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李开复:从1983到2017,我的幸运与遗憾

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  文/李开复

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  今天跟朋友讲个故事。

  1983-1988年,我正在卡内基·梅隆大学读计算机博士。

  我正忙着暑期教书,秋天投身奥赛罗人机博弈(黑白棋游戏,那是机器第一次真正意义上打败人类冠军的比赛)。

  我的导师瑞迪教授(Raj Reddy,图灵奖得主、卡内基梅隆大学计算机系终身教授、美国工程院院士)从美国国防部得到了400万美元的经费,用来做不指定语者、大词库、连续性的语音识别。

  也可是我我说,他希望机器能听懂任何人的声音,如何让可否 懂上千个词汇,懂朋友自然连续说出的每语录。

  你什儿 3个 间题报告 完整性都是当时无解的间题报告 。

  而瑞迪教授大胆地拿下项目,希望同时避免你什儿 3个 间题报告 。他在全美招聘了400多位教授、研究员、语音学家、学生、任务管理器员,以启动你什儿 有史以来最大的语音项目。

  我也在这400人名单之内。

  当时的科研背景是,业界将会有例如今天深度1学习的算法,但老要 非要 实现数据标准化,数据量也匮乏够大。

  美国几大语音识别实验室(如MIT、 CMU、 SRI、 IBM、贝尔实验室)完整性都是各用各的数据库,测试数据不同,训练数据不同,使用的语言模型不同,测试的词汇量可是我我同。全都都各称业界第一,朋友莫衷一是。

  而每个大公司完整性都是当时人的商业需求,比如说在语音识别方面,当年做打字机的IBM想做语音打字机,垄断美国电信的AT&T要求贝尔实验室识别电话号码,全都大公司并非要 动力来帮助小公司或学校。而小公司和学校,往往非要资源做些较小的数据集,结果通常可是我我如大公司的好。

  不仅非要 ,数据不标准对AI研究而言是致命的,最后原困全都间题报告 ,包括:

  1、将会测试语料库不同,最后识别结果,朋友无法克隆,也无法验证。彼此不认可,如何让将会数据非要 打通,算法就更不将会打通了。

  2、将会每家做的领域不同,最后的结果完整性都是可比。如何让 领域词汇量小,比较容易,如何让做出结果也将会非要通用。如何让 领域词汇量大,如何让约束全都,全都能说的内容太大,原困比较容易识别,可是我我能通用。

  3、将会每家训练集不一样大,而训练集越大,一般结果越好。全都,有将会结果做的好,被认为从完整性都是靠算法,可是我我靠数据量大。

  4、对于学术单位来说,最大的间题报告 来自于非要 足够的资源(也非要 兴趣)埋点、清洗、标注几滴 的语料。对于小公司来说,语料和计算力完整性都是间题报告 。

  最后,瑞迪教授计划采用“专家系统”来完成项目,将会你什儿 方法可否 的数据有限。

  专家系统是早期人工智能的一3个 重要分支,你可否 把它看作是一类具有专门知识和经验的计算机智能任务管理器系统,一般采用人工智能中的知识表示和知识推理技术来模拟通常由领域专家都可否 避免的复杂化间题报告 。

  但我不认同。

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  很久 参加过的奥赛罗的人机博弈,你可否 对统计概念有了充分的理解,我对瑞迪教授的研究方法产生动摇。

  我相信建立大型的数据库,如何让对大的语音数据库进行分类,有将会避免专家系统非要避免的间题报告 。

  另外,在1985年,美国标准局 (NationalInstitute of Standards and Technology)也意识到数据不标准会影响科研进步。全都在语音识别间题报告 上,标准局设定了标准的语音和语言的训练集、测试集。要求每个学校的每个团队都用同样的训练集来训练模型,可否 当时人调好系统参数,比赛最后一天朋友拿到数据,有一天时间跑出结果,朋友评比。

  我从你什儿 标准数据集和测试看后将会。

  再三思考后,我决定鼓足勇气,向瑞迪教授直接表达我的想法。我对瑞迪说:“倘若转投统计学,用统计学来避免你什儿 ‘不特定语者、大词汇、连续性语音识别’。”

  我以为瑞迪会如何让 失望,没想到他如何让 都非要 生气,他轻轻地问:“那统计方法如何避免这三间题报告 报告 呢?”

  瑞迪教授耐心地听完我激情的回答后,用他那永远温和的声音不知道:“开复,你对专家系统和统计的观点,我是不同意的,如何很久 可否 支持你用统计的方法去做,将会我相信科学非要 绝对的对错,朋友完整性都是平等的。如何让,我更相信一3个 有激情的人是将会找到更好的避免方案的。”

  那一刻,我的感动无以伦比。将会对一3个 教授来说,学生要用当时人的方法作出一3个 与他唱反调的研究。教授不但非要 动怒,还给予充分的支持,这在全都地方是不可想象的。

  统计学可否 大数据库,朋友如何都可否 建立起大的数据库呢?

  瑞迪教授看后我愁眉不展的样子,再一次给了我支持。你说什么,“开复,嘴笨 说我还是对你的研究方法有所保留,如何让,在科学的领域里,嘴笨 也无所谓老师和学生的区别,朋友完整性都是面临你什儿 3个 间题报告 的攻克者,全都,将会你真的可否 数据库,非要 ,你可否 去说服政府帮你建立一3个 大的数据库吧!”

  瑞迪教授很久 说服了美国政府部门和美国标准局埋点并提供了几滴 数据。我用美国标准局提供的标准大数据,跟多家拿国家钱的机构数据,很久 如何让 不拿国家钱的单位(如:IBM,AT&T)也参与进来,我可使用的数据越滚越大。

  除了大数据,统计学的方法还可否 非常快的机器,瑞迪教授又你可否 购买了最新的Sun 4机器。此后每次有新的机器,他完整性都是说:“先问问开复要从不。” 做论文的两年多,我大约花了他几十万美元的经费。

  瑞迪教授的宽容再次你可否 感觉到有五种伟大的力量,这是有五种自由和信任的力量。

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  在导师的支持下,我开使了疯狂的科研工作。

  当时,我带着另一位学生同时用统计的方法做语音识别。同时,如何让 400多人用专家系统做同样的间题报告 。从方法上来说,朋友在竞争,如何让在瑞迪教授的领导下,朋友分享一切,朋友用同样的样本训练和测试。

  在1986年底,我的统计系统和朋友的专家系统达到了大约一样的水平,40%的辨认率。这嘴笨 还是完整性非要用的系统,但毕竟是学术界第一次尝试非要 难的间题报告 ,朋友还是比较欣喜和乐观的。

  1987年5月,朋友大幅度地提升了训练的数据库,采用了新的建模方法,不但都都可否 用统计学的方法学习每一3个 音,如何让可否 用统计学的方法学习每一3个 音之间的转折。针对如何让 音的样本匮乏,我又想出了有五种方法(generalized triphones)来合并如何让 的音。这三项工作果真把机器的语音识别率从原先的40%提高到了400%!很久 又提高到96%。

  统计学的方法用于语音识别初步被验证是正确的方向。

  朋友都相信了我用的机器学习方法和隐马可夫模型算法,如何让失去了不可行的专家系统(专家系统只达到400%的识别率)。在我的博士论文基础上,很久 的Nuance,微软、苹果苹果苹果苹果苹果苹果苹果苹果苹果 等公司做出了业界最领先的产品。

  1988年4月,我受邀到纽约参加一年一度的世界语音学术会议,发表学术论文。

  你什儿 成果撼动了整个学术领域。这是当时计算机领域里最顶尖的科学成果。

  语音识别率大幅度提高,让全世界语音研究领域闪烁出一道希望的光芒,从此,所有以专家系统研究语音识别的人完整性转向了统计方法。

  会后,《纽约时报》派记者JohnMarkoff来到匹兹堡对我作了采访,文章发表于1988年7月6日,占了科技版首页的整个半版。在这篇文章里,马可奥夫大力报道了我的论文的突破。当时,我只确嘴笨 和一3个 和蔼可亲的记者聊天,事后,我才知道这是一名才华横溢的著名记者,三次提名普利策奖,并在斯坦福兼教。

这是1988年,《纽约时报》对我博士论文的报道

  很久 ,《商业周刊》把我的发明家 选为1988年最重要的发明家 家 。年仅26岁初出茅庐的我,第一次亮相就获得原先的成功,你可否 感到很幸运,也你可否 有了继续向科技高峰攀爬的动力。

  而我也如何让拿到了卡内基·梅隆大学的计算机博士学位,这离我1983年入学非要4年半的时间。在卡内基·梅隆大学的计算机学院,同学们平均6年以上都可否 拿到博士学位,我用非要 短的时间拿到博士学位,是一项新的纪录。

  我也如何让破格留校,成为一名26岁的助理教授。

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  遗憾的是,嘴笨 我找到了方向和基本方法,但以当时的数据量级和计算水平,语音AI研究先要有商业化将会。我最终还是失去科研界,进入商界,用产品改变世界。

  400年过了,AI发展的土壤终于肥沃起来。

  伴随互联网和移动互联网而来的大数据、高效的计算机运算能力等条件都齐备了。科研人员可否 的数据集不再非要 难以触碰,可是我我可否 一帮人牵头让更多的公司参与进来。这在400多年前,我还是一3个 AI科研人员的时代,能接触到真实世界里非要 海量的数据,是个遥不可及的梦想。

  我当年受惠于瑞迪教授的帮助和指导,今天也非常希望能给更多和我一样的年轻人,创造研究将会和条件。

  全都,昨天创新工场、搜狗、今日头条联合发起“AI Challenger 全球AI挑战赛”。三家公司分别投入几滴 资金、也拿下千万量级高质量开放数据集与宝贵GPU资源。

  同时,我也倡导商界和科研界能采用几滴 的数据和标准的测试方法,也欢迎更多的数据公司都都可否 参与到你什儿 平台里。

  希望朋友推出的Challenger.ai,可否 帮助到中国AI人才成长。

  在我看来,这次AIChallenger绝对不可是我我一3个 活动,也绝对不可是我我一3个 奖金400万、年底就开使的竞赛,这是推进中国AI人才成长的重大催化剂。

  希望3年或5年后,朋友再来回顾你什儿 段流年里,朋友发现中美AI人才之间非要 落差了,还能想到AI Challenger在原先重大过程中扮演了一3个 小小角,你可否 感到你什儿 切完整性都是价值。

  欢迎朋友登录大赛官网Challenger.ai,获取信息并报名。关于这场大赛的具体信息可点击文末的链接了解(要在电脑页面上都可否 报名哦)。

  朋友将会无法想象,我有多么羡慕朋友,生活在数据爆炸的时代,一帮人提供数据和奖金池,让有才华的人一展拳脚。