CNET科技行者 12月11日 北京消息（編譯/DAWN）：Richard Socher，被世界經(jīng)濟論壇譽為“實現(xiàn)改變現(xiàn)有自然語言處理與計算機視覺技術(shù)突破的、人工智能和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的天才”，他還有兩個身份，MetaMind創(chuàng)始人，Salesforce現(xiàn)任首席科學(xué)家。

Richard Socher說，“AI幫助我們認(rèn)清自己”。

一次機緣巧合，讓他從計算機語言轉(zhuǎn)投AI研究，此后并沉迷在“深度學(xué)習(xí)”世界里。

拜師吳恩達(dá)，投身深度學(xué)習(xí)探索

Socher在德國主修計算機語言學(xué)，獲得了萊比錫大學(xué)理科學(xué)士和薩爾蘭大學(xué)理科碩士學(xué)位。此后，他在斯坦福大學(xué)讀博士時，曾作為交換生前往美國普林斯頓大學(xué)，在那組建了AI實驗室。

他組隊參加2007年語義機器人視覺挑戰(zhàn)賽（ semantic robot vision challenge），其團隊榮獲大賽冠軍。此外，Socher還加入普林斯頓大學(xué)的研究團隊，開發(fā)設(shè)計ImageNet—即由標(biāo)有注釋的圖像構(gòu)成的可用于計算機視覺研究的大型數(shù)據(jù)庫。

Socher稱：“深度學(xué)習(xí)的魔力在于它不僅能夠提取出傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)的結(jié)構(gòu)特征，而且其模型可提取和呈現(xiàn)原始圖像或原始詞表，最終在同一個端對端的訓(xùn)練模型中作出預(yù)測。”

換言之，過去傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)需要深層次專業(yè)知識，且需投入大量時間和精力研發(fā)模型和算法。為提高預(yù)測的準(zhǔn)確性，計算機的“學(xué)習(xí)”多借助模型的優(yōu)化調(diào)整，而深度學(xué)習(xí)則聚焦于模型設(shè)計，使用海量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，建立多層次的深層次結(jié)構(gòu)。

自此開始，ImageNet項目負(fù)責(zé)人每年都舉辦一次ImageNet大規(guī)模圖像識別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC），推動了深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，使其成為圖像識別研究中的新興工具。（2012年該大賽的一支深度學(xué)習(xí)團隊將圖像識別的錯誤率從25%降低到16%，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域自此進(jìn)入全盛時代）

也是這個時候，Socher開啟了從事深度學(xué)習(xí)的職業(yè)生涯。當(dāng)然，還少不了他的導(dǎo)師。

Socher在斯坦福大學(xué)求學(xué)時，有幸拜Andrew Ng（吳恩達(dá)）和Chris Manning為師。Andrew Ng與谷歌合力開展計算機視覺研究時，首次引入了深度學(xué)習(xí)，并為2012年正式推廣深度學(xué)習(xí)作出了巨大貢獻(xiàn)，而他的另一個導(dǎo)師Chris Manning也堪稱“著名的自然語言處理研究員”。

Socher借助循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（深度學(xué)習(xí)的變體），使自然語言處理程序能更好地“理解”文本的語境和情感。之前的研究員多建立情感分類模型（即體現(xiàn)積極或消極的詞表）對文本進(jìn)行分類，并假設(shè)詞語的順序不重要。然而，基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析文本情感，無需預(yù)先建立模型，而是分析詞間的聯(lián)系，從鄰近詞，逐個依次向后分析，建立一個多層關(guān)系網(wǎng)，便于精準(zhǔn)理解句子的含義。

Socher的博士論文被評為斯坦福大學(xué)計算機科學(xué)專業(yè)的優(yōu)秀畢業(yè)論文。論文中提到：深度學(xué)習(xí)不是成功處理自然語言的唯一工具。他提出了新方法，無需針對各任務(wù)建立不同的機器學(xué)習(xí)模型，就可同時完成大批不同的自然語言處理任務(wù)。他學(xué)術(shù)生涯的重心不在此，但他的職業(yè)生涯卻一直致力于實現(xiàn)“多任務(wù)同時處理功能”。

學(xué)術(shù)生涯之后的另一種人生，開創(chuàng)MetaMind

Socher的職業(yè)生涯和宏偉志向也是眾多AI領(lǐng)袖的鮮明寫照：他們可能還是博士生時，已投身于AI領(lǐng)域的研究，但并未繼續(xù)進(jìn)修深造，而是選擇自己創(chuàng)業(yè)或加入其他企業(yè)。

在被問及放棄學(xué)術(shù)生涯的原因時，Socher回答道：“應(yīng)用人工智能獲取資源，對人們的影響空前巨大，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過對整個行業(yè)的影響。”因此，他放棄了普林斯頓大學(xué)助理教授的職位，于2014年開創(chuàng)了MetaMind公司。

短短四個月，Socher及其團隊從Khosla創(chuàng)投公司與Salesforce公司的CEO Marc Benioff處籌集了八百萬美金資金。與此同時，他們還推出了一個分析文本圖像的深度學(xué)習(xí)平臺，該平臺在網(wǎng)絡(luò)上運行，操作簡單。多年來，MetaMind公司取得了諸多矚目成就。2014年，該公司以92.4%的識別準(zhǔn)確率完成了ImageNet大賽。準(zhǔn)確率較大賽冠軍谷歌低了 0.8%，但其運算量僅為谷歌公司的千分之一。

用Socher的話來說，“MetaMind是個用途廣泛的通用引擎。現(xiàn)已應(yīng)用于藥物影像、放射學(xué)、情感分析以及衛(wèi)星圖像等領(lǐng)域。”

2016年的4月， MetaMind被Salesforce公司收購。Socher說：“作為一個小型科技初創(chuàng)企業(yè)，總是考慮如何將自己的影響力最大化，但無論是創(chuàng)建強大的銷售團體，還是建立人力資源和市場都需要很長時間。Salesforce是我期盼的最好合作伙伴。”

Socher繼續(xù)解釋道，對于成功的人工智能公司來說，數(shù)據(jù)、算法以及工作流集成至關(guān)重要。Saleforce公司擁有海量數(shù)據(jù)， MetaMind與Saleforce的其他機器學(xué)習(xí)團隊負(fù)責(zé)設(shè)計算法。工作流集成極其重要，關(guān)乎Socher的職業(yè)志向、研究的現(xiàn)實意義以及對世界產(chǎn)生的影響。

“你不能設(shè)計完一個人工智能算法，直接把它扔給其他團隊，然后跟他們說，這個算法不錯，用吧。應(yīng)該嘗試將這個算法融入工作流程中，它才能真正為人們所用并造福人們。Salesforce了解人們的工作方法，將算法與工作流結(jié)合，融合于現(xiàn)實產(chǎn)品，供世界范圍內(nèi)的客戶使用。這樣做可以獲得額外好處：就是從真實的世界各地的用戶那里得到反饋。融合方法得當(dāng)，就能不斷學(xué)習(xí)，在使用中優(yōu)化機器學(xué)習(xí)模型”，Socher說。如此往復(fù)，實踐性知識會融入研究工作中，逐漸形成良性循環(huán)。

進(jìn)入Salesforce，以AI+CRM再戰(zhàn)江湖

作為Salesforce的首席科學(xué)家，Socher不僅管理著一個研究團隊，該團隊還陸續(xù)發(fā)表了多篇重要論文。主題涉及自然語言處理、圖像說明、問答系統(tǒng)及多任務(wù)共同學(xué)習(xí)（通過同一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行大量NLP任務(wù)）。這些研究開發(fā)了諸多實用型應(yīng)用設(shè)計，比如最近推出的愛因斯坦視覺系統(tǒng)（Einstein Vision)，該系統(tǒng)由一組API組成，幫助各技術(shù)級別的開發(fā)者為CRM添加圖像識別功能，快速建立人工智能驅(qū)動的應(yīng)用。

Salesforce不僅向Socher提供了一個將理論融入實踐的完美環(huán)境，也使其有機會繼續(xù)進(jìn)修深造。每年他都會與Chris Manning聯(lián)合開展一次“自然語言處理與深度學(xué)習(xí)”的課程。這門課有近700名學(xué)生參加，是斯坦福大學(xué)研究生課程中人數(shù)最多的課程。這門課幾乎座無虛席，由此可見，深度學(xué)習(xí)正不斷崛起并大跨越向?qū)嵺`應(yīng)用發(fā)展，人們對人工智能的興趣也與日俱增。

為實現(xiàn)“多任務(wù)同時處理”的功能，Socher一直致力于開發(fā)自動問答系統(tǒng)。雖然問題不同，但只要有相同輸入，即可啟用一套多任務(wù)共同運行模型。Socher非常自信的說：“未來五年，我們在問答系統(tǒng)方面將會取得巨大進(jìn)步。”比如，他認(rèn)為其團隊將實現(xiàn)特定企業(yè)機構(gòu)中匯集所有相關(guān)數(shù)據(jù)，投入使用“智能對話系統(tǒng)”。

Socher表示，人們最終一定會制造出來全能的（近乎真人的）人工智能，但他拒絕給出具體時間。與現(xiàn)今大多數(shù)科學(xué)家一樣，他也處于一個唯物主義范式中：“我不認(rèn)為任何哲學(xué)因素能妨礙我們的再造智慧，但是前路漫漫。”與此同時，他也致力于開發(fā)應(yīng)用，無論是深度學(xué)習(xí)的試用功能，還是接著前人70年的研究，努力制造更加有用的電腦。

Socher在其博士論文中引用了語言學(xué)家J.R.Forth的著名言論“觀其伴，知其意。”同樣，你也能從開發(fā)者們的社交中，看到一個逐步完善的人工智能的未來。Socher不僅活躍于世界經(jīng)濟論壇及其他場合，還積極與該領(lǐng)域其他人士互動。一方面與團隊成員、學(xué)術(shù)會議上的研究者和因講座、論文展示以及論文發(fā)表等方面相關(guān)的研究者保持緊密聯(lián)系，另一方面與Salesforce的員工和用戶等實踐者進(jìn)行交流。

與他人互動、學(xué)習(xí)、探討、合作是人類生活的重要方面，是我們獨特的傳遞信息與語境的行為，也是人類創(chuàng)造性在社會層面上的體現(xiàn)。正因如此，人類智力永遠(yuǎn)無法被人工智能取代。但是有像Richard Socher這樣堅持教計算機從數(shù)據(jù)中獲取新知識的人，人工智能必將蓬勃快速發(fā)展。

<來源 ：Forbes;編譯：科技行者>

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