摘要：導(dǎo)語(yǔ)本期訪談對(duì)象小猴機(jī)器人，清華人工智能專業(yè)博士在讀?；蛟S因?yàn)槌砷L(zhǎng)于廣袤的內(nèi)蒙，小猴身上帶著大山和草原一般的灑脫與樂(lè)觀，在他鐘愛(ài)的無(wú)人車(chē)上，印上了一個(gè)美好的我們的征途是星辰大海。技術(shù)人攻略除了規(guī)則挖掘，人工智能遇到的難題還

文：Gracia,攝影：周振邦
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導(dǎo)語(yǔ)：本期訪談對(duì)象@小猴機(jī)器人，清華人工智能專業(yè)博士在讀。2009年開(kāi)始，他參與實(shí)驗(yàn)室的無(wú)人車(chē)項(xiàng)目，和軍事交通學(xué)院共同研發(fā)“軍交猛獅III號(hào)”無(wú)人車(chē)。這輛由黑色現(xiàn)代ix35改裝的大家伙，配備雷達(dá)、攝像頭和GPS傳感器，可精確識(shí)別路況、判斷障礙物，并自主進(jìn)行剎車(chē)、油門(mén)、制動(dòng)、換擋等操作。身為概率論、AI、Python的狂熱愛(ài)好者，小猴正致力于用概率圖模型方法，讓機(jī)器變得更聰明。

攻略君的書(shū)柜頂層，放著侯世達(dá)的《哥德?tīng)?、埃舍爾、巴赫：集異璧之大成》，這本被譽(yù)為人工智能“圣經(jīng)”的厚重大部頭，出版于70年代中期，曾獲得普利策文學(xué)獎(jiǎng)，轟動(dòng)一時(shí)。其后，人工智能領(lǐng)域研究進(jìn)入拐點(diǎn)，關(guān)注“人類思維如何運(yùn)作”的傳統(tǒng)研究方式進(jìn)入死胡同，逐漸淡出公眾視野。直到80年代末期，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)明，基于大量訓(xùn)練樣本的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，取代傳統(tǒng)人工規(guī)則，這一領(lǐng)域才重新取得突破性進(jìn)展。

隨著大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合，我們逐漸進(jìn)入一個(gè)算法主導(dǎo)的世界，無(wú)所不在的機(jī)器智能，精確記錄著你的點(diǎn)滴，計(jì)算著你的喜好，推薦你需要的物品，物理世界和虛擬世界的分界變得模糊。在歡天喜地迎接萬(wàn)億級(jí)別新市場(chǎng)同時(shí)，也不乏對(duì)科技和人類未來(lái)的反思，對(duì)技術(shù)“奇點(diǎn)”的擔(dān)憂是其中之一。大約一萬(wàn)年前，人類在改造自然的能力上逐漸占據(jù)主導(dǎo)，迎來(lái)了自身的大繁榮。當(dāng)機(jī)器智能超越人類智能，意味著第二個(gè)臨界點(diǎn)到來(lái)，這種智能會(huì)在多大程度上操縱人類的認(rèn)知方式？一個(gè)有人性的世界是否會(huì)由此終結(jié)？人工智能這把通往未來(lái)的鑰匙，究竟能打開(kāi)一扇什么樣的門(mén)？需要每位參與者謹(jǐn)慎思考。

“三清團(tuán)”（清華本科、碩士、博士）的經(jīng)歷，讓小猴養(yǎng)成了嚴(yán)謹(jǐn)、務(wù)實(shí)的科學(xué)態(tài)度。他喜歡用“科技工作者”稱呼自己，并且善于用通俗易懂，帶點(diǎn)戲謔的方式，把那些看起來(lái)高深的理論，解釋得通俗易懂。他曾做過(guò)一份《機(jī)器學(xué)習(xí)周刊》，用自己鮮明的個(gè)性，把嚴(yán)肅、枯燥的技術(shù)新聞，解讀得無(wú)比鮮活。即使整整一下午，我耳邊回蕩著“卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“約束玻爾茲曼機(jī)”、“馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)”這樣的專業(yè)名詞，聽(tīng)起來(lái)仍是津津有味。或許因?yàn)槌砷L(zhǎng)于廣袤的內(nèi)蒙，小猴身上帶著大山和草原一般的灑脫與樂(lè)觀，在他鐘愛(ài)的無(wú)人車(chē)上，印上了一個(gè)美好的Slogan：我們的征途是星辰大海。

技術(shù)人攻略：你們的無(wú)人車(chē)項(xiàng)目始于何時(shí)？做到了什么程度？有哪些難點(diǎn)？

  
我現(xiàn)在清華“不確定性人工智能實(shí)驗(yàn)室”讀博士，主要做和不確定性相關(guān)的東西，例如：知識(shí)挖掘、知識(shí)圖譜、讀心機(jī)器人、視覺(jué)識(shí)別、四旋翼、自平衡車(chē)、足球機(jī)器人等項(xiàng)目。
  
  
實(shí)驗(yàn)室的無(wú)人車(chē)項(xiàng)目從2005年開(kāi)始啟動(dòng)，目前已和若干高校，以及上汽、北汽等公司聯(lián)合，共有100多人參與。我2009年加入該項(xiàng)目，從做模型車(chē)開(kāi)始，逐漸做到大車(chē)。目前為止，該車(chē)已通過(guò)約5萬(wàn)公里測(cè)試，在全程無(wú)人工干預(yù)情況下，高速路跑下來(lái)沒(méi)問(wèn)題。2012年12月，央視曾跟拍過(guò)我們從北京收費(fèi)站入口，跑到天津收費(fèi)站出口的全過(guò)程。
  
  
接下來(lái)的挑戰(zhàn)是錯(cuò)綜復(fù)雜的城區(qū)道路，解決復(fù)雜問(wèn)題的方式是剝洋蔥，剝到我們能解決的那一層。城市道路抽象地看，可分成機(jī)場(chǎng)高速、環(huán)路、普通城市道路、小區(qū)道路，難度依次提升。以“機(jī)場(chǎng)接人”這個(gè)任務(wù)為例，無(wú)人車(chē)需要從機(jī)場(chǎng)一號(hào)航站樓，跑到天安門(mén)旁的工信部大院。這段路涉及機(jī)場(chǎng)高速、東二環(huán)、前門(mén)大十字路口等許多交通元素，逐步搞定預(yù)計(jì)要用兩年時(shí)間。
  
  
無(wú)人車(chē)行走依靠三大工具，一是GPS衛(wèi)星定位，二是激光雷達(dá)，三是相機(jī)。雷達(dá)和相機(jī)實(shí)現(xiàn)局部定位，GPS實(shí)現(xiàn)全局定位。這里面有很多技術(shù)難點(diǎn)，其中之一就是如何實(shí)現(xiàn)高精度定位。
  
  
普通車(chē)道線的寬度是3.3米，手機(jī)上的GPS號(hào)稱誤差2.5米，一旦出現(xiàn)5米左右的誤差，會(huì)導(dǎo)致從左拐車(chē)道偏移到直行車(chē)道。針對(duì)高精度定位需求，已出現(xiàn)了一些高層次GPS定位方法，例如RTK-GPS、差分GPS，通過(guò)靜態(tài)GPS基站和衛(wèi)星同時(shí)定位，精度可達(dá)到50厘米。一輛無(wú)人車(chē)的總成本高達(dá)200萬(wàn)人民幣，激光雷達(dá)國(guó)外賣(mài)6萬(wàn)刀，國(guó)內(nèi)加上稅得到80萬(wàn)人民幣，用精度更高的航天級(jí)傳感器，成本會(huì)高達(dá)上百萬(wàn)。差分GPS市價(jià)30萬(wàn)，基站覆蓋范圍10公里。從機(jī)場(chǎng)到天安門(mén)這段路約29.1公里，想實(shí)現(xiàn)全程信號(hào)覆蓋，至少得建3個(gè)基站。如果用3G，不用搭建基站，但信號(hào)覆蓋效果會(huì)是個(gè)問(wèn)題。所以最后的定位方式會(huì)結(jié)合多種傳感器做融合推理。
  
  
Google無(wú)人車(chē)依賴GPS，及傳感器做特征抽取，并把這些信息連到一塊分析。分析過(guò)程用到了SLAM（協(xié)同定位與繪圖）技術(shù)，它是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在機(jī)器人領(lǐng)域應(yīng)用得很廣。根據(jù)車(chē)的移動(dòng)，不斷調(diào)整地理位置估計(jì)，當(dāng)搜集的信息足夠多時(shí)，就能實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)定位。如果有足夠完善的地圖，就不需要用到SLAM，直接把場(chǎng)景和地圖特征做Mapping就可以。

技術(shù)人攻略：你現(xiàn)在主要的研究方向是什么？

  
我個(gè)人的興趣是用概率模型（例如概率圖模型）方法解決人工智能問(wèn)題。在無(wú)人車(chē)這塊，正嘗試通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型，對(duì)人的駕駛及周?chē)h(huán)境建模，訓(xùn)練出一些模型，和車(chē)的控制算法結(jié)合，讓機(jī)器變得更聰明。
  
  
傳統(tǒng)控制方式會(huì)寫(xiě)一些if、then條件，例如：如果視野里出現(xiàn)紅色，則前方有紅燈。但僅憑這一條規(guī)則判斷，結(jié)果會(huì)存在一定不確定性。圖模型則會(huì)連接更多前件和后件，根據(jù)已有知識(shí)，去推論圖里面某一個(gè)節(jié)點(diǎn)或者某一條邊，是否會(huì)存在或發(fā)生。仍然拿紅燈舉例，根據(jù)先驗(yàn)知識(shí)，紅燈一般在高處。除了判斷顏色之外，還需要判斷紅燈和地面之間的關(guān)系。如果在地面上檢測(cè)出來(lái)一個(gè)紅色物體，那么它是紅燈的可信度不會(huì)很高，如果在天空上，那么很可能是一個(gè)紅燈。
  
  
除無(wú)人車(chē)外，我還對(duì)自然語(yǔ)言處理感興趣，例如做Email的Intention Direction分析，怎么知道某封郵件是找你要資料的Email，還是老板通知你去開(kāi)會(huì)的Email。再進(jìn)一步，通過(guò)智能助理提醒你，回復(fù)前兩天別人找你要資料的Email，或只對(duì)老板讓你開(kāi)會(huì)的Email做出響應(yīng)。如何理解你老板，和開(kāi)會(huì)這兩件事，涉及到對(duì)人和事件的識(shí)別與抽取，這中間可以做大量的嘗試，會(huì)讓你對(duì)人工智能的能力感到很振奮。
  
  
我參與過(guò)最有趣的人工智能項(xiàng)目是MSRA的“讀心機(jī)器人”：你在心中設(shè)想一個(gè)公眾人物，它能通過(guò)一系列問(wèn)題，猜出你心里想的那個(gè)TA是誰(shuí)。這實(shí)際上是一個(gè)排序算法，根據(jù)用戶的每一次回答調(diào)整 Ranking。其中的技術(shù)涉及到知識(shí)庫(kù)構(gòu)建，所有人物的背景知識(shí)都從互聯(lián)網(wǎng)上抓取。還涉及到群體智能，通過(guò)用戶的回答調(diào)整算法。

技術(shù)人攻略：剛提到用圖模型方法解決人工智能問(wèn)題，圖模型有哪些好處？如何實(shí)現(xiàn)？

  
用圖模型解決問(wèn)題的方法，在人工智能里被稱為“連接主義”。過(guò)去我們常把數(shù)據(jù)看成一個(gè)個(gè)孤立的點(diǎn)，針對(duì)點(diǎn)做假設(shè)。但實(shí)際上，可能很遠(yuǎn)的地方一個(gè)毫不相干的信息，會(huì)觸發(fā)你這里致命，或決策性的響應(yīng)。所以用圖來(lái)研究人工智能是很自然的方式。
  
  
Google知識(shí)圖譜（Knowledge Graph）就是根據(jù)圖模型構(gòu)建起來(lái)的，我們一般叫它知識(shí)庫(kù)（Knowledge Base）。例如你想搜索關(guān)于奧巴馬總統(tǒng)的知識(shí)，傳統(tǒng)搜索引擎做關(guān)鍵字匹配，難免會(huì)搜出一些不需要的東西。用知識(shí)圖譜方式，全世界有1000個(gè)人叫奧巴馬，但可能只有一個(gè)人和“米歇爾（奧巴馬的妻子）”有關(guān)系，通過(guò)這類聯(lián)系，迅速定位出目標(biāo)。
  
  
但如何能知道米歇爾和奧巴馬之間的聯(lián)系呢？這就涉及到知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建。構(gòu)建分為兩步，第一步是Entity Linking，找出材料中提到了知識(shí)庫(kù)里的誰(shuí)？第二步是Slot Filling，找出在說(shuō)他的什么事？
  
  
人類的思考過(guò)程并不僅依靠輸入的材料，而是會(huì)結(jié)合已有常識(shí)分析。例如大部分人大學(xué)畢業(yè)都在22歲左右，大部分人會(huì)在30歲之前結(jié)婚、生子，大部分人壽命不會(huì)超過(guò)100歲……這一系列概率分布構(gòu)成了人的背景知識(shí)，利用這些知識(shí)可以輔助和改進(jìn)人工智能效果。
  
  
常識(shí)一般分三類，第一類叫事實(shí)，例如：布萊爾是英國(guó)總理。這個(gè)層面的知識(shí)可以從大英百科全書(shū)或Wikipedia上拿到；第二類常識(shí)，例如：布萊爾是個(gè)人，他是個(gè)男人。涉及上下層級(jí)關(guān)系，要更難一些；第三層更困難，例如：布萊爾是個(gè)男人，男人通常會(huì)和女人結(jié)婚，通常會(huì)在結(jié)婚后兩年生小孩。第三層涉及的規(guī)則，是真正的人類智力和人工智能之間的壁壘所在，如何能夠有效挖掘出這些規(guī)則，是目前人工智能遇到的最大挑戰(zhàn)。

技術(shù)人攻略：除了規(guī)則挖掘，人工智能遇到的難題還有哪些？

  
所有做人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的人，遇到最普遍的難題是：缺乏被標(biāo)記好的數(shù)據(jù)。舉個(gè)例子，我們面前這一瓶可樂(lè)，網(wǎng)絡(luò)上能找到成千上萬(wàn)張圖片，但就是沒(méi)有標(biāo)記出來(lái)它是一瓶“可樂(lè)”。即使在電商網(wǎng)站上，這張圖很可能也并不會(huì)標(biāo)記為“可樂(lè)”，而是叫“解暑佳品”。在這樣的情況下，機(jī)器又如何能知道對(duì)應(yīng)的圖就是“可樂(lè)”呢？
  
  
再舉個(gè)極端的例子，你在朋友圈貼了幾張美食的圖片，發(fā)了一句感慨：今天真開(kāi)心。這句話和美食沒(méi)有任何關(guān)系，根本沒(méi)法處理。而有的人會(huì)說(shuō)：我在大眾點(diǎn)評(píng)上找了一家烤肉店，味道非常不錯(cuò)。那“烤肉”這個(gè)詞就能抓出來(lái)了。所以這不是技術(shù)上的問(wèn)題，而是要看你能拿到多少數(shù)據(jù)。
  
  
怎樣從這些沒(méi)有標(biāo)記過(guò)的數(shù)據(jù)中，搞出一點(diǎn)苗頭出來(lái)，這就是當(dāng)下最火的深度學(xué)習(xí)要做的事。有別于深度學(xué)習(xí)直接用原始數(shù)據(jù)的生猛做法，傳統(tǒng)解決辦法是用遠(yuǎn)程監(jiān)督（Distant Supervision）技術(shù)獲取數(shù)據(jù)，例如從網(wǎng)上抽出一些可能的標(biāo)簽，在“減肥佳品，消暑必備可樂(lè)”這句話里，會(huì)抽出“減肥”，“消暑”、“可樂(lè)”這些名詞。統(tǒng)計(jì)相似的圖片里面，有哪些關(guān)鍵詞經(jīng)常出現(xiàn)，用不確定性解決這個(gè)問(wèn)題。算完之后給出一個(gè)概率：這個(gè)東西在談可樂(lè)的概率80%，在談減肥的概率20%。只要數(shù)據(jù)量夠大，這些都不是問(wèn)題。
  
  
機(jī)器學(xué)習(xí)上手很容易，關(guān)鍵是能挖出什么東西來(lái)。真實(shí)數(shù)據(jù)里噪聲非常多，缺失的信息也很多，實(shí)踐者要學(xué)會(huì)繞出這些坑，從紛亂的數(shù)據(jù)中找出規(guī)律。在深度學(xué)習(xí)還沒(méi)到大家腦海里之前，大部分機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)者都在觀察數(shù)據(jù)有什么特征，這叫做特征工程。例如你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)里所有單詞的第一個(gè)字母都大寫(xiě)，就把它當(dāng)成一個(gè)特征，別人如果沒(méi)用到這個(gè)特征，你的算法就超前了。搞人工智能的人，必須對(duì)數(shù)據(jù)敏感，能從數(shù)據(jù)里發(fā)現(xiàn)一些別人看不到的端倪。機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)優(yōu)化過(guò)程，但能從數(shù)據(jù)里挑什么來(lái)做優(yōu)化，需要專業(yè)技術(shù)。而且數(shù)據(jù)特征和領(lǐng)域有緊密關(guān)系，廣告、網(wǎng)頁(yè)的、圖片識(shí)別的特征各不一樣，用到的模型也可能不一樣。

技術(shù)人攻略：前陣子媒體報(bào)道已有機(jī)器通過(guò)圖靈測(cè)試，你怎么看？

  
前陣子宣稱通過(guò)圖靈測(cè)試的那臺(tái)計(jì)算機(jī)，模擬了一位13歲的匈牙利外國(guó)男孩，并且還是得了病的那樣一個(gè)人的智能。做了許多限制條件，把AI設(shè)計(jì)成有缺陷的人，試圖蒙混過(guò)關(guān)。
  
  
實(shí)際上，真正的人工智能學(xué)家根本不會(huì)致力于去通過(guò)圖靈測(cè)試。我們不去爭(zhēng)論什么是真正的人工智能，而做以下設(shè)想：如果有一臺(tái)無(wú)人車(chē)，可以讓駕駛過(guò)程中90%的場(chǎng)景全都和人一樣。逐漸把這種算法應(yīng)用到地鐵、飛機(jī)駕駛，并且都做到效果無(wú)限和人逼近。最后這些綜合起來(lái)，形成一個(gè)整體，你覺(jué)得它算不算人工智能？
  
  
人工智能分為兩派，以Google為首的一派搞統(tǒng)計(jì)，以侯世達(dá)為首的一派搞規(guī)則。兩派人總在爭(zhēng)論，究竟誰(shuí)才是真正的人工智能。討論參與到最后，就變成了人和機(jī)器最后到底誰(shuí)會(huì)控制誰(shuí)的暢想。暢想完了之后總還要干活，作為科技工作者，不如埋頭把活干好。在局部范圍內(nèi)讓機(jī)器人去逼近人，如果能做到一個(gè)比較良好的狀態(tài)，就稱其為在這個(gè)領(lǐng)域內(nèi)，達(dá)到一定程度的人工智能。比起通過(guò)圖靈測(cè)試，這應(yīng)該是更為實(shí)際的目標(biāo)。
  
  
對(duì)于圖靈測(cè)試智能與否，也有學(xué)者吐槽。去年人工智能大會(huì)（IJCAI）上，Hector Levesque就指出：人與機(jī)器的區(qū)別應(yīng)該在于認(rèn)知和理解，比如“指代消歧”能力，普通人可以輕松結(jié)合上下文，分辨出文中的“它”指的是誰(shuí)，但目前機(jī)器要做到這點(diǎn)挺難。

技術(shù)人攻略：Yann LeCun（燕樂(lè)存）預(yù)測(cè)這兩年會(huì)大量出現(xiàn)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)的初創(chuàng)公司，你關(guān)注到有哪些這個(gè)領(lǐng)域的公司？

  
國(guó)外機(jī)器學(xué)習(xí)的初創(chuàng)公司很多，方向也相對(duì)比較雜，應(yīng)用領(lǐng)域包括廣告、機(jī)器人、智能家居等。例如今年初Google以4億美金收購(gòu)了DeepMind，這家公司的創(chuàng)始人之一是Yann LeCun的學(xué)生，他們把深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用到游戲領(lǐng)域，做了個(gè)自動(dòng)玩超級(jí)瑪麗的算法，發(fā)了篇很厲害的Paper。
  
  
深度學(xué)習(xí)最牛的地方，在于完全不需要定義規(guī)則，所有規(guī)則都由機(jī)器自己學(xué)習(xí)得出。在超級(jí)瑪麗游戲里，你根本不用定義馬里奧和烏龜?shù)木嚯x，只需定義活下去這個(gè)目標(biāo)，把整幅截圖給機(jī)器，它自然就能找出在什么場(chǎng)景或什么動(dòng)作序列下，游戲角色能存活最長(zhǎng)時(shí)間。
  
  
這家公司價(jià)值如此大，關(guān)鍵還在于，超級(jí)瑪麗通關(guān)的算法，實(shí)際上跟其它高精尖領(lǐng)域的控制算法原理一樣。例如航天飛行器的控制算法，是在模擬器里，用模型驅(qū)動(dòng)參數(shù)變化，給出結(jié)果并反復(fù)訓(xùn)練的過(guò)程。廣告系統(tǒng)也類似，Google以前通過(guò)人，或者簡(jiǎn)單算法調(diào)整廣告系統(tǒng)的參數(shù)，一方面效果達(dá)不到，另一方面浪費(fèi)人力物力，深度學(xué)習(xí)或者超參優(yōu)化能自動(dòng)化地解決這個(gè)問(wèn)題。
  
  
國(guó)內(nèi)的創(chuàng)業(yè)環(huán)境更偏向于短平快，做機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)的公司主要集中在廣告、營(yíng)銷(xiāo)方向，包括輿情監(jiān)控、精準(zhǔn)投放等領(lǐng)域。也有像Face++這樣的，用機(jī)器學(xué)習(xí)做人臉識(shí)別，并做到這個(gè)領(lǐng)域的世界冠軍。

技術(shù)人攻略：機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、人工智能、模式識(shí)別之間的區(qū)別與聯(lián)系是什么？想進(jìn)入這個(gè)領(lǐng)域的人應(yīng)該如何提升？

  
人工智能是目標(biāo)；機(jī)器學(xué)習(xí)是一種技術(shù)手段；模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)有交集，但不一定非要經(jīng)歷機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過(guò)程，可通過(guò)給匹配給定模式的方式實(shí)現(xiàn)；和深度學(xué)習(xí)對(duì)應(yīng)的是淺層學(xué)習(xí)，都屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的方式之一。
  
  
想進(jìn)入人工智能領(lǐng)域，首先得了解它的發(fā)展歷史。從技術(shù)上看，人工智能應(yīng)用領(lǐng)域基本可以落在圖像識(shí)別、聲音識(shí)別，自然語(yǔ)言處理這三類。從中找到你的載體，再?gòu)妮d體上尋找和明確要解決的科學(xué)問(wèn)題。接下來(lái)看別人的解決方案是如何實(shí)現(xiàn)的，世界冠軍的標(biāo)準(zhǔn)是什么，朝著把世界冠軍打敗的方式去努力。這是所有做科研的人應(yīng)該遵循的成長(zhǎng)方式。
  
  
現(xiàn)在最火的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂級(jí)牛人有4位，包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)明人、就職于Google的Geoff Hinton；Facebook人工智能研究院主任Yann LeCun；加拿大Montreal大學(xué)教授Yoshua Bengio；百度首席科學(xué)家Andrew Ng。他們當(dāng)年都曾在NEC Lab里共事。2006年之前，支持向量機(jī)模型（Support Vector Machine）占據(jù)了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的江山。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出來(lái)了之后，在性能上壓倒式地超越了SVM，在語(yǔ)音和圖像識(shí)別兩個(gè)領(lǐng)域，把原有的世界機(jī)器學(xué)習(xí)紀(jì)錄全干掉了，所以一下子火了。不過(guò)目前深度學(xué)習(xí)在自然語(yǔ)言上還沒(méi)有特別好的解決方案。
  
  
大家普遍認(rèn)為，人工智能這一行對(duì)數(shù)學(xué)有很高的要求，尤其是線性代數(shù)和概率論。以下幾本機(jī)器學(xué)習(xí)的書(shū)，也可以看看：《Pattern Recognition and Machine Learning》、《Machine Learning——An Algorithmic Perspective》、《Programming Collective Intelligence》、《Machine Learning in Action》、《Machine Learning for Hackers》。想做得好，還得多看Paper。不管是Paper還是新聞，推薦都盡量看英文原文。

技術(shù)人攻略：你在清華從本科一直讀到博士，談?wù)勗谇迦A成長(zhǎng)的感受吧？

  
外界對(duì)清華同學(xué)的吐槽比較多，比如情商低，自視甚高等。有些看法很片面，但至少我們做事情很認(rèn)真。個(gè)體行為在一定程度上代表著學(xué)校，如果自己做事不靠譜，別人會(huì)說(shuō)那個(gè)清華的誰(shuí)不靠譜，有負(fù)于前面成百上千的師兄師姐營(yíng)造出來(lái)的形象。
  
  
別人眼中的清華學(xué)子可能很乖巧好學(xué)。但真的乖嗎？不一定。好學(xué)嗎？有時(shí)候也會(huì)犯懶。這跟是不是清華其實(shí)沒(méi)關(guān)系。我從小也算是“別人家的孩子”，除了學(xué)習(xí)和品行不錯(cuò)，內(nèi)心其實(shí)很叛逆。許多同學(xué)來(lái)自于格式化的城市，我卻成長(zhǎng)于廣袤的內(nèi)蒙古，大興安嶺給了我灑脫的性格。我可能并不算典型的清華同學(xué)，所以這里談的都是些個(gè)人看法。
  
  
我從小非常喜歡看書(shū)，語(yǔ)文和英語(yǔ)很好，差點(diǎn)去學(xué)文科。但后來(lái)發(fā)現(xiàn)應(yīng)試教育里那些文科的東西，不像理科那么有確定性。比如歷史，讓你談一下對(duì)鴉片戰(zhàn)爭(zhēng)的看法。我想這還不如解方程，于是學(xué)了理科。結(jié)果因?yàn)閿?shù)學(xué)不行，各種被虐。
  
  
大一期中考試，我微積分考了52。從2004級(jí)開(kāi)始，國(guó)內(nèi)一些省份已經(jīng)把微積分放進(jìn)了高中數(shù)學(xué)，而我高中沒(méi)學(xué)，對(duì)微積分一竅不通。當(dāng)時(shí)心里有巨大壓力，想著這回完了，我要被清華退回去了。后來(lái)一轉(zhuǎn)念，數(shù)學(xué)天賦我沒(méi)有，但刻苦這件事是可以做到的。為了向老師請(qǐng)教學(xué)習(xí)方法，我每天幫老師擦黑板（微積分上了三學(xué)期，我擦了整整三學(xué)期黑板），并把能找到的數(shù)學(xué)習(xí)題集都做了一遍。期末考試前，我做過(guò)的草稿紙，壘起來(lái)已足足有10公分高，但心里仍然是沒(méi)底。老師說(shuō)：你如果再不及格，我就放過(guò)你（這句話更多是為安慰我，后來(lái)才聽(tīng)說(shuō)這位老師是名捕之首！）。結(jié)果是我考了98分，在半個(gè)小時(shí)之內(nèi)做完了所有的題，許多題目熟悉得甚至不用算就知道答案。從那時(shí)候我就覺(jué)得，在清華混，努力是個(gè)很重要的因素。

技術(shù)人攻略：你未來(lái)一到兩年的計(jì)劃是什么？

  
我明年博士畢業(yè)，導(dǎo)師是國(guó)內(nèi)人工智能領(lǐng)域的專家李德毅老師。他教導(dǎo)我做事要有載體、要思路清晰、要堅(jiān)持，對(duì)我影響很大，完全能跟我長(zhǎng)輩相提并論。
  
  
我現(xiàn)在大部分時(shí)間都在忙無(wú)人車(chē)。希望能在未來(lái)幾年，把無(wú)人車(chē)做到世界頂尖，讓中國(guó)自己的無(wú)人車(chē)在國(guó)際上占有一席之地。
  
  
畢業(yè)之后打算繼續(xù)搞科研，通過(guò)一個(gè)載體，把自己的模型放上去不斷優(yōu)化。我不想完全去做產(chǎn)品，產(chǎn)品導(dǎo)向會(huì)有KPI要求，被虐成渣會(huì)影響家庭辛福。而且做科研可以經(jīng)常換一些話題，新的事物一旦出現(xiàn)，就可以轉(zhuǎn)過(guò)去。但做產(chǎn)品可能三、五年都得耗在一條產(chǎn)品線上，世界在變化，好多好玩的事情不斷在發(fā)生，就沒(méi)辦法去做了。我是一個(gè)比較膽小的人，不適合一個(gè)人創(chuàng)業(yè)，讓我拋下身家冒險(xiǎn)，我做不來(lái)。如果有一個(gè)好朋友，他又對(duì)項(xiàng)目很有信心，我在里面幫他做一部分力所能及的事倒是可以。
  
  
我也搞不了偏商業(yè)化的東西。曾有人找我做高頻交易機(jī)器人，但那不是我的興趣所在。一旦你進(jìn)入一個(gè)高頻交易所，每天給他們寫(xiě)腳本，但那件事情并不是你想做的。只是你有的那塊技術(shù)正好變成了他們比較重要的一塊積木，上面和下面的積木都會(huì)擠壓著你，帶著你走向一個(gè)你不知道是什么樣的地方。我想做一塊獨(dú)立、自由的積木，最好是變形金剛那種，最好周?chē)姆e木也不太規(guī)則，這樣大家就不會(huì)完全拼在一塊兒，求同存異，會(huì)更有趣。

作者介紹：技術(shù)人攻略訪談是關(guān)于技術(shù)人生活和成長(zhǎng)的系列訪問(wèn),由獨(dú)立媒體人Gracia創(chuàng)立和維護(hù)。報(bào)道內(nèi)容以“人”為核心，通過(guò)技術(shù)人的故事傳遞技術(shù)夢(mèng)想；同時(shí)以小見(jiàn)大，見(jiàn)證技術(shù)的發(fā)展和行業(yè)的變遷。在這個(gè)前所未有的變革時(shí)代下，我們的眼光將投向有關(guān)：創(chuàng)造力、好奇心、冒險(xiǎn)精神，這樣一些長(zhǎng)期被忽略的美好品質(zhì)上。相信通過(guò)這樣一群心懷夢(mèng)想，并且正腳踏實(shí)地在改變世界的技術(shù)人，這些美好的東西將重新獲得珍視。

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