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李飞飞离职谷歌背后:AI还很稚嫩 作为科学家很卑微

作者:时间:2018-11-20来源:新浪科技收藏

  导语:今年9月11日,部门负责人李飞飞宣布即将离职,回到斯坦福大学任教。外媒《连线》杂志日前刊文,讲述了李飞飞离职背后的故事。

本文引用地址:http://www.eepw.com.cn/article/201811/394572.htm

  以下为文章全文:

  去年六月有段时间,凌晨一点左右,李飞飞穿着睡衣,坐在华盛顿特区酒店房间里,练习几个小时后要做的演讲。临睡前,李飞飞从笔记中删去一整段,以确保自己能在指定时间内快速阐明几个最重要的观点。醒来时,这位身高165厘米的人工智能专家穿上靴子和一件黑色的海军针织裙子,不同于平常的T恤和牛仔服。然后她搭乘一部Uber汽车,前往美国国会大厦南部的雷伯恩众议院大厦。

  在进入美国众议院科学、空间与技术委员会的会议室之前,她拿起手机拍了一张特大木门的照片。(“作为一名科学家,我对委员会感到异样。”她说。)然后她步入空旷的大厅,走向证人席。

  那天上午听证会的主题是“人工智能——强大的力量带来巨大的责任”,与会者包括政府问责办公室的首席科学家蒂莫西·佩尔斯(Timothy Persons)和非营利组织Open的联合创始人兼首席技术官格雷格·布罗克曼(Greg Brockman)。但只有李飞飞是在现场发言的唯一女性,并可谓在人工智能()领域拥有开创性成就。作为构建可帮助计算机识别图像的数据库ImageNet的研究人员,她是一小群科学家中的一员,这群人可能少得仅够在厨房桌子旁边围成一圈,但AI近期的显著进步都要归功于他们。

  那年六月,李飞飞在Google Cloud担任首席人工智能科学家,并请假离开斯坦福人工智能实验室主任一职。但她之所以出现在委员会面前,是因为她也是一家专注于招聘女性和有色人群成为人工智能建设者的非营利组织的联合创始人。

  这一点也不奇怪,议员们当天就对她的专业知识进行了提问。令人惊讶的是她的谈话内容:她所热爱的领域所带来的严重危险。

  一项发明及其影响之间的时间是短暂的。在像ImageNet之类的人工智能工具的帮助下,计算机可以被教授学习特定任务,然后比任何人都快地行动。随着这项技术的日益成熟,它正被授权对数据进行过滤、分类和分析,并对全球和社会带来影响。尽管这些工具以某种方式已经存在了60多年,但在过去的十年中,我们开始使用它们来完成改变人类生活轨迹的任务:今天,人工智能帮助确定哪些治疗方法可用于病人,谁有资格领取人寿保险,一个人应服刑多长时间,哪些求职者接受面试。

  当然,这些权力可能是危险的。亚马逊不得不放弃AI招聘软件,因为该软件学会了对包含“女性”一词的简历加以处罚。谁能忘记2015年的惨痛经历呢?当时,的照片识别软件将黑人图片错误地贴上了大猩猩的标签。微软的AI社交聊天机器人则开始发布种族主义推文。但这些问题是可以解释的,因此也是可以扭转的。李飞飞认为,在不久的将来,我们将遇到一个不可能纠错的时刻,因为这项技术正在被迅速、广泛地采用。

  那天上午,李飞飞在雷伯恩大厦作证,因为她坚信自己的领域需要重新校准。杰出而强大、且大部分由男性组成的高科技领袖已经对未来发出了警告,人工智能驱动的技术成为人类生存的威胁。但李飞飞认为,这些担忧被给予了太多的重视和关注。她专注于一个不那么戏剧化、但更重要的问题:人工智能将如何影响人们的工作和生活方式。它必然会改变人类的体验,而不一定意味着更好。“我们有时间,”李飞飞说,“但我们现在必须采取行动。”李飞飞认为,如果我们对人工智能的设计及其设计者进行根本性的改变,技术将永远是一个向善的变革力量。如果不是的话,大量人性将被从等式中剔除出去。

  在听证会上,李飞飞是最后一个说话的人。没有证据表明她彻夜练习是因为紧张,她开口了。“人工智能中存在人工的东西。”她的音量增强了。“它的灵感来自于人类,它是由人类创造的,最重要的是它能影响人类。这是一个强有力的工具,我们只是刚刚开始理解,这是一个沉重的责任。”周围人的脸严肃起来,一位出席会议的女士表示赞同,嘴里发出“嗯……嗯”的声音。


斯坦福大学AI实验室,赛格威平台可移动机器人JackRabbot 1

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  李飞飞生长在西南工业城市成都。她是一个孤僻而聪明的孩子,也是一个如饥似渴的读书人。她的家庭有点不寻常:在一个不推崇饲养宠物的文化里,她父亲给她买来了一只小狗。母亲来自知识分子家庭,鼓励她读《简·爱》。(“在勃朗特姐妹中,我最喜欢艾米丽,”李说。)。在她12岁时,父亲移居美国新泽西州帕西帕尼,她和母亲几年没见到他。16岁时母女俩也出国移民。到美国的第二天,李飞飞的父亲带她去了加油站,让她告诉技工修他的车。她几乎不会讲英语,但通过手势,李飞飞想出了解释问题的方法。在两年内,李飞飞已经学会了足够多的语言,可以为只会说初级英语的父母担任翻译和向导。“我必须成为父母的嘴巴和耳朵。”她说。

  她在学校也表现很好。父亲喜欢淘旧货,为她找到了一个科学计算器,她在数学课上使用,直到一位老师指出她的错误计算,她才发现有个功能键坏了。李飞飞称赞另一位高中数学教师鲍勃·萨贝拉(Bob Sabella)引导她进入学术界,开始追逐美国梦。帕西帕尼高中没有高级微积分课,所以他自编了一个课本,在午休时间教李飞飞。萨贝拉和妻子也让她到他们家里玩,并带她去迪斯尼度假,借给她2万美元开了一家干洗店,让她的父母经营。1995年,她获得了奖学金,得以去普林斯顿大学读书。其间,她几乎每个周末都回家帮助经营家庭生意。

  在大学里,李飞飞的兴趣是广泛的。她主修物理,学习计算机科学和工程学。2000年,她在帕萨迪纳加州理工学院攻读博士学位,同时研究神经科学和计算机科学。

  看到并促成看似不同领域之间的联系,这一点使李飞飞想到了ImageNet。她的计算机视觉同行正在研究帮助计算机感知和解码图像的模型,但这些模型范围有限:研究人员可能要编写一种算法来识别狗,再用另一种算法来识别猫。李开始怀疑问题不在于模型而在于数据。她认为,如果一个孩子在早年通过体验视觉世界——即通过观察无数的物体和场景——来学习观看,或许计算机也可以类似地通过分析各种各样的图像以及它们之间的关系来学习。对李飞飞来说,这一认知是一个巨大飞跃。“这是一种组织整个世界视觉概念的方法。”她说。

  但是她很难说服同事相信,在海量数据库中为每个物体的每个可能的图片加上标签是合理的。此外,如果李飞飞决定要让这个想法奏效,标签需要从普通类(如“哺乳动物”)贴到高度特定类(如“星鼻鼹”)。2007年,李飞飞回到普林斯顿做助理教授,当她谈到ImageNet的想法时,很难找到教员帮忙。最后,一位专攻计算机体系结构的教授同意加入,成为合作者。

  她的下一个挑战是打造巨人。这意味着很多人将不得不花费大量时间来做繁琐的标记照片的工作。李飞飞试着给普林斯顿学生每小时支付10美元,但进展缓慢。然后一个学生问她是否听说过亚马逊土耳其人机器人(Amazon Mechanical Turk)。这是著名的众包平台,可借助群众的智慧解决机器很难或无法解决的问题。突然之间,她可以把许多工人集合起来,成本只是九牛一毛。但从少数普林斯顿学生到数万名隐形探索者的劳动力扩张,自身也存在挑战。李飞飞不得不考虑工人间可能的偏见。“在线工人,他们的目标是用最简单的方法赚钱,对吧?”她说。如果你让他们从100张图片中选择熊猫,怎样才能阻止他们乱点一气呢?”因此,她嵌入并跟踪了一些图像,例如已经正确识别为狗的金毛猎犬的照片,作为对照组。如果土耳其人可以正确标记这些图像,他们就能诚实地工作。

  2009年,李飞飞团队认为320万张(后来增加到1500万张)大型图片集已足够全面,可供使用,他们在发布数据库的同时发表了一篇论文。起初这个项目很少受到关注。但后来团队有了一个想法:他们联系了次年在欧洲举行的计算机视觉比赛的组织者,要求他们允许竞争对手使用图像网络数据库来训练他们的算法。这就是ImageNet大规模视觉识别挑战。

  大约在同一时间,李飞飞加入斯坦福大学担任助理教授。那时,她嫁给了机器人学家西尔维奥·萨瓦雷塞(Silvio Savarese)。但是他在密歇根大学有一份工作,而且距离很远。“我们知道,对我们来说,硅谷更容易解决我们分居两地的问题,”李飞飞说。(萨瓦雷塞于2013年加入斯坦福大学。)“同时,斯坦福大学是特殊的,因为它是人工智能的发源地之一。”

  2012年,多伦多大学的研究人员杰弗里·辛顿(Geoffrey Hinton)参加了ImageNet竞赛,利用该数据库来训练一种人称深度神经网络的人工智能。最终结果比之前的任何实验都要精确得多,他赢了。李飞飞本来没打算去看辛顿领奖,她在休产假,而颁奖典礼在意大利佛罗伦萨举行。但她认识到历史时刻正在到来。于是她在最后一刻买了一张机票,把自已塞进午夜航班的中间座位。辛顿的图像神经网络改变了一切。到2017年,也就是比赛的最后一年,计算机在图像中识别物体的错误率从2012年的15%降到了不到3%。计算机,至少通过一种方法,比人类更善于观察。

  ImageNet使深层学习成为可能,有了它,近期人类才能在自动驾驶汽车车、面部识别、可识别物体(以及告诉你它们是否正被促销)的电话摄像机方面取得进展。

  辛顿领奖后不久,当李飞飞还在休产假时,便开始思考在她的同行中女性为何如此之少。在那一刻,她敏锐地感受到了这一点,她看到了差距正在拉大成为问题。大多数构建人工智能算法的科学家是男性,而且通常具有相似背景。他们就自己特有的世界观、甚至所预见的危险嵌入他们所从事的项目。许多人工智能的创造者都是拥有科幻梦想的男孩,灵感来自《终结者》和《刀锋战士》的场景。担心这种事情没什么不对的,李飞飞想,但这些想法偏离了AI可能存在风险的狭隘观点。


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关键词: AI 谷歌

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