谷歌AI負責人杰夫·迪恩：2020年機器學(xué)習領(lǐng)域的趨勢分析

無(wú)論計算機未來(lái)在社會(huì )中扮演什么角色，杰夫·迪恩(Jeff Dean)都將在結果中發(fā)揮強大的作用。作為谷歌人工智能技術(shù)研究小組的負責人，他領(lǐng)導的工作覆蓋面十分廣泛，對從研發(fā)自動(dòng)駕駛汽車(chē)到制造機器人，再到谷歌強大的在線(xiàn)廣告業(yè)務(wù)等方方面面都做出了貢獻。 

在溫哥華舉行的世界領(lǐng)先的人工智能會(huì )議NeurIPS上，《連線(xiàn)》（WIRED）與迪恩談?wù)摿似鋱F隊的最新研究，以及谷歌如何試圖對這些探索施加道德限制。

連線(xiàn)：你做了一個(gè)關(guān)于建造新型計算機來(lái)推動(dòng)機器學(xué)習的演講。這其中有什么新想法？

杰夫·迪恩：第一個(gè)是使用機器學(xué)習在芯片上布局和布線(xiàn)電路。在一系列新電路被設計出之后，人類(lèi)專(zhuān)家將它以一種有效的方式置于芯片上，以?xún)?yōu)化面積、功耗和許多其他參數。通常情況下，這一過(guò)程會(huì )在數周內完成。而擁有一個(gè)機器學(xué)習模型，該過(guò)程的完成會(huì )變得十分有效，結果與人類(lèi)專(zhuān)家不相上下甚至更好。這在本質(zhì)上說(shuō)，是學(xué)習玩芯片放置的游戲。我們一直在”玩“一堆不同的谷歌內部芯片，比如TPU[谷歌的定制機器學(xué)習芯片]。

W：更強大的芯片是人工智能近期取得進(jìn)展的核心。然而，Facebook的人工智能負責人表示，這一戰略很快就會(huì )碰壁。與此相比，你們的一位頂尖研究人員敦促該領(lǐng)域繼續探索新想法。

JD：構建更高效、更大規模的計算系統現在看來(lái)仍然有很大的潛力可挖掘，特別是那些為機器學(xué)習量身定做的系統。我認為過(guò)去五六年來(lái)所做的基礎研究還有很大的應用空間。我們將與谷歌產(chǎn)品同事合作，將這其中的許多應用到現實(shí)世界中。

但考慮到今天能做什么和不能做什么？下一個(gè)研究前沿問(wèn)題是什么？我們也在探索的過(guò)程中。我們想要建立能推廣到一項新任務(wù)的系統。用更少的數據和更少的計算來(lái)做事情變得越來(lái)越有趣和重要。

W：在NeurIPS引起關(guān)注的另一個(gè)挑戰是一些人工智能應用程序衍生出的倫理問(wèn)題。谷歌在18個(gè)月前宣布了一套完整的人工智能倫理原則，此前五角大樓的一個(gè)名為Maven的人工智能項目曾引發(fā)抗議。自那以后，谷歌的人工智能工作方式發(fā)生了怎樣的變化？

JD：我認為，整個(gè)谷歌對如何將這些原則付諸實(shí)施有了更好的理解。我們有一個(gè)過(guò)程，使用機器學(xué)習的產(chǎn)品團隊以某種方式可以在設計整個(gè)系統之前獲得早期的預見(jiàn)，比如你應該如何收集數據以確保它沒(méi)有偏見(jiàn)，或諸如此類(lèi)的事情。同時(shí)，我們也在繼續推進(jìn)原則中體現的研究方向。在偏見(jiàn)、公平、隱私和機器學(xué)習方面我們做了相當多的工作。

W：這些原則排除了武器方面的工作，但允許包括國防項目在內的政府業(yè)務(wù)。自Maven以來(lái)，谷歌有沒(méi)有啟動(dòng)過(guò)任何新的軍事項目？

JD：我們很高興以符合我們原則的方式與軍方或其他政府機構合作。因此，對于幫助提高海岸警衛隊人員的安全，這是我們很樂(lè )意做的事情。云團隊傾向于從事這項工作，因為這實(shí)際上是他們的業(yè)務(wù)線(xiàn)。

W：倫敦人工智能初創(chuàng )公司DeepMind的聯(lián)合創(chuàng )始人穆斯塔法·蘇萊曼(Mustafa Suleyman)最近轉到了谷歌。DeepMind是Alphabet旗下的一家倫敦人工智能初創(chuàng )公司，也是機器學(xué)習研究的主要參與者。蘇萊曼說(shuō)，他將與你以及谷歌最高法律和政策主管肯特·沃克(Kent Walker)合作。你們要一起做什么呢？

JD：蘇萊曼在人工智能政策相關(guān)問(wèn)題上有廣闊的視角。他也參與了谷歌的人工智能原則和審查過(guò)程，所以我認為他會(huì )把大部分時(shí)間集中在人工智能倫理和政策相關(guān)的工作。我真的更希望蘇萊曼對他具體要做的事情發(fā)表評論?？咸氐膱F隊正在研究的一個(gè)領(lǐng)域是：我們應該如何完善人工智能原則，以便為谷歌的產(chǎn)品團隊(比如面部識別)提供更多指導。

W：你做了一個(gè)關(guān)于機器學(xué)習如何幫助社會(huì )應對氣候變化的主題演講?？梢哉?wù)勥@個(gè)嗎？機器學(xué)習項目本身有時(shí)會(huì )耗費大量能源，這意味著(zhù)什么？

JD：有很多機會(huì )將機器學(xué)習應用到這個(gè)問(wèn)題的不同方面。我的同事約翰·普拉特(John Platt)最近正在關(guān)注這些問(wèn)題。例如，機器學(xué)習可以幫助提高交通運輸的效率，或者使氣候建模更加準確，因為傳統的模型計算非常密集，這限制了空間分辨率?？傮w上，我關(guān)心碳排放和機器學(xué)習。但它在總排放量中所占的比例相對較低，而且我看到的一些關(guān)于機器學(xué)習能源使用的論文并沒(méi)有考慮能源的來(lái)源。在谷歌數據中心，我們所有計算需求的全年能源使用量幾乎是100%可再生的。

W：除了氣候變化，你們的團隊明年將在哪些研究領(lǐng)域擴大工作？

JD：其一是多模式學(xué)習：任務(wù)具有不同的模式，如視頻和文本或視頻和音頻。我們在這方面做的不多，而這在未來(lái)可能會(huì )更重要。醫療保健的機器學(xué)習研究也是我們投入大量精力正在進(jìn)行的工作。其二是優(yōu)化設備上的機器學(xué)習模型，這樣我們就可以將更多有趣的功能添加到硬件中，如手機和其他類(lèi)型的設備。