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1901年，天文學(xué)家、數(shù)學(xué)家Simon Newcomb表示，人類不可能造出比空氣更輕的飛機(jī)。1908年，萊特兄弟的飛機(jī)試飛成功。

二戰(zhàn)過后，美國人公開表示，長距離火箭遙不可及。沒過多久，俄羅斯的巨型火箭率先進(jìn)入了外太空。

時(shí)間轉(zhuǎn)到今天。當(dāng)AI浸入各行各業(yè)的同時(shí)，對AI的質(zhì)疑也紛至沓來。AI寒冬是否又會(huì)再次到來呢？OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CTO Greg Brockman在近日的一次演講中發(fā)表了他的看法：

“AI最終能達(dá)到什么樣的高度，我現(xiàn)在還無法下一個(gè)定論。但目前的質(zhì)疑呢，我看大多是不靠譜的！”

他從“科學(xué)發(fā)展史”、“AI發(fā)展史”、“深度學(xué)習(xí)的極限”和“算力極限”四個(gè)方面闡釋了他的論點(diǎn)。

科學(xué)發(fā)展史

有啥疑問，直接找專家呀！他們的觀點(diǎn)大多錯(cuò)不了。

但歷史一遍遍證明，專家們錯(cuò)得可是太離譜了。

在1901年天文學(xué)家、數(shù)學(xué)家Simon Newcomb表示，比空氣更重的飛機(jī)是完全不可能的。于是在1908年 他知道了萊特兄弟的飛機(jī)。

沒關(guān)系，他承認(rèn)這是可能的，但是他認(rèn)為，這永遠(yuǎn)不可能商業(yè)化，因?yàn)檫@樣的飛機(jī)不可能擴(kuò)大到可以容下一個(gè)乘客和一個(gè)飛行員。于是又被啪啪打臉了。

二戰(zhàn)后，美國人和俄羅斯人都關(guān)注了德國的V-2科技，這兩國都想做同一件事那就是建立ICBM（An intercontinental ballisTIc missile，洲際彈道導(dǎo)彈），這意味著他們要擴(kuò)大原本V-2火箭的規(guī)模十倍以上，造一個(gè)200噸的火箭。

美國人看到這，認(rèn)識(shí)這完全不可能，就在接下來的五年里完全放棄了長距離火箭。

俄羅斯人說，可以沒問題，因?yàn)槲覀兙褪且煲粋€(gè)巨型火箭。當(dāng)太空比賽開始時(shí)，俄羅斯人說，看吧，我們已經(jīng)有這個(gè)巨型火箭了！于是，俄羅斯人率先進(jìn)入了外太空。

專家們在很多方面確實(shí)有很多先見之明，但是不能因?yàn)橛腥苏f了一些什么，就終止了某一領(lǐng)域的研究。

AI發(fā)展史

接下來，讓我們來回顧一下AI發(fā)展史。

AI是一個(gè)講究潮流的領(lǐng)域，這個(gè)領(lǐng)域里有多種多樣的潮流。比如，某一個(gè)十年非常流行SVM（支持向量機(jī)），下一個(gè)十年，又流行別的模型了。

現(xiàn)在我們正處于最新潮流中，下一個(gè)十年又會(huì)流行別的。這話沒錯(cuò)，這個(gè)過程是持續(xù)的，目前看不到盡頭。那就讓我們來挖一挖，這幾十年AI到底經(jīng)歷了哪些潮流。

1959年，perceptron（感知機(jī)）被公開發(fā)表了。不止科學(xué)雜志瘋狂報(bào)道，連紐約時(shí)報(bào)也寫到：“像感知機(jī)這樣神奇的東西，有一天它能識(shí)別人叫出他們的名字，并且在多種語言間實(shí)時(shí)翻譯?！?/p>

1960年代，以Marvin Minsky和Papert為代表的人強(qiáng)烈反對感知機(jī)，發(fā)起各種運(yùn)動(dòng)，并且最終成功了。

在1969年他們表了一本書，里面證明了多種感知機(jī)無法解決的基本問題。

因此所有研究經(jīng)費(fèi)斷供，所有基金斷供。AI第一次寒冬來臨。

這一波經(jīng)費(fèi)究竟被用到了哪里了？很大一部分其實(shí)被用來構(gòu)建更大的電腦了。

二十年后的80年代，反向傳播開始流行。

有趣得是，反向傳播吸引來的人不是計(jì)算機(jī)科學(xué)家，而是認(rèn)知科學(xué)家。他們真正激動(dòng)的不是關(guān)于如何建造大型系統(tǒng)，如何拓寬這些技術(shù)的邊界，而是關(guān)于理解大腦。他們非常樂意接受這樣一種人造的系統(tǒng)，能夠?qū)λ麄兊难芯坑心敲匆稽c(diǎn)關(guān)聯(lián)。

由于算力的限制，反向傳播一度也經(jīng)歷了大量質(zhì)疑。但今天，在空前算力的支持下，反向傳播將AI帶到了全新高度。

深度學(xué)習(xí)的極限

所以，深度學(xué)習(xí)發(fā)展的極限是什么呢？

有很多人已經(jīng)對此發(fā)表過看法了。一個(gè)很好的例子是，去年一位杰出的深度學(xué)習(xí)評論家說：深度學(xué)習(xí)模型將永遠(yuǎn)不能學(xué)會(huì)長距離規(guī)劃，不論你用多少數(shù)據(jù)去訓(xùn)練它。

今年，我們在Dota比賽里展示了OpenAI Five，也就是Dota系統(tǒng)的長期規(guī)劃能力。

一個(gè)月后，那個(gè)評論家又說，你可以用足夠密集的空間樣本來解決任何問題，但只有當(dāng)你的數(shù)據(jù)量很小的時(shí)候才有趣。

我認(rèn)為，看看過去幾年結(jié)果的具體例子是很有啟發(fā)性的，然后讓我們想想：人們對之前的深度學(xué)習(xí)的局限性有什么看法，對之后的又有什么看法？

在深度Q學(xué)習(xí)出現(xiàn)之前，我們感覺深度學(xué)習(xí)僅僅是關(guān)于靜態(tài)數(shù)據(jù)集的。突然，我們把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)投射到屏幕上面，然后給出一個(gè)分?jǐn)?shù)，然后它開始能夠玩轉(zhuǎn)這些簡單的游戲。

再舉個(gè)例子。之前人們說，深度學(xué)習(xí)只會(huì)感知，永遠(yuǎn)也做不到最難的自然語言處理任務(wù)比如翻譯。結(jié)果又被打臉了。

我們也許可以得出這樣的結(jié)論，深度學(xué)習(xí)會(huì)取代所有的監(jiān)督學(xué)習(xí)，并且在這些特定的領(lǐng)域內(nèi)勝過人類的聰明才智。比如AlphaGo，比如我們的Dota工作。強(qiáng)化學(xué)習(xí)僅通過自身就能解決這個(gè)難以置信的難題。

當(dāng)然，你仍然可能會(huì)產(chǎn)生這樣的質(zhì)疑：我們?nèi)绾伟堰@個(gè)東西應(yīng)用到現(xiàn)實(shí)世界中去？強(qiáng)化學(xué)習(xí)是不是只會(huì)玩游戲呢？無論任務(wù)是怎么樣的，我們都需要有一個(gè)完美的模擬器吧。

今年，我們用Dota系統(tǒng)訓(xùn)練了一個(gè)機(jī)器人，真的就是用Dota系統(tǒng)來指向這個(gè)環(huán)境。然后，我們可以教會(huì)這個(gè)機(jī)械手臂操縱小方塊，這是一個(gè)人類程序員無法完成的任務(wù)——制造這種機(jī)械手的公司做這個(gè)已經(jīng)有20年了，現(xiàn)在每年大概才賣出10個(gè)，因?yàn)闆]有程序員能實(shí)現(xiàn)這樣的功能。

所以，你甚至不需要一個(gè)完美的模擬器，你只需要一個(gè)剛好能夠完成手頭上任務(wù)的模擬器。

我想我們都聽過這個(gè)說法，人工智能的進(jìn)步有三大支柱：計(jì)算、算法和標(biāo)記數(shù)據(jù)。

但是現(xiàn)在，如果你再看一遍這個(gè)說法，你會(huì)發(fā)現(xiàn)“標(biāo)記數(shù)據(jù)”其實(shí)也不是必要的。

比如今年，自然語言處理（NLP）領(lǐng)域最新研究表明，你可以讓一個(gè)模型在大量無監(jiān)督文本上學(xué)習(xí)，然后使用非常少量的監(jiān)督數(shù)據(jù)進(jìn)行了微調(diào)，這樣你就能夠在各種各樣的NLP任務(wù)之間設(shè)置最先進(jìn)的技術(shù)水平。

所以說，深度學(xué)習(xí)的極限真的很難被定義。

算力極限

最后，我們再來看看算力極限，這大概是近年來限制AI發(fā)展的關(guān)鍵要素之一。

如果我們看看過去六年里發(fā)生了什么，就會(huì)發(fā)現(xiàn)計(jì)算經(jīng)過了一個(gè)瘋狂爆炸式的增長。每三個(gè)半月，我們的算力就會(huì)翻一倍。

怎么理解增長速度呢？就像在2012年的時(shí)候，你的手機(jī)電池只能堅(jiān)持一天。在2018，它就能堅(jiān)持800年的時(shí)間，到2023年，它能堅(jiān)持一億年的時(shí)間。

再換一種方式來理解，一個(gè)2023年的未來系統(tǒng)在30秒內(nèi)消耗的計(jì)算量，將會(huì)相當(dāng)于我們今天的Dota系統(tǒng)一個(gè)月的計(jì)算量。

這個(gè)數(shù)字太瘋狂了，看起來有點(diǎn)不可理喻，但是這樣的事情其實(shí)已經(jīng)發(fā)生了。20世紀(jì)90年代的大規(guī)模成果之一TD GAM，在一個(gè)現(xiàn)代的GPU上計(jì)算大約只需要5秒鐘。

所以我們把這些事情合起來看，可以得到的結(jié)論是：我們也很難去界定算力的極限。

我們真的很難說有什么是做不成的，這意味著我們需要開始積極主動(dòng)的思考，這些系統(tǒng)將會(huì)給世界帶來什么樣的影響？

在暢想人工智能時(shí)，我們應(yīng)該少依靠直覺，多依靠證據(jù)和假設(shè)。

我們都在創(chuàng)造自己認(rèn)為的會(huì)對未來產(chǎn)生巨大影響的技術(shù)，所以我們要對這事情好好負(fù)責(zé)！

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