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「三清才子」刘铁岩:用好奇心探求AI边界

时间:2019-06-04 01:27 来源:未知 作者:admin

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  编者按:2018年12月28日,由网易智能、清华大学数据科学研究院和25家评审机构配合评出的「2018中国AI豪杰风云榜」年度人物榜单揭晓,10位人工智能范畴的从业者获奖。此中,微软亚洲研究院副院长刘铁岩凭仗多项立异研究获得了本次评选的手艺前锋奖。

  “我感觉学者的宿命就是终身进修。”

  坐在微软大厦的办公室中,没等记者启齿,一贯健谈的刘铁岩间接进入畅聊形态。

  记AI豪杰风云榜前锋奖获得者:刘铁岩(来历:网易科技频道)

  从“三清”学生到三次研究转型

  从小在黑龙江长大,刘铁岩老是对新事物充满猎奇心。1994年,他如愿考上了清华大学电子工程系,回忆起其时的情景,刘铁岩暗示,清华大学是理科生胡想的处所,而电子工程系也是其时最抱负的院系。

  就如许,刘铁岩在清华大学电子系进修了9年,成为了典型的“三清”学生(本科、硕士、博士均在清华大学就读)。据刘铁岩回忆,读博期间,他做了良多关于多媒体信号处置的研究,但插手微软亚洲研究院之后的十几年里,他的研究涉足消息检索、机械进修、博弈论到强化进修等多个范畴。“我们所处在的行业飞速成长,独一不变的就是变化,逆水行舟不进则退,只要不竭进修新学问、拥抱变化,才能连结学术芳华。”

  交叉、跨界、转型是刘铁岩不竭摸索新范畴新手艺的主题。

  而作为学者,对新学问的猎奇心,是刘铁岩敢于研究一个又一个新范畴的严重驱动力。

  刘铁岩的第一次研究转型在插手微软亚洲研究院之后。据其回忆,其时多媒体信号处置范畴有一个公认的问题就是语义鸿沟。刘铁岩注释说,“我们能处置的多媒体信号,好比图像、视频,这些本身并不是包含语义的,可是我们但愿从中获得的消息,好比图像分类,人脸识别、物体跟踪等,都是含有必然的语义消息的。这种底层的简单信号与高层的有语义的方针之间的不同就是语义鸿沟。”刘铁岩认为,其时大量的多媒体范畴的研究人员都在做特征工程,用以填补语义鸿沟,而不是关心算法和模子本身,刘铁岩感受本人“偏科”了。

  由于这些问题,刘铁岩起头关心文本消息处置。2004年,刘铁岩与卡内基梅隆大学的文天职类范畴的资深专家杨颐明传授告竣合作,他们配合搭建了其时世界上最大的、近三十万类的文天职类系统。此后,他还开展了大量的关于文本消息检索的研究。在消息检索范畴,刘铁岩最为出名的就是引入机械进修的思惟,建立了“排序进修”这一个学术门户。在2006到2009年,刘铁岩和他的团队在SIGIR、、ICML、NIPS等顶级学术会议上颁发了大量的关于排序进修的论文,现实证明,该研究给消息检索范畴带来了严重变化。

  刘铁岩借由排序进修的研究对机械进修范畴有了很是深刻的认识,而跟着这种认识的进一步深化,也开启了其第二次研究转型。

  “在排序进修范畴做了多年之后,我认识到支流的机械进修城市假设数据先于进修过程而具有的,而且不受进修过程的影响,可是这个假设与我们实践中的良多环境都不分歧。好比说我们做的网页搜刮、告白排序,良多数据都是报酬发生的,当你把从这些数据中学到的模子使用到实践中,是会改变人的行为的。而人的行为变了,数据也就变了。”刘铁岩说,我们但愿数据独立于模子而具有,可是数据会遭到模子影响,这种环境下,我们学到的机械进修模子的结果可能会大打扣头。

  为领会决这个问题,刘铁岩和他的团队起头研究博弈论,由于博弈论会考虑多个智能体行为的彼此限制,以及机制对于智能体行为的长效影响。他们将博弈论的思惟用在互联网告白和云计较的机制设想上,确定了良多研究功效,也为微软的相关产物转化了良多手艺。

  近几年,刘铁岩发觉博弈论本身也具有一些问题,好比只能阐发简单的过程、次要关怀最坏的环境等。而现实中,我们面对的问题往往很是复杂,并且平均环境比最坏环境更有现实意义。为领会决这些问题,刘铁岩和团队又起头了第三次手艺转型,把博弈的思惟和基于数据的机械进修方式充实连系,通过深度进修、多智能体强化进修等最新手艺手段,来分析处理问题。

  刘铁岩本人总结说,“处理原有学科面对的挑战,是刺激我去研究新标的目的的次要动因。”但他同时暗示,自动的学术转型和盲目追逐热点有着天地之别。自动转型的目标是扩大学问面、开辟学术鸿沟、增大实践价值。为此,常常需要从热点标的目的上转出来、去进修和研究一些目前相对小众的标的目的。这种转型是为了使学术实力更强大,为日后做出更了不得的研究打下根本。

  “指哪打哪”研究门户与对偶进修

  若是研究也有气概门户的话,刘铁岩将本人的研究气概总结为有着强烈直觉,“指哪打哪”的研究门户。他总结为以下两个方面:

  第一,研究是要去处理主要问题的,要有一个很是明白的方针。

  第二,处理问题的手艺要有很强的逻辑链路作为支持,要有规划、有设想,而不是误打误撞、盲目测验考试。

  他不只本人践行着这种研究思绪,也尽其所能,培育新一代年轻人的研究品尝,并不竭的影响和渗入。“我可以或许给与年轻研究员最多的不是研究的设法、写论文的套路,而是培育他们的研究品尝,也就是选择什么值得做,什么不值得做,把好钢用到刀刃上。” 好比面临大师都在追的风口,要连结沉着,听从本人心里的声音,不为发论文而发论文,而是要去解真正主要的问题,发现能够推广、能够构成系统的方式。

  2017年,刘铁岩同时获选IEEE Fellow以及ACM精采会员,并晋升微软亚洲研究院副院长。

  连结猎奇心和不竭摸索新范畴、勇于改变研究标的目的的心态,让刘铁岩永久不会满足于既有的手艺成绩,相反,他时辰都在立异与冲破的路上。

  2018年3月,微软颁布发表中英机械翻译系统达到与人工翻译媲美的程度,是首个在旧事报道的翻译质量和精确率上能够比肩人工翻译的翻译系统。支持这项功效背后的主要手艺之一,即是刘铁岩和他的团队最新研发的手艺——对偶进修。

  对偶进修的发生是为了要处理现有深度进修方式过度依赖大量有标签锻炼数据的问题。据刘铁岩表述,人们关怀的绝大部门AI使命都是为人办事的,但凡是需要交换的使命,就会有一个输入和输出,凡是城市具有一个对偶布局。“两个使命,一个使命的输入刚好是另一个使命的输出,反之亦然。”刘铁岩举例说,好比机械翻译,中译英是一个使命,英译中是别的一个使命,两个使命互为输入和输出,构成对偶关系。再好比语音识别和语音合成,也是一组对偶使命。

  也就是说,良多机械进修使命其实天然有布局对偶性,能够构成天然的闭环。一旦有闭环,就有反馈信号,就能够无效的去锻炼模子,如许就算只要很少的标注,也能够锻炼,从而处理了过度依赖数据锻炼的问题。

  除此之外,刘铁岩还向网易智能引见了本人最新的研究。第一个就是Learning to Teach,这个研究基于对此刻机械进修框架局限性的反思,但愿将机械进修的三个要素:锻炼数据、方针函数、模子空间变成能够优化、进修和改变的对象,从而提拔锻炼结果。

  第二个是G-space learning,这个研究是为领会决神经收集中因为利用ReLU激活函数带来的“病态”优化问题,告诉大师神经收集的权重空间具有良多冗余,在该空间中间接做优化是欠好的,该当在愈加紧致的链路空间中做优化,如许能够大幅提高模子的精确率。

  在微软亚洲研究院浸湿了16年,对于研究工作本身,刘铁岩颇有感触感染。在他看来,本人之所以能取得如斯多的成绩并不竭进行着新范畴的研究,次要在于微软亚洲研究院的开放的、积极向上的情况。

  “研究没有那么明白的KPI,由于它本身就是多元的,更多的时候,我们是靠着本人的研究素养来判断研究的价值。”

  刘铁岩认为,作为学者,他们正在迎来一波新的机遇。跟着微软亚洲研究院成立立异汇,刘铁岩和团队得以在金融科技、物流等范畴与国内龙头企业进行合作,真正将AI使用到这些范畴,鞭策其数字化、智能化转型。

  对于立异汇的项目,刘铁岩仍然连结着强烈的猎奇心。在他看来,虽然具有AI手艺的人和具有范畴学问的人来自两个世界,在合作的时候会履历一个疾苦的磨合期,但财产大幕只是方才拉开,任何的AI落地都不是那么简单的,两边都需要去领会对方。

  “好比,金融市场是动态的,保守机械进修范畴的根基假设在这个问题上不再成立。我们只要充实领会金融市场的内在纪律,才能研究出全新的机械进修模子。我们有强烈的猎奇心去进修金融范畴的学问,而且为其量身定做出高效的机械进修方式。过去两年的实践表白,通过和合作伙伴的深切互动,我们曾经开辟出了行业领先的智能投资方式。”刘铁岩说到。

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