樣的算法：為Facebook News Feed上挑選相應(yīng)的鏈接，實(shí)現(xiàn)朋友圈中照片的人臉識(shí)別，為照片配上音頻說明以便盲人也能夠理解其中的內(nèi)容，甚至幫助Facebook確定世界上的哪一個(gè)區(qū)域還需要接入互聯(lián)網(wǎng)。

 

　　Mehanna 說道，在“Flow”的幫助下，F(xiàn)acebook每個(gè)月大概可以測(cè)試30萬個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。曾經(jīng)的Facebook每60天才能放一個(gè)新的AI模型到社交網(wǎng)站上去測(cè)試，而現(xiàn)在每周都能增加幾個(gè)新模型。

 

　　下一個(gè)前沿

 

　　這個(gè)想法遠(yuǎn)遠(yuǎn)比Facebook本身更重要。它被全世界的各個(gè)深度學(xué)習(xí)研究團(tuán)隊(duì)共同采納。例如就在上周，Twitter收購了一家叫WhetLab的初創(chuàng)企業(yè)，WhetLab主要的研究方向就是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)。最近，微軟也透露了他們的研究人員是如何使用一個(gè)系統(tǒng)去測(cè)試海量潛在的AI模式的。微軟研究人員Jian Sun把它稱作“人工輔助搜索”。

 

　　Mehanna和Facebook希望加快進(jìn)度。Facebook計(jì)劃將 “Flow”與全世界共享，Linkedin、Uber、以及Twitter等公司已經(jīng)表明了對(duì)這個(gè)工具的興趣。Mehanna和他的團(tuán)隊(duì)也開發(fā)了一個(gè)名為AutoML的工具，能夠?yàn)楣こ處煖p輕更多的負(fù)擔(dān)。它能在Flow運(yùn)行的同時(shí)自動(dòng)清除用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)，不需要任何人工干涉。Mehanna甚至設(shè)想它能夠自動(dòng)搜集數(shù)據(jù)，更有趣的是，AutoML可以使用AI去新建AI系統(tǒng)。

 

　　就如同Mehanna之前所述，F(xiàn)acebook每個(gè)月能夠訓(xùn)練和測(cè)試30萬種機(jī)器學(xué)習(xí)模式。AutoML能使用測(cè)試的結(jié)果去訓(xùn)練另外的模式，以優(yōu)化訓(xùn)練過程。是的，這件事看起來就如同《盜夢(mèng)空間》那樣不靠譜，但它確實(shí)可行。整個(gè)系統(tǒng)能夠自動(dòng)選擇可能性最大的算法和參數(shù)。“這幾乎就能在訓(xùn)練和測(cè)試之前去預(yù)測(cè)結(jié)果，”Mehanna說道。

 

　　在Facebook廣告小組內(nèi)部，工程師們甚至打造出了名為Asimo的“自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師”，這個(gè)系統(tǒng)也被推廣到了整個(gè)公司。有的時(shí)候，Asimo可以自動(dòng)增強(qiáng)和改良現(xiàn)有的模型，并立即運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)中。“現(xiàn)在它還不足以發(fā)明一個(gè)新的AI算法，”Mehanna說道“但如果沿著這條路繼續(xù)走下去的話，誰知道呢？或許將來就可行了。”

 

　　這是一個(gè)很有趣的想法，這個(gè)想法幾十年來一直吸引著科幻作家們的眼球，即“讓人工智能復(fù)制自己”。雖然Asimo并不會(huì)像科幻電影《終結(jié)者》中的“天網(wǎng)”那么先進(jìn)或者具有威脅，但這卻是走向未來世界的一大步。在未來開發(fā)AI的領(lǐng)域中，不僅有最頂尖的大腦，甚至?xí)幸恍?ldquo;非人類智慧”的參與。