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GIF2017
李飛飛，1976 年出生於北京，成長於四川，16 歲隨父母移居美國新澤西州。現為史丹福大學計算機系終身教授，Google Cloud 首席科學家，是全球人工智慧領域最具影響力的科學家之一。
2017 年 1 月 3 日，李飛飛教授正式入職 Google Cloud，宣布自己從學術研究的實驗室走到了產業界。她除了依然是「美國史丹福大學計算機科學系終身教授、史丹福大學人工智慧實驗室主任」之外，又多了一個新的身份——「谷歌雲首席科學家」。
談及自己為何願意加入 Google，李飛飛表示，「我並沒有離開斯坦福。我希望看到越來越多的趨勢，就是產業界和學術界比較密切的結合，（我想）要跟企業之間建立融合、建立一種探索的新方式。」
人工智慧已經到了可以真正走進工業、產業界，為人類服務的階段，人工智慧發展了 60 多年，這是第一次有這樣的機會。
而雲，則是一個讓人工智慧走進各個行業的最好平臺，「我覺得，沒有一個比雲平臺更大的平臺，能實現人工智慧的普適價值。因為雲上面有各個業界，從金融、到健康醫療、電商、交通、再到製造業、農業。各個行業在這種大數據、人工智慧的推動下，它的轉型，都需要雲平臺的幫助。」
回首過去，2007 年，李飛飛與普林斯頓大學教授李凱發起的 ImageNet（圖片網絡），目前已經成為全球最大的圖像識別資料庫，對計算機圖像識別的研究起到了顛覆性的推動作用，是本世紀人工智慧領域最大的進展之一。
加入 Google Cloud，可能意味著李飛飛個人事業和人工智慧產業的一個嶄新開始。
在李飛飛看來，AI 這個領域已經發展了 60 年了，它的進一步發展，這是沒有懸念的。這是一個新興的行業，它的發展帶來諸多希望、期待和機會，但同時，也充滿不確定性。
在這樣的過程中，有人會認為「這裡面會有巨大的泡沫」，李飛飛認同，可能會有一些泡沫，「有一部分的泡沫是會破滅的，但是泡沫之後，這個行業絕對會給我們人類的生活，帶來一些顛覆性的影響。這一點，我也是確信不疑的。」
那麼，回到最最根源的問題，機器是如何看懂這個世界的？人工智慧過去的 60 年以及它的未來是什麼樣的？聽聽李飛飛教授在 GIF 2017 的大會上的完整演講。
我今天帶來的，是比較學術的演講。我想跟大家分享一下人工智慧，站在我自己的實驗室的角度，過去的發展的路徑，和我們最近在做的一些工作。
人工智慧到今天，已經帶來了一場革命的開始，不管是天上、地下、雲上、手機上，我們都會看到它給我們帶來的一些興奮的可能性。
其實，智能這個問題，從人類文明的最初期，有了人，就有了這個問題。人工智慧沒有那麼長的時間，人類的歷史有上千年的歷史，但人工智慧只有大概 60 年的歷史。人工智慧的早期，一個奠基性的人物是 Alan Turing ，大家都知道 Turing 是個數學家。大概在五六十年前，Turing 開始思考，怎麼去創造一個 Thinking Machine。他說：要建造一個智能的機器的話，可能最好的方法就是，通過最好的感官來提供給它，讓它能夠學會並且使用應用語言。
智能的 Machine，它需要兩個特別重要的元素：
1. 感知。我們可以看人最大的感知系統是視覺，人還有其他的感知系統，機器也可以有其它的感知系統，但視覺是一個最大的感知系統。
2. 對含義的理解和推斷。語言是人類最特別的一個能力，大多數人都會同意，動物是沒有這樣的能力的。
所以，Turing 遠遠沒有建立起人工智慧這個領域。但是，他帶來了最起初的一些重要的思想元素：我們要做一個會思考的機器，裡面需要包括：視覺、語言。
Turing 之後，有這麼一位科學家，他是計算機界的一位泰鬥，是跟馬文·明斯基在 MIT 第一批讀人工智慧的博士生，後來他到斯坦福做教授，他的名字叫 Terry Winograd。
Terry 是人工智慧界，第一代把 Turing 的思想貫穿下去的人。他不光在人工智慧領域做了最重要的工作，而且他後來轉行去做人機互動，也把這個領域重新帶動了起來。
Terry 和李飛飛二人都是斯坦福教授，並且是鄰居。
Terry 帶來了什麼？Terry 把人工智慧應用在了怎麼去建造一個思考的機器上。他說一個人，或者一個機器，要去理解世界，需要去感知。感知以後，需要做的第一件事是對這個世界的結構進行理解。
這叫 Syntax Understanding。Syntax 在自然語言處理領域叫語法，在計算機視覺這個領域可能叫三維結構。Terry 說，Syntax 以後，我們需要理解 Semantics（語義）。Semantis 做的事情就是 Understanding Meaning（了解含義），語言有語言的含義，視覺有物體、有動作，有視覺的含義。
最後，當我們把 Semantics 和 Syntax 解決以後，智能的機器或者是人，主要解決的問題就是 Inference，Inference 就是統計推導、統計推理這個過程。
所以在 Terry 看來 ，要實現人工智慧，需要有這 3 個要素：Syntax、Semantics、Inference。
有了這樣的思想框架做引導，Terry 寫了一篇在人工智慧歷史上非常重要的博士畢業論文。這個論文給了我們一個 System，我不知道在座有沒有同行們聽說過這個 SHRDLU，它用一個像積木一樣的世界，用積木搭建了一個世界，在這個世界裡，讓我們來完成 Syntax（語法）、Semantics（語義）、Inference（推導）這樣的 loop（循環）。
這篇論文是 70 年代初寫的，從 70 年代初一直到 80 年代末 90 年代，其實，人工智慧貌似沒有太多的發展。為什麼呢？如果 70 年代就有一個計算機系統，可以理解人的指令。為什麼我們到 2016 年，才關注到人工智慧？2016 年，亞馬遜的 Echo 和 Alexa，也好像做的事情區別不大。
為什麼 60 年代、70 年代、80 年代的人工智慧, 沒有我們預期的做得那麼好，問題出在它的演進的過程。
在機器學習這個領域崛起之前，人工智慧的系統都是 hand-design rules，這個 rule 十分複雜，而且都完全是用手工，用科學家的聰明的腦袋，想出來的 rule。
這些 rule，會有什麼樣的問題？其實 Terry 這樣絕頂聰明的人，他能建立這個系統，這個 rule 肯定已經是包羅萬象了，但是這些 rule 還是有 3 個比較大的致命問題：
1. Scalable（可擴展的）。你不可能把天下所有的 rule，都寫進一個程序。
2. Adaptable（可適應的）。當你給系統設計這個 rule 的時候，你很難把它轉換到另外一個 rule。比如說，英文的語法、語義，我可以設計很多 rule。可是，我要把它放進中文，它的語法就完全不一樣了，我就得重新設計出來一套 rule。
3. 它是一個 Closed word。
所以說，Hand-design Rules 在 AI 這個領域發展的早期，給我們帶來了一些曙光，但是它並沒有把我們帶進真正的光明。到了 80 年代開始，一個重要的子領域在人工智慧領域開始發展，就是機器學習。
機器學習是什麼呢？機器學習和傳統學習最大的區別，我在這裡給大家畫出來了。你可以想像，傳統的學習，是用人認識這個知識，然後再灌輸給它，讓機器學習，這就像 Terry 他們做的事情一樣。
但是，機器學習不一樣，機器學習是把認知知識這一層給省掉了，可以直接把數據放進學習組件，讓這個學習組件去學習一個知識，這個知識可以發揮作用。
但最近一個特別重要的算法，就是所謂的 Artificial Neural Network，從 80 年代開始，它叫神經網絡。神經網絡有很長的歷史，50 年代 Rosenbatt 就提出了 PERCEPTRON 這個概念，這個概念就是把這些細胞怎麼結合起來，然後一層一層地輸入數據，然後輸出結果（take layers of input and take output）。
到了 60 年代初，一個重要的神經生物學的發現，又推動了這個思路，這就是 Huble and Wiesel，在通過對貓的腦子做實驗的時候發現，哺乳動物視覺的感知，實際就有這種神經網絡的概念，它是一層一層的細胞不斷的推進，從簡單的層面到複雜的層面。
到了 1980 年，70 年代末，一個重要的日本計算機科學家，叫 Fukushima，做出了第一個 Neocognnitron 的神經網絡，可以識別數字和字母。
到了 90 年代末，通過 Geoffrey Hinton、Yan LeCun 進一步的把學習的 rules 更優化了以後，就出現了今天大家比較熟悉的卷積神經網絡。
最近，給我們帶來最大的一次神經網絡，或者叫深度學習衝擊的 work，是 2012 年 Alex Krizhevsky 和他的導師 Geoffrey Hinton，一塊寫的 AlexNet，其實 AlexNet 和 1998 年的 Convolutional Neural Networks 區別不大。但是，為什麼在 2012 年這個大致的歷史時期，深度學習和神經網絡發生了一次井噴式的成長和革命呢？是因為 3 個重要的因素：
1. 這些算法的不斷優化和成長。
2. 網際網路給我們帶來的海量數據，這也是我和我的學生們，在 9 年前做的一項工作 ImageNet。
3. 硬體的發展。
所以很多人就說，Deep Learning 的三個 Ingredients : Algorithms（算法）Data（數據）和 Computation（運算）。它給我們帶來了一次革命性的飛躍。
有了這個深度學習和機器學習的崛起，我們其實可以重新回到 Turing 和 Terry 給我們搭建的 AI 大的思路和框架裡，重新解決一些在沒有機器學習前完全解決不了的問題。
比如說，計算機視覺裡面 Syntax 這個問題，這個問題實際上就是三維場景的結構，視覺世界的結構。這個問題，在過去的二三十年，有了長足的發展，用了很多跟機器學習的方法。今天，為什麼無人車可以開始產業化，在算法方面很大的原因要感謝 3D 視覺，這幾十年來的成就。這是其中一部分。
第二部分，我們說 Semantics 這個問題，在計算機視覺裡面它是物體分類、場景分類、物體切割這些。這個領域，也是在這幾年有蓬勃的發展，我們 Image Captioning 團隊一直在主持一個國際上的競賽。從 2010 年開始，一直到 2015 年、2016 年，機器的進步，已經基本上達到了，甚至它有時候超越了人的水平。你現在看到的這幅圖是機器的錯誤率，2010 年第一界 Image Captioning 的時候，錯誤率還在 28% 左右。到了去年 2015 年，這個錯誤率已經到了 3.6%，人也差不多就是這個水平。所以，這是一個非常長足的進步。
剛才，我給大家分享的是兩個單獨的元素：Syntax、Semantics。其實，就像 Terry 提出的一樣，要真正做好 AI，要把這些元素全部結合起來。我們一步一步來看，下一步要結合的是 Syntax、Semantics 在計算機視覺裡面它就是場景結構和語義，或者物體含義，一塊的融合。
這項工作，也有不少人做，前段時間斯坦福的另外一位計算機視覺教授搜沃塞維塞西，他們做了項比較重要的工作，就把這個 3D 的建模和物體場景的識別，結合起來了。
我們再往下推進一步，可以看出，我們現在在儘量完善這個圖片。我們現在把 Language 加進來，結合 Vision，這是 Turing 給我們提出來的人的智能終極目標之一。
所以，Language 和 Vision，是最近人工智慧界非常關注的點。
下面這個工作，主要結合的是 Syntax 和 Inference，它結合了 Semantics，這是我的實驗室最近和 Facebook 的一次合作。我們聯合發現了一個 Benchmark（基準），它的意義是什麼呢？我們跟 ImageNet 比較一下，ImageNet 主要在測試機器對 Semantics 的認知能力，就是物體分類。
這項工作，我們把它取名叫 CLEVR，它測試的是機器對 Language Vision 在 Syntax 和 Inference 方面能達到多好，它跟 ImageNet 基本上是反的。
具體是怎麼做呢？具體我們用了一個圖像引擎，去模仿很多很多的場景，又回到了更像積木一樣的世界。
在這些場景裡面，我們又自動生成了很多問題。比如說，這張圖裡有沒有和半球一樣大的積木？這些問題是在挑戰這個計算機系統對場景結構的理解，這個結構裡面包括物體的大小，或者物體的材料，包括數字計算，也包括比較的能力，也包括空間的關係，最後包括邏輯運算。所以，這在測試計算機好幾層的能力。
這個資料庫，組成了很多很多不同的場景，提出了很多不同的問題。然後，我們就可以通過用最好的深度學習模型，來測試計算機做的怎麼樣。其中最好的，比如用 CNN 和 LSTM, 沒有聽過也沒有關係，這是一種深度學習的模型。然後我們就會發現，計算機現在遠遠達不到人類的，比如數數能力，或者現在對材料的分析還不夠好。而且，我們也遠遠達不到比較的能力，人是很容易比較出一個東西比另外一個東西大，計算機現在還遠遠沒有達到。
這項工作還告訴我們，在 Syntaxt 和 Inference 方面，人工智慧其實還任重道遠，CLEVR 這個 Benchmark，就給我們指出了一些比較明確的方向。
最後一點，我們怎麼把 language、Syntax 和 Semantics 一塊融合進來？這是最近我們做的一系列關於看圖說話的工作。看圖說話就是，一個圖片進來，我希望這個計算機講出一個故事，比如一句話「兩個男人在玩飛盤」。這個模型，我們是用了一個圖片的模型，再加上一個語言的模型。
圖片的模型用的是卷機神經網絡，語言的模型用的是一個 LSTM。
剛開始，這個計算機在還沒有足夠學習能力的時候，給出的語句是非常傻的，慢慢的它就開始學習這個圖片的內容了。到了最後，它可以說出其中的內容。
在我結束之前，跟大家分享一下，我們認為下一步計算機視覺和人工智慧，包括自然語言處理，還要往下怎麼走。
Terry 和 Turing 給我們指出了這個結合 Syntaxt，Inference 和 Semantics 的路徑，我們遠遠還沒有完成這個願景。比如說這幅圖，現在計算機視覺可以告訴我們，這個圖裡有一些人，甚至這幅圖的三維結構是什麼，或者給我們一句話或者給我們幾句話、N 句話，就像剛才我們看的。
但是，我們人看到的遠遠不止這些，我們人看到的是一個非常有意思的故事，我們知道這裡面的人是誰，我們知道他們的關係是什麼，我們知道他們的情緒是什麼，我們知道這幅圖的幽默點在哪裡。它可以給我們帶來很多很多信息，這是計算機現在遠遠沒有達到的。
謝謝！（完）
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