谷歌台湾董事总经理的反思:大陆AI崛起之后,台湾科技该如何发展?

2017-10-07 13:35 人气: 

谷歌台湾董事总经理的反思:大陆AI崛起之后,台湾科技该如何发展?

现在人工智能真的很热门,但这个领域并非突然出现,是由一连串的进步所积累而成。除了算法,通过移动设备以及云端服务,我们随时随地都在跟计算机互动,进而产生许多数据,奠定了基础。当然,这股热潮可能再过两三年后,会出现人工智能的泡沫,但就像网络泡沫一样,泡沫之后是更健康的发展,产业的方向永远是朝向更智能化的服务去走,所以发展人工智能是一个必然的趋势。

我在Google工作的这段期间,看到最理想的人工智能应用是垃圾邮件的过滤技术(Anti-spam),当初学术界非常多人在做研究,现在几乎没有了,因为问题已经被解决了,大家信箱打开很少有垃圾信件。但是这不意味着已经十分完美,将深度学习的技术应用上去之后,Gmail现在对垃圾邮件的过滤又更进步了,一千封信里面大概只有一封是垃圾邮件,这也说明了深度学习很有价值。

深度学习是近年来学术界少数的重大突破,但是论文上的突破跟实际应用还有很大的差距。

机器翻译这部分有个有趣的小故事,Google曾经推出跨语言搜索的服务,当时认为这很重要,因为使用者如果可以搜索到自己惯用语言以外的数据,不是更丰富、更完整吗?结果推出后发现需求很小,因为大家对看不懂的语言没有兴趣,放在搜索结果里面也是白费,最后这个服务就关掉了。所以有时候技术做不到,有时候技术即使做得到,市场却没有需求。

Google训练了5000个工程师去学深度学习,然后每位工程师去找一个项目,就有5000个人工智能的项目,再给他们足够的计算资源和数据,但是这里面证实有用的不到10个,而且有用还不知道为什么有用,数据够多所以有用吗?没有数据就没用吗?

AlphaGo因为有很多棋谱可以拿来训练,所以越练越厉害,但是如果AlphaGo突然“失忆”了呢?所以接下来,DeepMind团队在努力让AlphaGo可以不需要预备知识就能这么厉害。若能成功,那就是很大的突破了。

我要强调的是,Google也不知道什么可以做得很好,所以才会训练大量的工程师去尝试,试成功的人就组成一个大概50人的顾问团,任何有需要的项目都可以找这个顾问团咨询,也许可以少走一些冤枉路,或是知道怎么做可能比较好,这是目前Google的做法:

大量尝试,积累经验。

由那些“已经”在人工智能取得过成功经验的人,来提供其他刚开始的人一些建议。这不是由上而下的指导,因为没有人知道什么才是对的,但是经验的积累可以少犯一点错,将人工智能从学术科学开始转变成经验科学。

亚洲的开源观念薄弱,其实连带导致软件产业的弱势,这从Android的发展就可以看得出来。在Win-Tel时代,Microsoft和Intel提早两年告诉台湾的工程师将来要怎么发展,工程师在两年前就开始做准备了,当然可以做得很好。

但是到了Android时代,所有东西一开始就都是开源的,没有人告诉工程师要做什么,晚了整整两年,计算机已经卖不出去了,而手机的销量却越来越高,这才意识到原来所有的东西早就在网上了,只是自己没有察觉而已。

现在人工智能也一样,TensorFlow这些工具早就开源在网络上,每个人都可以去用了,但是台湾有多少人真的去用了呢?全世界已经有一百万个项目在这个平台上,台湾却几乎还没开始,这次还要晚两年吗?但问题是开源是一个文化,需要从小建立,现在带领开发的人如果没有开源的观念,就很难接受开源,总觉得自己的东西为什么要开放给别人用?却没有想到你不开源的结果不是保持领先而是继续落后。

没有开源文化,再加上台湾是由上而下的领导,让这个情况变得更糟糕。Google扁平且由下而上的组织运作,让每个人都维持好奇心,会自己去发掘有趣的事情,尝试新的工具,建立新的项目。这是怎么办到的?要有的一个概念是找到人才让他们发挥,而不是找听命行事的员工。

台湾的软件产业没办法突破,问题也就出在这里。硬件产业用阶层式的管理是可以理解的,因为硬件制造需要高度纪律,领导者不能自己下去做,而要做好管理工作。可是软件倒过来,最厉害的人要放在最基层,让最聪明的人用最厉害的方法去解决问题。DeepMind的创始人,就是自己写程序,Google三个机器翻译的科学家也是自己写程序。

在软件的世界只有将军没有士兵,硬件的世界则是将军指挥士兵。

所以台湾的人才是将军还是士兵呢?,但是问题在于,一个工程师即使在开源组织里面已经是一个大神,台湾的企业还是把他当小兵在用,台湾的组织让软件人才没有地位,他是被叫来做杂事的,但是从台湾企业到Google的工程师,报到后一个星期,就可以加入世界一流的团队。其实人才都在台湾企业,只是没被重用。

这是组织架构的问题,像是台湾这样硬件做得很好的地区,软件很难成功,而软件做得很好的地区,硬件又总是做得稀稀疏疏。


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