烏鎮搜狗CEO王小川的演講稿
前面的十二場(chǎng)演講中，嘉賓有講技術(shù)、有講產(chǎn)品，我希望給大家的分享一些不同的內容，以及自己獨有的視角。今天大家都提到了AlphaGo，作為引爆人工智能的開(kāi)端，深度學(xué)習在其中承擔了最重要的責任。
今天當大家開(kāi)始暢想的時(shí)候，有可能認為人工智能未來(lái)真的會(huì )取代人。那么我希望今天的分享更多地能夠知道人工智能在今天能做什么？不能做什么？未來(lái)終極的理想又是什么？
AlphaGo之后，我們看到最重要的突破領(lǐng)域是在語(yǔ)音和圖像領(lǐng)域，在文字領(lǐng)域的進(jìn)展很緩慢。今天我們在機器翻譯方面取得了一些突破，但是問(wèn)答和對語(yǔ)義的理解是不夠的�；氐綀D靈測試，上個(gè)世紀五十年代圖靈提出了問(wèn)答機器推想這樣一個(gè)概念，今天我們直觀(guān)感受是語(yǔ)音圖像進(jìn)步很快，但是自然語(yǔ)言的處理其實(shí)是比較慢的。
拋開(kāi)技術(shù)，以一個(gè)產(chǎn)品經(jīng)理的身份來(lái)看，人工智能有三個(gè)產(chǎn)品方向，一是識別——語(yǔ)音識別、圖像識別、視頻識別；二是圖像——我們去生產(chǎn)圖像，生成識別；三是創(chuàng )造。大家提到了人工智能進(jìn)步的層次，我想換一個(gè)方式描述——工程師在人工智能時(shí)代會(huì )處于越來(lái)越重要的位置。
我們開(kāi)始提到傳統的方法是把規則交給機器，隨著(zhù)統計系統的發(fā)展，包括深度學(xué)習，我們開(kāi)始更容易地將答案交給機器。，在數據的積累下我們就可以讓機器變得更加聰明。這里面更前沿的方式是將目標交給機器，AlphaGo融合了幾套算法，但是我和他們工程師溝通的時(shí)候，這樣的把目標交給機器的強化學(xué)習，還并不成熟，也就是說(shuō)如果沒(méi)有之前三千萬(wàn)局人機對戰的棋譜的話(huà)，AlphaGo沒(méi)能夠做到只通過(guò)強化學(xué)習來(lái)戰勝人類(lèi)，這是技術(shù)層面需要往下突破的重點(diǎn)。如果將目標交給機器，機器能夠做自我學(xué)習，這方面有新的突破，那我們離新的人工智能時(shí)代就更近了。
今年六月份，我去了英國倫敦，和DeepMind公司的工程師做了交流，我特別好奇的事情就是下棋的第四局機器輸掉了，發(fā)生了什么事情？他們說(shuō)不是程序有BUG，就是深度學(xué)習本身有瓶頸，圍棋比賽是三月份，我是在六月份去的倫敦，已經(jīng)過(guò)了三個(gè)月，三個(gè)月的時(shí)間，這個(gè)問(wèn)題依然沒(méi)有解決。但是我離開(kāi)以后一個(gè)星期，他們的程序能夠正確面對之前的第四局棋譜，我問(wèn)他是否這個(gè)BUG修好了，工程師說(shuō)沒(méi)有，只是代表第四局那個(gè)特定問(wèn)題，正好機器可以解決。但是我們依然不知道再什么情況下， AlphaGo會(huì )繼續出錯。所以深度學(xué)習這樣一個(gè)體系其實(shí)還是有瓶頸所在的。
所以在今天我更多想談的是以深度學(xué)習為代表的今天的人工智能技術(shù)，還有哪些不靠譜的地方？在產(chǎn)品上不適用之處有哪些？
第一個(gè)問(wèn)題，語(yǔ)音識別靠譜嗎？在百度、騰訊，都提到了語(yǔ)音識別的能力，今天我給大家的演示也用到了語(yǔ)音識別，這是搜狗自己的技術(shù)。在安靜的環(huán)境里面我們的識別準確度已經(jīng)到了95%，甚至97%，但是一旦有噪音，準確率迅速下降。當噪音還只是汽車(chē)的引擎噪音、風(fēng)的噪音時(shí)，我們把噪音當成原始數據進(jìn)入監督學(xué)習系統里去，把這種噪音變成機器見(jiàn)過(guò)的問(wèn)題之一。但是事實(shí)上我們見(jiàn)到更多的情況，如果同時(shí)兩個(gè)人說(shuō)話(huà)會(huì )怎樣？在今天的學(xué)術(shù)界依然無(wú)解。
今年六月份，我問(wèn)學(xué)術(shù)界的人，人和機器在語(yǔ)音識別上的區別，究竟怎么破解？我們用機器的時(shí)候，采用立體聲的方式做定向的識別，也就是說(shuō)我們做一個(gè)麥克風(fēng)矩陣，通過(guò)立體的方式知道其中一個(gè)人在說(shuō)話(huà)，把另外一個(gè)人說(shuō)話(huà)去掉，但人本身是這樣干的嗎？如果把一只耳朵堵上，我是否沒(méi)辦法分離出誰(shuí)在說(shuō)話(huà)？或者把兩個(gè)說(shuō)話(huà)的聲音錄在一個(gè)單聲道里面，人可以識別嗎？人當然是可以的，所以人的方法和機器不一樣。人怎么識別？因為人的音色不一樣，還是因為兩個(gè)人的一個(gè)聲音大一個(gè)聲音小，還是因為他們不同的語(yǔ)音，博士說(shuō)但凡同時(shí)兩個(gè)人說(shuō)話(huà)的時(shí)候，只要能夠找到差別，人就能夠把其中的一個(gè)聲音識別出來(lái)，所以人在和機器處理過(guò)程當中有巨大的不同。語(yǔ)音識別最成熟的.領(lǐng)域其實(shí)還是和人有很大的區別。
另外一件事情是語(yǔ)義靠譜嗎？對語(yǔ)言的理解，谷歌在之前是用知識圖譜的方法解決，現在遇到了瓶頸，也是今年六月，我在一個(gè)實(shí)驗室看到最先進(jìn)的人機對話(huà)系統，這個(gè)系統可以幫你訂餐訂酒店，對話(huà)過(guò)程當中機器的表現非常驚艷，我們上去試，有一個(gè)環(huán)節，機器問(wèn)你：“你是需要停車(chē)位還是不要停車(chē)位？”這個(gè)時(shí)候我們回答要或者不要都沒(méi)問(wèn)題，如果回答“我沒(méi)車(chē)”，大家知道機器會(huì )怎么樣嗎？他們完全不理解我沒(méi)車(chē)代表著(zhù)我不需要停車(chē)位，因為今天的機器，在自然語(yǔ)言概念的理解方面，還是遠遠不夠的。所以自然語(yǔ)言處理是可以做的，但是語(yǔ)義理解到現在還是一個(gè)不靠譜的階段。谷歌也在今年發(fā)布了一套對于自然語(yǔ)言能夠做句子分析的引擎，把主語(yǔ)、謂語(yǔ)、賓語(yǔ)提出來(lái)，但是準確度只有90%，提不上去了，因為這個(gè)時(shí)候光靠統計靠語(yǔ)法已經(jīng)不能支撐，往下是需要對句子當中的具體概念有理解才能消除歧義。我們知道不能把馬路放在冰箱上面，這對于人來(lái)講非常好理解，但是對計算機的挑戰非常大，這是深度學(xué)習人工智能還不夠的地方。
很敏感的問(wèn)題，無(wú)人駕駛靠譜嗎？今天百度在大會(huì )上也提出了發(fā)布無(wú)人駕駛汽車(chē)，但是從我的了解，如果以今天人類(lèi)的技術(shù)，我們確實(shí)再見(jiàn)過(guò)的場(chǎng)景和封閉場(chǎng)景中都可以使用。但是對于真正開(kāi)放的環(huán)境，不只跑在高速上的汽車(chē)，以現在人類(lèi)的技術(shù)是不安全的，因為這個(gè)場(chǎng)景只要沒(méi)見(jiàn)過(guò)，可能會(huì )犯嚴重的錯誤，就像AlphaGo下棋一樣會(huì )突然發(fā)瘋，所以作為輔助駕駛是可以的，無(wú)人駕駛在真正的技術(shù)突破以前還做不到。今天的深度學(xué)習缺乏推理，缺乏對符號的理解，如果沒(méi)有符號，對自然語(yǔ)言的理解就會(huì )成為瓶頸。
即便是這樣，我們也提到了（人工智能）能夠取代一些行業(yè)，比如說(shuō)棋手、醫生、司機，機器在里面都可以做很好的輔助，但是對于大家沒(méi)見(jiàn)過(guò)的創(chuàng )造性的事情，比如規劃、科研，其實(shí)對于機器來(lái)說(shuō)還很難，今天在媒體上機器自動(dòng)寫(xiě)文章、自動(dòng)畫(huà)圖，在科研層面展示出了一些魔力，但是還沒(méi)有到可以取代人的階段，所以在這里面我先把大家對人工智能預期降低下來(lái)。
有人在問(wèn)，（人工智能）是否會(huì )出現第三次退潮，前兩次我們都認為人工智能到來(lái)了，但是這次可能會(huì )比之前好，之前的人工智能兩次退潮前，我們問(wèn)一個(gè)老師，說(shuō)你是研究人工智能的嗎？這是罵他的話(huà)。因為（大家認為）人工智能不靠譜，這次是（人工智能）第一次真正進(jìn)入到了使用，切實(shí)在語(yǔ)言處理、聲音處理、圖象處理，和在一些高維數據空間上能夠比人做的更好。所以這次的區別就是大量資金、資本投入到了人工智能。也有大量的研究人員在畢業(yè)以后從事人工智能工作，這是和之前不一樣的。所以一方面我們開(kāi)始使用這項技術(shù)，另外一方面我們開(kāi)始期待不斷產(chǎn)生新的突破。
我個(gè)人對這次人工智能的浪潮是樂(lè )觀(guān)的，但是我也很緊張，也許我們自己做的搜索引擎就是會(huì )被顛覆的一部分。
在這里面我們開(kāi)始暢想未來(lái)的路在什么地方，從我自己的描述來(lái)看，搜索的未來(lái)就是人工智能時(shí)代的皇冠，為什么這么說(shuō)，搜索的未來(lái)是什么，人工智能的未來(lái)又是什么，為什么是皇冠？
簡(jiǎn)單來(lái)講，我認為搜索的未來(lái)就是問(wèn)答機器人。因為我們習慣了一件事情：做搜索的時(shí)候我們先輸入關(guān)鍵詞，然后搜索給你十條結果，或者叫十條鏈接。但是這真是最好的方法嗎？肯定是不夠的。我們也會(huì )提到是否我們用個(gè)性化的方法能夠使得搜索的結果更準，但是其實(shí)個(gè)性化能夠提供的信息非常的有限。真正能夠使得這個(gè)系統變得有用的辦法是用問(wèn)句。以前不用問(wèn)句的原因是因為機器聽(tīng)不懂你在說(shuō)什么，真正到了問(wèn)句以后，機器會(huì )從給你十條鏈接，變成給你一個(gè)答案，就會(huì )好很多。如果你去問(wèn)機器四個(gè)字，“烏鎮大會(huì )”，機器不可能給你想要的內容，最多把新聞，烏鎮的百科或者是官網(wǎng)介紹給你，只有你問(wèn)烏鎮大會(huì )哪天開(kāi)，這個(gè)時(shí)候機器才能理解你要什么，才有機會(huì )給你最好的答案，我相信隨著(zhù)技術(shù)的突破，搜索引擎會(huì )自然而然演化成為問(wèn)答引擎。
很多公司都在做這件事，蘋(píng)果、微軟、亞馬遜、谷歌。這里面起步最早做對話(huà)系統的是蘋(píng)果的Siri。但是這個(gè)系統并不成功，在中國用的人很少。為什么？因為現在技術(shù)沒(méi)有到來(lái)，對于自然語(yǔ)言的處理能力、自然語(yǔ)言的理解能力非常有限。那么為什么蘋(píng)果這樣一個(gè)追求極致的公司，會(huì )把這個(gè)系統發(fā)布出來(lái)呢？一種可能性是蘋(píng)果對技術(shù)了解不夠；另一種可能性是我認為這是喬布斯的一個(gè)遺愿。我們知道發(fā)布iPhone手機的時(shí)候，喬布斯病重，只能躺在病床上看發(fā)布會(huì )，發(fā)布會(huì )完成之后，他很快就離開(kāi)人世了，所以Siri就像一個(gè)早產(chǎn)的嬰兒，在iPhone4s里面發(fā)布出來(lái)，所以我認為這樣的系統代表著(zhù)人類(lèi)終極人機交互的暢想。
事實(shí)上在大量的文學(xué)作品、科幻電影里面，都會(huì )提到問(wèn)答機器人，不管是《星球大戰》、《超能陸戰隊》，還是《星際穿越》都提到了。阿西莫夫的短篇小說(shuō)《最后的問(wèn)題》，描繪就是人類(lèi)造了一個(gè)機器，把所有的資源都用了上去。這個(gè)機器可以回答其他任何問(wèn)題，卻有一個(gè)問(wèn)題回答不了，就是“宇宙是怎么誕生的”，這是文學(xué)作品對問(wèn)答機器的思考。
除了搜索引擎做問(wèn)答以外，咱們知道在中國搜狗輸入法在移動(dòng)端擁有三億用戶(hù)，輸入法的未來(lái)是什么呢？和自動(dòng)問(wèn)答有關(guān)系，大家一起來(lái)看一個(gè)視頻。
之前我們討論輸入法的時(shí)候很多朋友和我說(shuō)語(yǔ)音是最重要的，搜狗有完整的語(yǔ)音識別技術(shù)和語(yǔ)音合成技術(shù)，但是在我內心，這個(gè)遠不是輸入法的極致。輸入法真正的極致是能夠開(kāi)始尋找信息，幫你思。剛才給大家演示的是搜狗輸入法的分享的能力，真正的回答能力可以在后面給大家做一個(gè)新的演示。
在我們討論問(wèn)答技術(shù)和討論人機對話(huà)的時(shí)候，輸入法也許是最好的一個(gè)切入場(chǎng)景。輸入法作為一個(gè)人的分身，更容易幫助你建立思考。輸入法也會(huì )從一個(gè)拼音工具走向一個(gè)對話(huà)和問(wèn)答系統。
搜狗有兩個(gè)核心產(chǎn)品，一個(gè)是輸入法一個(gè)是搜索，一個(gè)是搜索信息一個(gè)是表達信息。隨著(zhù)AI技術(shù)的發(fā)展，我們能更好地解放人的思考。我們有一個(gè)理念，包括兩件事情：一個(gè)是做自然的交互，不只是語(yǔ)音，還包括語(yǔ)言；另外就是做知識的計算，能讓機器開(kāi)始逐步建立推理的能力。搜狗輸入法在中國擁有最大的語(yǔ)言數據處理積累，我們有機會(huì )在這個(gè)領(lǐng)域取得突破。
這是我今天的分享，謝謝大家！
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