非營(yíng)利研究實(shí)驗(yàn)室OpenAI自?xún)赡昵俺闪⒁詠?lái),已經(jīng)發(fā)表了幾十篇研究論文。但是周四他們?cè)诰W(wǎng)上發(fā)布的一篇文章則略有不同:它的第一作者仍在上高中。
這個(gè)天才名叫Kevin Frans,是一名高中生,正在完成他的大學(xué)錄取申請(qǐng)。在兩年前,他年僅15歲,就完成自己的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——就是科技巨頭用來(lái)識(shí)別聲音或面孔的那種系統(tǒng)。受有關(guān)雅達(dá)利游戲軟件和Alpah GO棋類(lèi)游戲的報(bào)道的啟發(fā),他一直在閱讀和研究相關(guān)論文,并且按照論文的描述進(jìn)行實(shí)踐。Frans微笑著說(shuō):“我喜歡讓電腦做到以前你認(rèn)為不可能的事情。”他的作品之一是一個(gè)交互式網(wǎng)頁(yè),可以自動(dòng)根據(jù)漫畫(huà)的風(fēng)格畫(huà)出線(xiàn)條圖。
Frans在得知該實(shí)驗(yàn)室關(guān)于一些新想法的問(wèn)題清單之后,登錄了OpenAI。他取得了一些進(jìn)展,但也有些問(wèn)題把他卡住了,然后他給OpenAI的研究人員John Schulman提供了一些建議。Schulman在信任地區(qū)政策優(yōu)化問(wèn)題上一直停滯不前,但是在看過(guò)Frans的博客之后,得到了一個(gè)驚喜。他說(shuō):“我沒(méi)有料到能會(huì)收到一個(gè)高中生的這些郵件。”
Frans后來(lái)在OpenAI公司面試時(shí)遇到了Schulman。今年夏天,當(dāng)Frans在San Francisco的Mission District工作時(shí),是唯一非在讀或獲得碩士學(xué)位的實(shí)習(xí)生。他已經(jīng)開(kāi)始研究一個(gè)非常棘手的問(wèn)題,這個(gè)問(wèn)題阻礙了機(jī)器人和其他人工智能系統(tǒng)的發(fā)展,即機(jī)器如何能夠利用他們之前學(xué)到的方法解決新問(wèn)題嗎?
人類(lèi)不加思索就能做到這一點(diǎn)。就算你是第一次做飯,你也不需要重新學(xué)習(xí)如何將洋蔥和面粉混合起來(lái)。相比之下,每遇到一個(gè)新的問(wèn)題,即使這些問(wèn)題有共同的元素,機(jī)器學(xué)習(xí)軟件通常需要重復(fù)它漫長(zhǎng)的訓(xùn)練過(guò)程。
Frans和Schulman以及其他三名來(lái)自加州大學(xué)伯克利分校發(fā)表的新論文,報(bào)告了這個(gè)問(wèn)題的新進(jìn)展。Frans說(shuō):“如果這個(gè)問(wèn)題能得到解決,對(duì)機(jī)器人技術(shù)和人工智能來(lái)說(shuō)可能是一件大事。”他還開(kāi)發(fā)了一種算法,可以幫助虛擬腿式機(jī)器人學(xué)習(xí)可以應(yīng)用于多個(gè)任務(wù)的肢體動(dòng)作,比如行走和爬行。在測(cè)試中,該算法幫助有兩腿和四腿的虛擬機(jī)器人適應(yīng)新任務(wù),包括更快地導(dǎo)航路線(xiàn)。OpenAI上的視頻展示了一個(gè)類(lèi)似螞蟻的機(jī)器人,這個(gè)作品已經(jīng)提交給ICLR,這是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級(jí)會(huì)議之一。Schulman說(shuō):“Kevin的論文為這個(gè)問(wèn)題提供了一種新的思路,并且實(shí)驗(yàn)結(jié)果超出了之前的任何證明。”
Frans也參加了許多與電腦無(wú)關(guān)的挑戰(zhàn)運(yùn)動(dòng),比如泰拳黑帶。他對(duì)人工智能的熱情可能來(lái)自于他在加州Palo Alto的Gunn高中上學(xué)的氣氛,這里是硅谷的心臟。Frans說(shuō),他在人工智能的項(xiàng)目上工作時(shí)并沒(méi)有父母的幫助,但他并不是家里唯一的計(jì)算機(jī)奇才,他的父親在公開(kāi)上市的半導(dǎo)體公司Xilinx從事硅芯片設(shè)計(jì)工作。
正如你想的那樣,F(xiàn)rans是一個(gè)奇才。Olga Russakovsky是普林斯頓大學(xué)的一名教授,他在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域工作。他說(shuō),能夠在如此年輕就在機(jī)器學(xué)習(xí)方面做出研究貢獻(xiàn),是非常不尋常的。她說(shuō),總的來(lái)說(shuō),比起數(shù)學(xué)或科學(xué)等課程,學(xué)生們更難以嘗試研究機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,首先計(jì)算能力的提高就是一個(gè)難點(diǎn)。當(dāng)Frans的臺(tái)式電腦還不足以測(cè)試他的一個(gè)想法時(shí),他用他的借記卡,在谷歌的云計(jì)算服務(wù)上開(kāi)了一個(gè)賬戶(hù),用來(lái)測(cè)試他編寫(xiě)的代碼。他還建議其他對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的孩子也嘗試一下。他說(shuō):“最好的辦法就是出去試一試,用自己的雙手去做。”
人工智能的研究者們?cè)噲D讓高中生多對(duì)人工智能系統(tǒng)提出自己的想法,Russakovsky也是這些研究者中的一員。其中一個(gè)原因是,人們認(rèn)為該領(lǐng)域目前過(guò)于男性化、富裕和白人化。Russakovsky說(shuō):“人工智能是一個(gè)將徹底改變我們社會(huì)一切的領(lǐng)域,我們不能讓它由一個(gè)不代表整個(gè)社會(huì)的群體來(lái)建造。”她聯(lián)合創(chuàng)辦了AI4ALL,這是一個(gè)為不同背景的高中學(xué)生提供機(jī)會(huì)與人工智能研究人員合作并學(xué)習(xí)的基金會(huì)。
回到 Palo Alto,F(xiàn)rans也一直在考慮幫助下一代人工智能專(zhuān)家。他有一個(gè)7歲的弟弟,“我認(rèn)為他對(duì)編程很感興趣,”Frans說(shuō),“也許等他長(zhǎng)大了,我可以幫助他。”
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