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技術論劍

產(chǎn)品體驗容易學，技術積累更是苦功夫。我相信技術人自己是絕不會只為段子翻譯傳神而沾沾自喜的。在自然語言處理方面，各家巨頭都在比拼。

谷歌自不用說，2016年，谷歌人在《Nature》、《PNAS》、《JAMA》三大頂級科學期刊驚人地發(fā)表了218篇論文，絕大多數(shù)都關于人工智能領域。簡直就是要爭創(chuàng)“雙一流”。

去年微軟亞洲研究院的秦濤和他的團隊，在機器翻譯領域提出“對偶學習法”，聽起來很有創(chuàng)意。目的是：利用沒有標注的數(shù)據(jù)。要知道，一般機器學習需要人類標注過的數(shù)據(jù)。比如一張貓的圖片需要人工打上“cat”文字標簽，然后拿去訓練機器。但是人工標注成本高，探求如何讓機器自主學習就成了未來發(fā)展方向。

秦濤團隊認為：很多人工智能的應用涉及兩個互為對偶的任務，例如從中文到英文翻譯和從英文到中文的翻譯互為對偶、語音識別和語音合成互為對偶、基于圖像生成文本和基于文本生成圖像互為對偶、搜索引擎中給檢索詞查找相關的網(wǎng)頁和給網(wǎng)頁生成關鍵詞互為對偶等等。這些互為對偶的任務可以形成一個閉環(huán)，使從沒有標注的數(shù)據(jù)中進行學習成為可能。通過設定一個精巧的原始任務模型，對偶任務可以自反饋自學習。（有興趣讀者可以參考微軟亞洲研究院主頁上的這篇文章）

在自然語言的自主學習領域，最近百度也搞了個大新聞。余昊男、張海超、徐偉發(fā)表了一篇論文，提出了一個新的框架，把視覺識別和自然語言處理技術結合起來，讓AI機器人在沒有先驗知識的情況下，自己學會理解人的命令并在迷宮中導航并定位物體。

他們把初始機器人稱做嬰兒智能體，用無數(shù)回合來迭代訓練。在每個回合，只給出極少的像素和語言指令，通過梯度下降，端到端地從零開始訓練，讓AI在實驗中自主學習環(huán)境的視覺表示，語言的句法和語義，以及如何在環(huán)境中給自己導航。比如要求智能體能夠推廣解釋從未見過的命令和詞匯。

我認為這是一項了不起的探索。為什么？前面我說人類進入了過度符號化世界，其實略有遺憾。過度符號化意味著脫離現(xiàn)實和實踐。而這篇論文A Deep Compositional Framework for Human-like Language Acquisition in Virtual Environment旨在把AI從符號世界放入物理世界，認為只有物理世界的反饋才能讓AI真正智能。研究團隊認為：

有必要重溫吳恩達的話：人工智能領域，很多創(chuàng)新都是中國人搞出來的。

那么中國企業(yè)還缺什么？古人云，做人要“世事洞明，人情練達”，改一下就可以送給中國AI企業(yè)：“技術洞明，產(chǎn)品練達”。技術好，還要轉(zhuǎn)化為產(chǎn)品的體貼和話語的高度。當然，中國人總是與最好的比，要求很高，動力很足。

我聽到百度基層的工程師朋友夸谷歌翻譯好，我覺得，這是正確的態(tài)度。“翻譯”乃國之重器，文明重器。想想嚴復當年對進化論的曲解翻譯是如何影響中國救亡運動的？技術人或許也需要這樣的高度。

附詩詞對比答案：左邊為百度寫詩機器人的作品，右邊為宋代詩人葛紹體所作

（文章原載于虎嗅網(wǎng)，經(jīng)作者修改并授權觀察者網(wǎng)刊發(fā)）