寻求真正的人工智能——深度学习

Google 想要建造 “星际迷航” 中的计算机，成为一种高级的人工智能。要做到这一点，他们需要突破传统的思维方式，寻求新的路径。在接受 Slate 网站的采访时，搜索产品主管 Tamar Yehoshua 曾说，“我们需要想出做事的新方法”。

这种新方法是什么？我们并没有确切的答案。不过，从 Google 高管的一些言论中，可以看到一些线索。新的方法与 “深度学习” 有密切关联。Wired 网站曾采访 Google 的工程主管 Kurzweil，提到了 Google 内部的大规模人脑模拟项目，就是用 “深度学习” 来重新构建人工智能，在其中一次实验中，机器智能从大量的 Youtube 视频中习得了 “猫” 的概念。对于这个项目，Google 的官方博客曾有过报道，署名有两个人：一位是项目主管 Jeff Dean，另一位是客座教授 Andrew Ng。

Andrew Ng 是斯坦福大学的教授。如今，他和 Google 的许多研究员一起，试图构建着一种新的人工智能系统。Wired 网站介绍了 Andrew Ng 走向 “深度学习” 的道路。

在 Andrew Ng 年幼的时候，他梦想着构建像人类一样思考的机器，但是，当他上了大学之后，发现当时的人工智能研究令人失望，于是他放弃了。直到他看到 “单一算法” 的假设，才重新拾起对人工智能的兴趣。“单一算法” 是 Jeff Hawkins 所推崇的方向。作为 Palm 的创始人，Jeff Hawkins 曾在移动市场取得了卓越的成就，但是他对人工智能的兴趣更为浓厚。他在 2005 年的时候成立了 Numenta 公司，试图构建一套大脑运行的理论，并想要开发一套算法来实践这种理论。这是在人工智能研究上开辟的新方向，试图将神经科学与计算机学结合起来，使机器以人脑的方式进行思考。

人类的智力基于单一的算法。这种理论重新激发了 Andrew Ng 对人工智能的兴趣，改变了他的职业生涯。他说，在人工智能研究的早期阶段，一种普遍的观点是，人类的智力来自上千个单一功能体的合作。因此，工程师们认为，要构建人工智能，他们需要构建上千的个体计算模型，一种算法模仿语言，另一种算法处理谈话等等。这是一项难以达成的艰巨任务。

但是，研究表明，大脑其实是一个通用的机器，它能够被调试，适应不同的工作任务。如今，Ng 正在进行一种新领域的研究：深度学习。通过将计算机科学和神经科学结合，机器能够以人类大脑的运作方式来处理数据。

长久以来，在计算机工程师与神经科学家之间缺乏合作，其结果就是，工程师们的人工智能系统并未模仿人脑的运作方式，是一种伪智能系统。“深度学习” 是向新方面迈出的第一步。这是在构建一个能够模仿人脑行为的神经网络。你只需要给系统一些数据，它就能自己发现概念。

当然，要达到自己的梦想，还有很长的路要走。Andrew Ng 说，“我们显然还没有找到正确的算法。这将需要几十年的时间。这不会是容易的事情，但是我觉得，希望是存在的。”

图片来自 Wired