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OpenAI17岁天才少年引发深度探讨

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最近又被天才少年刷屏了。

这一次是OpenAI的实习生凯文·弗兰斯(Kevin Frans),一个17岁的天才少年,还没有上大学就已经在AI界顶级盛会ICLR以第一作者身份提交了论文。

更虐的是,弗兰斯已经有7年的编程开发经历,两年前就训练了第一个神经网络——科技巨头都在使用的一个语音或人脸识别系统。

细数弗兰斯的过去,简直就是开挂的人生。

受Atari游戏和Alphago的新闻报道的启发,他大量阅读研究论文,构建出了论文中描述的东西。

通过研究,他用TensorFlow+cGANs自动为二次元漫画草图着色。

后来,弗兰斯登陆了OpenAI,从此与OpenAI实验室结下了不解之缘。

在解决实验室发布的一系列问题时,虽然取得了不小进展,但我们的主角被一些问题卡住了,于是他大胆给OpenAI的研究员乔恩·舒尔曼发邮件征求意见。经过一段时间的邮件往来,弗兰斯成功引起了舒尔曼的注意。舒尔曼偷偷浏览了弗兰斯的博客,感到十分不可思议,因为只通过邮件往来,他从未感觉对方只是个高中毛孩子。

更巧的是,弗兰斯去OpenAI申请实习时,面试官恰巧是舒尔曼。原来,开挂的人生早有伏笔。

今年夏天,作为唯一一个没有任何学位的高中生,弗兰斯开始着手处理一个棘手的问题。这个问题阻碍了机器人和其他人工智能系统的发展——机器如何利用之前学到的东西解决新问题。

当然,我们人类不需要再思考这种问题,但是机器不行。每要解决一个新问题,机器都需要经过漫长又重复的训练才可以,即使这些问题有很多共同之处。

弗兰斯的新论文《Meta Learning Shared Hierarchies》,是与舒尔曼以及其他三名加州大学-伯克利分校的学生合作完成的,该论文就介绍了这一问题的最新进展。弗兰斯说:“如果这个问题能得到解决,它可能是机器人技术上的一个重要突破。”

弗兰斯开发了一种算法,帮助腿式虚拟机器人学习能够完成多个任务(如行走、爬行)的肢体动作。在测试中,算法协助两腿和四腿虚拟机器人适应新任务,包括更快地在迷宫中导航。OpenAI官网也挂出视频,展示了一个长得像蚂蚁的机器人。目前,弗兰斯的论文已提交ICLR 2018。

“伯乐”舒尔曼对弗兰斯的研究也给予了高度评价:“凯文的论文为这个问题提供了一种全新的方法,一些结果超越了以前的所有表现。”

从事机器视觉工作的普林斯顿大学教授奥尔加·拉克夫斯基(Olga Russakovsky)也对弗兰斯的表现有高度认同。她认为,小小年纪,能在机器学习方面有如此成就,已非寻常之辈。她说,传统体制中的孩子想要接触机器学习和人工智能是很难的,这些不像数理化,已经有了长期传统的课外竞赛和辅导。另外,想要获取优质的计算资源也是一个难题。

弗兰斯当初就遇到过这种问题。当他的台式机无法测试一个新想法时,他毅然拿出借记卡,在谷歌云计算服务中开了个账户,把代码放在上面运行。

当然,主角光环罩顶的弗兰斯之所以成功还有一些其他原因。比如,他认为自己的母校氛围很好,让他对人工智能充满了热情。再比如,他并不是家里唯一的电脑高手,他的父亲就在上市公司FPGA生产商赛灵思做硅芯片设计。

弗兰斯的新闻一出,立马引起了广泛的探讨。

有人羡慕。

有人提出质疑,比如认为现在机器学习领域论文越来越水,或者弗兰斯有个牛X哄哄的爸爸。

当然,也有人认真从教育的角度探讨了这一现象。

更有读者表示:“看了他的故事,我不禁思索:哪些事情变了?又有哪些事情没变?答案其实很简单:变的是孩子使用的工具,变的是孩子选择的课题。不变的是孩子们的探索其实需要的永远是一个普惠 (inclusive) 的支持系统,而不是用‘孩子需要学什么’这种方针来决定教育内容的方向,在信息部落化和教育破碎化的时代,这一点更为重要,已经没有一个单一的教育方向适合所有人,我们得把自己拉高一层来想事情。

“凯文的故事会在中国发生吗?我觉得难度很高,因为支持系统不足,不过虽然我们没有OpenAI这种顶尖的AI实验室,若是我们把视角拉到全球化,像Google Cloud这种以普惠AI为使命的云平台或许可以视为各地支持系统的一部分,重点是在于我们引导孩子们懂得去取得这些资源。

“人类穷尽脑力发展至今,累积出庞大、没有任何一个人能够全部吸收的共享知识库,但AI时代的到来却反而提醒我们,现在不用伤脑筋要教小孩子什么课程内容了,我们要重新专注在发展人类与生俱来的特质:好奇、热情、自由探索、自我觉察、勇气。学习如何学习,无论身处何种时代,这都是不变的学习法则,不只孩子,我们每个人都一样。”

【智能观】天才需要开放式的教育和引领,庸才需要系统式的教育和规范。其实这才是真正的有教无类和因材施教吧!

(参考:wired、人工智能儿童学园)

—完—

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