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OpenAI17歲天才少年引發深度探討

最近又被天才少年刷屏了。

這一次是OpenAI的實習生凱文·弗蘭斯(Kevin Frans),一個17歲的天才少年,還沒有上大學就已經在AI界頂級盛會ICLR以第一作者身份提交了論文。

更虐的是,弗蘭斯已經有7年的編程開發經歷,兩年前就訓練了第一個神經網路——科技巨頭都在使用的一個語音或人臉識別系統。

細數弗蘭斯的過去,簡直就是開掛的人生。

受Atari遊戲和Alphago的新聞報道的啟發,他大量閱讀研究論文,構建出了論文中描述的東西。

通過研究,他用TensorFlow+cGANs自動為二次元漫畫草圖著色。

後來,弗蘭斯登陸了OpenAI,從此與OpenAI實驗室結下了不解之緣。

在解決實驗室發布的一系列問題時,雖然取得了不小進展,但我們的主角被一些問題卡住了,於是他大膽給OpenAI的研究員喬恩·舒爾曼發郵件徵求意見。經過一段時間的郵件往來,弗蘭斯成功引起了舒爾曼的注意。舒爾曼偷偷瀏覽了弗蘭斯的博客,感到十分不可思議,因為只通過郵件往來,他從未感覺對方只是個高中毛孩子。

更巧的是,弗蘭斯去OpenAI申請實習時,面試官恰巧是舒爾曼。原來,開掛的人生早有伏筆。

今年夏天,作為唯一一個沒有任何學位的高中生,弗蘭斯開始著手處理一個棘手的問題。這個問題阻礙了機器人和其他人工智慧系統的發展——機器如何利用之前學到的東西解決新問題。

當然,我們人類不需要再思考這種問題,但是機器不行。每要解決一個新問題,機器都需要經過漫長又重複的訓練才可以,即使這些問題有很多共同之處。

弗蘭斯的新論文《Meta Learning Shared Hierarchies》,是與舒爾曼以及其他三名加州大學-伯克利分校的學生合作完成的,該論文就介紹了這一問題的最新進展。弗蘭斯說:「如果這個問題能得到解決,它可能是機器人技術上的一個重要突破。」

弗蘭斯開發了一種演算法,幫助腿式虛擬機器人學習能夠完成多個任務(如行走、爬行)的肢體動作。在測試中,演算法協助兩腿和四腿虛擬機器人適應新任務,包括更快地在迷宮中導航。OpenAI官網也掛出視頻,展示了一個長得像螞蟻的機器人。目前,弗蘭斯的論文已提交ICLR 2018。

「伯樂」舒爾曼對弗蘭斯的研究也給予了高度評價:「凱文的論文為這個問題提供了一種全新的方法,一些結果超越了以前的所有表現。」

從事機器視覺工作的普林斯頓大學教授奧爾加·拉克夫斯基(Olga Russakovsky)也對弗蘭斯的表現有高度認同。她認為,小小年紀,能在機器學習方面有如此成就,已非尋常之輩。她說,傳統體制中的孩子想要接觸機器學習和人工智慧是很難的,這些不像數理化,已經有了長期傳統的課外競賽和輔導。另外,想要獲取優質的計算資源也是一個難題。

弗蘭斯當初就遇到過這種問題。當他的台式機無法測試一個新想法時,他毅然拿出借記卡,在谷歌雲計算服務中開了個賬戶,把代碼放在上面運行。

當然,主角光環罩頂的弗蘭斯之所以成功還有一些其他原因。比如,他認為自己的母校氛圍很好,讓他對人工智慧充滿了熱情。再比如,他並不是家裡唯一的電腦高手,他的父親就在上市公司FPGA生產商賽靈思做硅晶元設計。

弗蘭斯的新聞一出,立馬引起了廣泛的探討。

有人羨慕。

有人提出質疑,比如認為現在機器學習領域論文越來越水,或者弗蘭斯有個牛X哄哄的爸爸。

當然,也有人認真從教育的角度探討了這一現象。

更有讀者表示:「看了他的故事,我不禁思索:哪些事情變了?又有哪些事情沒變?答案其實很簡單:變的是孩子使用的工具,變的是孩子選擇的課題。不變的是孩子們的探索其實需要的永遠是一個普惠 (inclusive) 的支持系統,而不是用『孩子需要學什麼』這種方針來決定教育內容的方向,在信息部落化和教育破碎化的時代,這一點更為重要,已經沒有一個單一的教育方向適合所有人,我們得把自己拉高一層來想事情。

「凱文的故事會在中國發生嗎?我覺得難度很高,因為支持系統不足,不過雖然我們沒有OpenAI這種頂尖的AI實驗室,若是我們把視角拉到全球化,像Google Cloud這種以普惠AI為使命的雲平台或許可以視為各地支持系統的一部分,重點是在於我們引導孩子們懂得去取得這些資源。

「人類窮盡腦力發展至今,累積出龐大、沒有任何一個人能夠全部吸收的共享知識庫,但AI時代的到來卻反而提醒我們,現在不用傷腦筋要教小孩子什麼課程內容了,我們要重新專註在發展人類與生俱來的特質:好奇、熱情、自由探索、自我覺察、勇氣。學習如何學習,無論身處何種時代,這都是不變的學習法則,不只孩子,我們每個人都一樣。」

【智能觀】天才需要開放式的教育和引領,庸才需要系統式的教育和規範。其實這才是真正的有教無類和因材施教吧!

(參考:wired、人工智慧兒童學園)

—完—

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