很多回答提到研究落地的困难以及一个公司核心AI部门和产品部门之间的矛盾,也有回答题提到了Jeff Dean的成功难以复制。这些东西的确是客观存在的。不过,大家不要忽略回报越大困难越大这一事实,一直延续一个已有的模式固然可以获得小的进步,改变思路求革新会有小概率获得大的突破,当然只是取决于当事方是否愿意放手去搏而已。
就以Jeff Dean来说,brain的架子经历了两代(dist-belief, TF),内部狗粮三年以上之后才开放出来。我在brain实习的时候见证了TF的狗粮阶段,大家提到的这些问题人家都有,比如产品部门要跑更稳定的LR啦,TF比dist-belief掉点等等问题,可以直接跑alex写的cuda-convnet很开心效果好等等。如果Jeff不用他的政治手段和个人魅力强推,可能也就没有然后了。
很多事情不一定会在一年两年的时候看到,多时候大佬做的事情只是把自己作为抵押去搏三年五年之后的成功。以大势而言,肯定是逆势而为,有的人愿意相信去跟随,有的人趋于保守,但是不需要把一种态度强加给所有人。放手去搏的人会失败一次两次,但如果没有人放手去搏,想要取得大的跨越也是永远不可能的。
不少答案提到了AI落地难,效果不显著,成本过高等问题。
中国过去三十年,IT行业应用的技术基本都是美国那边已经成熟了的技术,已经在欧美普遍使用,甚至有些已经形成盈利性产业了。
比如,Windows应用开发,各种个人或企业应用软件产品用到开发语言算法,服务器用的操作系统内核应用框架网络模型等
我们应用软件公司大爆发的时候,微软都成立二十年了,我们开始普及email的时候是90年代末,但是email是1970年就发明了,互联网公司纷纷向移动端转型的时候第一台Smart Phone都是上市十几年了,Android 系统2005年就做出来了。
过去我们的应用技术是大大落后于欧美的,过去的IT行业只要学习并掌握这些技术,然后利用庞大的工程师团队和低廉的人力成本把这些技术应用到产品里就好了,技术本身肯定是成熟的可信的,业务做不好不是技术本身的问题,而是人的能力水平问题。
导致我们有个错误的认知,就是觉得新技术就是应该更好更便宜,就应该表现优异吊打旧技术,而且很快可以推向市场并且赚大钱。然而现实并不是如此,新技术发展初期的各种问题我们没经历过,我们太习惯承接别人已经成熟的技术了,对新技术有不切实际的幻想。
AI 是我们第一次和全球同步遇到一次新技术浪潮,AI技术在欧美也没有成熟,中国的IT企业其实基本没有落后多少,我们第一次感受到了新技术发展初期带来的各种问题。
比如 新技术在实践中比旧技术表现还差,新技术不可靠,新技术成本太高,找不到落地用途等等。
IBM第一次做出PC的时候也不知道这个又大又慢又贵的家伙有什么用,甚至怀疑它根本卖不出去。
发明HTTP的人绝对想不到这个每秒只能传输几个字符的家伙,以后广告业和零售业要靠它赚钱。
中国发展太快了,快到已经没什么可以学习模仿的对象了,而我们自身还没有准备好承担创新探索过程带来的痛苦,心态还是停留在靠学习模仿就能很快赚钱的状态,我们需要调整心态。
AI技术很新,也就意味着问题很多,但是并不意味着技术没前途,只是需要些时间去发展完善。
我希望大家不要因为业界某些公司的一些人员变化和组织结构调整就动摇了对技术的信心。
我现在正在做的就是填补AI算法到应用落地之间的鸿沟,作为从业20多年的软件工程技术人员,对这个鸿沟的深度和规模是有充分的心里准备的,同时对于未来前景我也满怀信心。
CMU的Eric Xing曾说:AI research和product之间存在一条巨大的鸿沟,这条鸿沟比很多人想象的都要大,大到比research本身要更难更复杂(大意如此)
张的离开,是一个最好的注脚。实际上吴恩达离开百度,李飞飞离开google(当然也是因为她的停薪留职时间到了)也差不多是同样原因----太低估了research到产品的鸿沟,哪怕是这些世人所知的牛人也难以正确估计。
当我们定义大牛时,或者说industry普遍认可的大牛,在industry的AI方面被普遍认可的大牛,到底有哪些算得上?
Jeff Dean?Hinton?Lecun? or Feifei LI?
真正推动了深度学习的,在industry产业界推动了AI落地应用的,实际上在我的认知里面,只有Jeff Dean(知名度最高的话),其它如Hinton/Lecun实际上都是research向。李飞飞更不说了,Google cloud搞得一塌糊涂。
no, 我对这些大牛没有半丝不敬之意,他们都对深度学习做出巨大贡献,为人类的科学进步做出了极大贡献。
然而这跟能否应用到具体业务上具有不亚于天壤之别的鸿沟-----这个鸿沟不仅仅是国内很多企业领袖意识不到,就算是大部分研究人员自己也意识不到。在国外由于有大批量PHD水平的高级工程师甘作码农,还能够尽力去弥补research -> product/service的这个鸿沟(与其说是去弥补这个鸿沟,不如说是尽己所能去做出取舍和折中)。而在国内学术研究和工程开发严重脱节的情况下,这个鸿沟比国外要大很多很多。这是行业现状和人员储备的问题。
另外真正的根本问题就是目前AI技术大多数达不到工程应用的要求。任何工程应用方案,讲究的都是所谓的Scalability. 这个Scalability(可扩展性)不是单指性能能扩展,而是指技术方案、实现流程能扩展。再直白点,你写的代码可以不加修改用于新的数据或商业场景,而不是每个问题都要case by case去处理----无论你从学术观点认为其“思路”“思想”“本质”是如何的相同,无论你从学术观点认为只需要多么“简单的调整”,最终都必须落到一个问题:你这套东西能在不改动情况下处理多少现实问题?或者说能否在不添加人力投入情况下快速自动应用在不同场景需求?
再具体一点:
你这CNN模型可以识别多少类别?10种?100种?1000种?no,别跟我谈多目标和单一目标的差别,我就问你我想买个cnn模型来识别,具体类别不好确定,要根据实际场景再说;
预测推荐模型,我不知道实际场景会多少维度,现在可能少,以后可能多,我就要一个通用的模型咋搞?嗯,deep&wide,那是一个思路,具体的仍然需要根据不同业务去区分去适应。
目标检测,我没那么多人来标注,咋搞?
增强学习,我今天想学习动态定价,明天想学习动态规划,你给我个统一方案可以不?
所有这些问题,都能解决,但都是case by case的解决,都是靠研究人员针对具体case场景来定义feature定义loss function/reward function,经过不断对比和验证后给出解决方案。
可以做,但是要么只能针对一个问题的特定场景处理,要么需要大量人工标注。这在软件工程上称为无法scale.
而一个我们认为能落地的算法,一个可以产品化的算法,要么能够实现人类无法达到的效果(我本想说alphago,不过又觉得这东西也并没真的用于实际产品),要么能够大幅度减少某个问题上的人力投入(cnn图像识别可以作为一个例子,能在一定程度减轻人力投入)
BERT为什么牛逼,因为他从算法方案上解决了NLP的多种问题(仅限理论上,现实中还需要具体项目验证,比如并没看到google translate的效果就有了飞跃);
AlphaGo以及AlphaGo Zero为啥牛逼?在reinforcement learning中加入cnn/resnet再调整policy很fancy么?因为它第一次实现了超越人类的棋类通用算法;
CNN为啥牛逼,因为它第一次对图像分类实现了通用算法(方案,仅仅是方案,具体的做法根据应用场景和目标还需要很多调整);
因此,AI的突破关键难点就在于通用性,除此之外,除非该特定问题能带来巨大商业价值,否则是没有意义的----这就是AI的落地难题。
在目前互联网的应用领域中,被验证确实靠机器学习能带来巨大收益的,实际上只有推荐系统(无论是广告推荐还是newsfeed信息流或者搜索引擎)。图像识别如行人检测或者地图识别,也有其一定商业价值和军事价值等等,但已经限于特定领域。这两个方面属于人类确实做不到机器的效果。
除开以上两点,无论NLP、voice recognition还是啥,其实尚未进入到商业化阶段,具体价值难以衡量。
至于reinforcement learning啥的就更是属于华而不实的炫技了,爱用不用,不用也没啥。
因此这是所有AI研究人员的苦恼,也是目前最大难题----这个难题要克服所要付出的努力,恐怕超过了绝大部分人的想象----因为这不是你加班加点,多花时间和精力就能解决的工程问题,而是一个类似P=NP的不确定问题.而且你越是加班加点,越是投入人力在一个特定问题上,越是证明这个解决方案不能scale不能扩展...
投入AI听起来很fancy,然而有公司会投入研究P=NP的问题吗?
我想并没有,那么也就不难理解和预测未来的变化了。
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在一个回答中我总算清楚提出了一个观点(之前有点模糊):基础研究学术研究,和产业研究是互斥的,是不可合并的两个方向。把学术界研究者拉到工业界,既是浪费,也是牛头不对马嘴。
很多人没搞懂科学研究和产业研究是在本质上互斥的东西,根本没法拉近,或者说拉进了的话其实是对科研的损害。
产业研究是研究已经具有可行性的技术如何大规模化产生效益,也可以说如何大规模化提高人们的生活。但是这是一个从1到10的事情,是从有到好到更好。比如中国的移动支付、手机的普及和移动应用的爆发,都是一个典型的例子,是充分挖掘现有技术,这没什么不好,需要鼓励!
但是,人类的科技突破,在人类科技树上点亮那么一点,是从0到0.1,是从无到有,是长期毫无希望中的坚持带来的可能的产出。说白了越是成熟的领域,越没有必要去挖掘,而是需要科学家研究人员去蛮荒地带,去空白地带去摸索去试验去猜测,这里比创业的失败率更高!这不是产业界自身的责任。产业界要支持,就去给学校投资,去资助实验室,去修图书馆,去让整个社会尊重知识,尊重研究,尊重一辈子研究没有成果的科研人员!
没有人知道大方向,科学并没有方向。中国喜欢多快好省急功近利,导致做什么都要去风口,要方向,要指南针,要计划。这不是科研。
科研就是自由环境下给人类科技树点亮那么一点,没有自由的环境是不可能去点亮的,只能把现有的烧更旺罢了。什么叫给科学家“宽松”的环境?是多给钱?是不指定paper指标?是少给教学压力?----都不是,科研的宽松环境是有尊重任何研究的态度和社会环境,不因为你是搞AI就牛逼,也不因为你是做历史文献研究就看低。尊重研究人员的好奇心,具有对新东西哪怕没有任何价值的新东西的好奇和追求,这才是人类科技进步的根本动力。
反之对产业/工业研究,恰恰就是要给压力给钱,恰恰就是要以实际产出为标准,而进入工业界的人都要为自己的技术决策承担后果。你进来了就意味着你认为你代表的技术方案(无论是AI还是别的啥)能带来产出。而工业研究实际上不是求新求异,而是验证新科技新方案的真正实验地-----而多亏了这个实验场地,才让我们看到了深度学习的不足,才能反过来期望能激发别的科学家能在人类科技树上点亮新的一个分叉。
但是这些科学家没必要也不太可能在工业界去企图有足够的空间和时间点亮下一个科技分支,人类科技树的点亮哪有这么容易。
现在养纯做研究不做业务的lab的公司已经很少了,微软研究院早就改成兼顾业务,Yann LeCun卸任fair老大,谷歌也想让deepmind赚钱。
深度学习刚火起来的时候,大厂纷纷建研究院,挖大牛坐镇,号称要做基础研究。但是这里面有两个问题。
第一,贝尔实验室没能救的了ATT,救了微软的也不是MSR,而是Office 365。基础研究的成果所有人都可以享受,不能给公司带来优势。不如让政府掏钱,公司拿来用就好了。
深度学习的热度下去一点以后大家都看明白了,公司养研究院只有两个作用,一个是公关,一个是招人。既然这样与其自己养着不做业务的研究院还不如直接给教授钱,然后招他的学生来做业务。
第二,学术大牛空降成熟公司当高管很难适应。再牛的教授在学校一般也就管十几二十个学生。这跟公司里管员工是完全不一样的,尤其是当高管不是直接管员工,而是要管管理者,间接管理比直接管理更难。教授们大多对于公司里的管理和政治缺乏理解。靠个人号召力可以勉强一时,时间长了问题就出来了。
泡沫过后回归理性是好事吧,有些事确实更适合政府出钱做。
其实摇滚精神是人的精神,不用太强调摇滚这两个字。
前两天我看到了臧鸿飞对摇滚的解释,我觉得挺好,他说摇滚是面对着生活的不服,而流行音乐是面对生活服了。我觉得这种解释挺好,我们始终在质问自己还是不是自己。摇滚不摇滚不重要,重要的是你还是不是你自己。
摇滚是小众这个话题已经不用再说了,因为摇滚在西方已经成为主流过了,摇滚是大众音乐,在中国可能是小众音乐,所以说中国文化和经济的现状造成了摇滚乐在现在社会的定位不能说明它是大众还是小众,这个真的不重要,重要的是在于每一个人在面对自己现实的妥协的自我的时候,是否会持续的去发问,这种东西不一定偏要体现在摇滚乐,而流行音乐也有,古典音乐也有,现在一些hip hop音乐、嘻哈音乐里都有大量的质疑的声音。
当然,这些都是大的流行音乐的范畴里的,但都不是以人们所理解的摇滚音乐的形式所存在的,所以没必要偏要强调摇滚两个字。
我自己写过两首歌去比较中国的摇滚乐和西方的摇滚乐,近三十年前我写过一首《像是一把刀子》,我觉得当时的中国摇滚就像一把刀子;在十年前我写过另外一首歌叫做《滚动的蛋》,实际上也是针对Bob Dylan的《Like a rolling stone》做一次呼应,我们站在中国的土地上,对西方的摇滚乐做的呼应,我觉得我们更像一颗滚动的蛋,我觉得这是对中国摇滚乐现状的一种描述。中国摇滚是一颗滚动的蛋,但它没有破碎,雨后的大地路途好像有些松软,滚动的时候受到了保护,但的确是危险的状态。我更愿意说中国摇滚乐是从下而上的,蛋破碎了之后变成了生命。
从三十年前到十年前再到现在,中国摇滚没有走向世界,我觉得走不走真的不重要,类似的比较本身是功利心态的,把摇滚乐当做了一种商品。摇滚乐存在的形式也不是为了要走向世界,或者要流向中国,它们存在是为了身心的娱乐,这种娱乐自然会带来与市场的互动,这种互动造成了传播,所以在中国有大量的人受到了影响,可以了解到西方文化,而且他们可以轻而易举的买到这些唱片,这是一种正常的文化根基带来的良性的反应。所以我们就应该去听这种良性的音乐,我觉得每个时代都要有一种形式去表达自己,摇滚乐就是西方发展到六十年代七十年代,人们需要用新的形式去表达自己的时候适时出现的,那个时候已有的音乐形式不能表达人们的想法了。像现在一样,很多的年轻人选择用他们自己的方式表达自己,我们也没办法。这个就是自然的一种规律,人们在经济发展、文化发展、全球化发展的过程中,人们就会轻而易举的找到自己最想选择的方式表达自己。
我觉得中国的摇滚乐,或者说中国自由表达性音乐受到了很多限制,所以说在某种程度上,流行音乐更是很多人追求的一种结果,它的成功方式是一种结果,包括摇滚乐也希望能够像流行音乐一样成功,但不一定像流行音乐那样去表达。
遗憾的是,这个社会的环境和传统文化环境没有鼓励批判,或者说是坚持自我、怀疑现实这种审美,在别的人完全趟出一条路之后,我们亚洲人沿着他们的脚步往前走的时候可能会受益,因为大家会说这种东西我们已经知道结果了,是可控的。但真正达到了不可控制的时候,所谓的不可控制就是真正自由状,他们一定会出面干涉或强加限制。这个时候才需要人站出来,人的自由创造需要调整,针对这种状态的时候,才能产生出接地气的作品,这个时候我认为才是所谓最自由的状态,他自己也不知道会是什么样,人的自由状态在某种程度上是不可控的状态,当然这种不可控的状态是由内心强大的信仰牵引着的,不会造成危险。这种东西只有自己能知道,很多人是不相信的,所以我们的文化环境、我们的宗教信仰完全不信任人的自由状态,一定会有人干预你,不光是家长,即使是比你年轻的人都会来说小心点小心点别出圈、别超越底线。这些东西都有可能造成自己对自己说,那好吧,回头。
就像臧鸿飞说的那样,我们服了,我们对困难做出了妥协做出让步,我们的理想稍微静音一段时间,完了之后,我们可以获取到的东西要远远大于我们的挑战。
你持续的用你的理想去对抗你对现实的认知,你会发现你对现实的认知没有那么强大,你甚至可以说你自己征服现实就是你的现实观,现实怎么可能不被征服呢?他怎么可能会养成这种习惯呢?如果现实都是不可征服的,人就永远是在倒退。
摇滚不仅仅是一个音乐的概念,而是一种态度和人生观的概念。
其实摇滚精神是人的精神,不用太强调摇滚这两个字。
前两天我看到了臧鸿飞对摇滚的解释,我觉得挺好,他说摇滚是面对着生活的不服,而流行音乐是面对生活服了。我觉得这种解释挺好,我们始终在质问自己还是不是自己。摇滚不摇滚不重要,重要的是你还是不是你自己。
摇滚是小众这个话题已经不用再说了,因为摇滚在西方已经成为主流过了,摇滚是大众音乐,在中国可能是小众音乐,所以说中国文化和经济的现状造成了摇滚乐在现在社会的定位不能说明它是大众还是小众,这个真的不重要,重要的是在于每一个人在面对自己现实的妥协的自我的时候,是否会持续的去发问,这种东西不一定偏要体现在摇滚乐,而流行音乐也有,古典音乐也有,现在一些hip hop音乐、嘻哈音乐里都有大量的质疑的声音。
当然,这些都是大的流行音乐的范畴里的,但都不是以人们所理解的摇滚音乐的形式所存在的,所以没必要偏要强调摇滚两个字。
我自己写过两首歌去比较中国的摇滚乐和西方的摇滚乐,近三十年前我写过一首《像是一把刀子》,我觉得当时的中国摇滚就像一把刀子;在十年前我写过另外一首歌叫做《滚动的蛋》,实际上也是针对Bob Dylan的《Like a rolling stone》做一次呼应,我们站在中国的土地上,对西方的摇滚乐做的呼应,我觉得我们更像一颗滚动的蛋,我觉得这是对中国摇滚乐现状的一种描述。中国摇滚是一颗滚动的蛋,但它没有破碎,雨后的大地路途好像有些松软,滚动的时候受到了保护,但的确是危险的状态。我更愿意说中国摇滚乐是从下而上的,蛋破碎了之后变成了生命。
从三十年前到十年前再到现在,中国摇滚没有走向世界,我觉得走不走真的不重要,类似的比较本身是功利心态的,把摇滚乐当做了一种商品。摇滚乐存在的形式也不是为了要走向世界,或者要流向中国,它们存在是为了身心的娱乐,这种娱乐自然会带来与市场的互动,这种互动造成了传播,所以在中国有大量的人受到了影响,可以了解到西方文化,而且他们可以轻而易举的买到这些唱片,这是一种正常的文化根基带来的良性的反应。所以我们就应该去听这种良性的音乐,我觉得每个时代都要有一种形式去表达自己,摇滚乐就是西方发展到六十年代七十年代,人们需要用新的形式去表达自己的时候适时出现的,那个时候已有的音乐形式不能表达人们的想法了。像现在一样,很多的年轻人选择用他们自己的方式表达自己,我们也没办法。这个就是自然的一种规律,人们在经济发展、文化发展、全球化发展的过程中,人们就会轻而易举的找到自己最想选择的方式表达自己。
我觉得中国的摇滚乐,或者说中国自由表达性音乐受到了很多限制,所以说在某种程度上,流行音乐更是很多人追求的一种结果,它的成功方式是一种结果,包括摇滚乐也希望能够像流行音乐一样成功,但不一定像流行音乐那样去表达。
遗憾的是,这个社会的环境和传统文化环境没有鼓励批判,或者说是坚持自我、怀疑现实这种审美,在别的人完全趟出一条路之后,我们亚洲人沿着他们的脚步往前走的时候可能会受益,因为大家会说这种东西我们已经知道结果了,是可控的。但真正达到了不可控制的时候,所谓的不可控制就是真正自由状,他们一定会出面干涉或强加限制。这个时候才需要人站出来,人的自由创造需要调整,针对这种状态的时候,才能产生出接地气的作品,这个时候我认为才是所谓最自由的状态,他自己也不知道会是什么样,人的自由状态在某种程度上是不可控的状态,当然这种不可控的状态是由内心强大的信仰牵引着的,不会造成危险。这种东西只有自己能知道,很多人是不相信的,所以我们的文化环境、我们的宗教信仰完全不信任人的自由状态,一定会有人干预你,不光是家长,即使是比你年轻的人都会来说小心点小心点别出圈、别超越底线。这些东西都有可能造成自己对自己说,那好吧,回头。
就像臧鸿飞说的那样,我们服了,我们对困难做出了妥协做出让步,我们的理想稍微静音一段时间,完了之后,我们可以获取到的东西要远远大于我们的挑战。
你持续的用你的理想去对抗你对现实的认知,你会发现你对现实的认知没有那么强大,你甚至可以说你自己征服现实就是你的现实观,现实怎么可能不被征服呢?他怎么可能会养成这种习惯呢?如果现实都是不可征服的,人就永远是在倒退。
摇滚不仅仅是一个音乐的概念,而是一种态度和人生观的概念。
先下结论:电影想把Freddie塑造成一个有人性的神,却忘了真正的Freddie只是一个有神性的人
如果作为一部粉丝向的情怀片,《波》已经达到了满分,哪怕不谈对细节出色的把控,光是最后二十分钟的神级还原已经足够让所有的情怀在we are the champions中泪流满面
感受一下当时的直播:
Live Aid https://www.zhihu.com/video/1092941240030597120
但是作为一部传记片,《波》还是太流程化了,才华横溢的主角惊艳出场,遇到小人,遭遇挫折,众叛亲离,踢开小人,亲友重聚,完美收场。作为人物小传也算及格,但是对于Freddie这样的传奇人物的剖析还是不够大胆,想要表现其人性的一面,又不敢去探索Freddie其实也有自私功利的角落,想要表现其亦男亦女的魅力,却又只是浮于外表没有触碰到灵魂,以至于片子自始至终有种畏手畏脚的憋屈感。
不过不管受众是谁,《波西米亚狂想曲》至少是一部及格线以上的作品,再加上Queen的音乐加成,哪怕不至于血脉喷张,但让观众在电影院点点头抖抖腿还是绰绰有余了
看完电影之后,再看到波西米亚狂想曲的歌词,或许会有一些不一样的体会
Is this the real life
Is this just fantasy
Caught in a landslide. No escape from reality
Open your eyes.Look up to the skies and see
I'm just a poor boy, I need no sympathy
Because I'm easy come, easy go,A little high, little low,
Anyway the wind blows, doesn't really matter to me
freddie的生命像一场华丽的错觉,但他所留下来的,is not fantasy
先下结论:电影想把Freddie塑造成一个有人性的神,却忘了真正的Freddie只是一个有神性的人
如果作为一部粉丝向的情怀片,《波》已经达到了满分,哪怕不谈对细节出色的把控,光是最后二十分钟的神级还原已经足够让所有的情怀在we are the champions中泪流满面
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但是作为一部传记片,《波》还是太流程化了,才华横溢的主角惊艳出场,遇到小人,遭遇挫折,众叛亲离,踢开小人,亲友重聚,完美收场。作为人物小传也算及格,但是对于Freddie这样的传奇人物的剖析还是不够大胆,想要表现其人性的一面,又不敢去探索Freddie其实也有自私功利的角落,想要表现其亦男亦女的魅力,却又只是浮于外表没有触碰到灵魂,以至于片子自始至终有种畏手畏脚的憋屈感。
不过不管受众是谁,《波西米亚狂想曲》至少是一部及格线以上的作品,再加上Queen的音乐加成,哪怕不至于血脉喷张,但让观众在电影院点点头抖抖腿还是绰绰有余了
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不过不管受众是谁,《波西米亚狂想曲》至少是一部及格线以上的作品,再加上Queen的音乐加成,哪怕不至于血脉喷张,但让观众在电影院点点头抖抖腿还是绰绰有余了
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