《紐約時報》：人工智能“之父”之爭，被忽視的Jürgen Schmidhuber

LSTM和神經網絡開創者之一的Jürgen Schmidhuber堅稱自己沒有得到應得的聲譽，然而包括LeCun在內的許多AI圈內研究者卻指責其把他人的研究成果占為己有。

Jürgen Schmidhuber 可以說是人工智能研究領域的 Rodney Dangerfield （美國喜劇演員，80 年代以一句“沒人尊重我”而知名）。在瑞士盧加諾，這座意大利邊境附近山脈間的田園詩般的小城拜訪 Jürgen Schmidhuber 時，很容易理解為什么他總是認為他在人工智能領域的開拓性研究沒有得到重視，就像那位喜劇演員總喜歡說沒人尊重他。

在世界另一端的硅谷，科技公司正在造自動駕駛汽車，開發能回應語音命令，甚至能預測人的下一步行為的智能音箱。

在某些圈子里，為這些技術做了早期工作的人會成為該領域的明星。例如，在谷歌為自動駕駛汽車做了開拓性研究的 Sebastian Thrun，創造 Siri 的 Adam Cheyer 和 Tom Gruber，以及被 Facebook 從紐約大學挖走的，神經網絡方面的專家 Yann LeCun。但即使在舊金山程序員們經常光顧的全自動 Eatsa 餐廳，你如果提起 Jürgen Schmidhuber 的名字，知道他的人也不多。

Schmidhuber 的牢騷：自己早期的研究沒有得到重視

現年 53 歲，仍然健碩的 Schmidhuber 博士是 Dalle Molle 人工智能研究所的聯席主任，他在最近一趟乘坐火車前往蘇黎世的旅途中，回顧了他如何認為自己早期的研究經常被忽視。

Schmidhuber 博士的牢騷在研究圈子中非常有名，這些研究人員們把直到 5 年前還是停滯不前的一潭死水般的 AI 研究轉變為現今價值數十億美元的吃香行業。Schmidhuber 被指控把他人的研究成果占為己有，甚至使用多個假名編寫自己的維基百科頁面，以造成有很多人支持自己的樣子。

LeCun 博士在一封 email 回復中寫道：“Jürgen 對眾人的認可過于癡迷，總是說自己沒有得到應得的很多東西。幾乎是慣性地，他總是在別人每次講話結束時都要站起來，說剛剛提出的成果有他的功勞，大體上看，這種行為并不合理。”

Schmidhuber 博士用一個更大的理由反駁這種批評：他不是唯一一個沒有得到應得的榮譽的 AI 研究者。他說，事實上 1960 年代的許多研究成果都被今天的研究者忽略了。

雖然 Schmidhuber 堅持說自己對那些更知名的研究人員并無惡意，但沒有得到更多聲譽這點仍然讓他心煩。他說：“我這個領域中的某些研究人員表現得就像他們自己發明了一些東西，但其實是其他人發明的，他們甚至提都不提。”

神經網絡的根源和 LSTM

不過，要理解它早期的研究工作為什么沒有給他帶來更多榮譽卻并不容易，他居住在遠離技術行業中心的地方這一事實也無法完全作為解釋。

這些爭論有關神經網絡的根源。神經網絡允許機器通過識別可以廣泛應用的模式來學習，其應用包括語言識別、視覺物體識別、自動駕駛汽車導航，機械臂的靈活抓取等。作為一個科學領域，神經網絡的發端可以追溯到上世紀 40 年代，但直到最近幾年，該領域才取得了顯著進展。

神經網絡實際上是軟件。用形象點的類比來說，可以把神經網絡視為一個超級大的萬能工匠（Thinkertoy）玩具——大量互相連接的節點陣列，可以訓練來完成許多任務，從語言翻譯到識別物體、識別人類講話。

幾十年來，神經網絡一直是實驗室里的概念，經常遭到懷疑。但到 1990 年代，隨著計算機變得成本越來越低，速度越來越快，以及設計神經網絡的新思路的出現，神經網絡終于有了進展。

1997 年，Schmidhuber 博士和 Sepp Hochreiter 博士合作發表了一篇論文，后來證明這篇論文提出的技術對最近的視覺和語言方面取得的快速進展起著關鍵的基礎性作用。這一技術被稱為長短期記憶人工神經網絡（Long-Short Term Memory, LSTM），但在當時并沒有得到廣泛的理解。從本質上來說，LSTM 為神經網絡提供了一種記憶形式或環境。

正如人類不是任何時候都要從頭開始學習一樣，特定類型的神經網絡增加了循環或記憶的機制，能夠根據先前觀察到的內容來理解新的詞匯或新的觀察。LSTM 顯著改善了這些網絡的表現，使準確度得到大幅提升。

一心要打造自我意識的機器

可能 Schmidhuber 博士的不幸是，他的研究太超前了——早于性能強大、成本低廉的計算機的出現好幾年。直到近幾年，他提出的概念才開始普及。

例如，去年谷歌研究人員的一份報告說，他們使用 LSTM 將語音識別的錯誤率減小了 49%，這是一個飛躍性的進步。

但 Schmidhuber 博士和 Hochreiter 博士當年的研究和今天的進展之間仍然有著很大的差距——這就是問題的所在。其他研究人員說，從 A 點到如今的 B點，有許多研究者做出了貢獻。

“他（Schmidhuber）是做了很多開創性的工作，”OpenCV 的創造者，AI 科學家 Gary Bradski 說，“但他不是那個使這些成果流行起來的人。這就像最早發現美洲的是維京人，但千古留名的是哥倫布。”

Schmidhuber 博士也有關于 AI 的宏偉愿景——擁有自我意識的（self-aware）或“有知覺的機器”（conscious machines）不久就將出現——這個觀點讓他的一些同行不屑。對這場辯論需要提出一個問題：人工智能是一個工程學科，還是一場創造新的超智能生物的“造神運動”？

Schmidhuber 博士堅定地站在造神的立場，認為這些技術的基本概念已經存在，而且人類的意識并不神奇。他說：“簡而言之，知覺和自我意識是被高估了”，認為機器的意識將從更強大的計算機和算法中出現，而這些算法與他早已設計好的那些非常接近。

這種執念從他少年時代在德國閱讀科幻小說時就沒有變過。

“在我的成長的過程中，我一直追問自己，我能產生的最大的影響是什么？”Schmidhuber 博士回憶道，“這個問題后來變得清楚了，就是我要造出比我自己更聰明的東西，而這個東西又將造出更聰明的東西，如此等等，最終它將掌管并改變整個宇宙，使整個宇宙變得智能。”

今天，他已經不再困惑這樣的機器是否會出現，他說，只要計算能力得到大飛躍，很快就會出現。

2014 年，Schmidhuber 和其他人合作成立了一家公司，把他的一些技術商業化，并且繼續研究“通用目的”（general purpose）的人工智能。這家公司叫 Nnaisense，距離盧加諾大學僅幾步之遙。該公司的顧問是奧地利林茲大學生物信息學研究所主任 Hochreiter 博士和 Skype 的聯合創始人 Jaan Tallinn。

該公司的首席執行官是美國計算機科學家 Faustino Gomez，他多年來都是 Schmidhuber 博士的合作研究者。他捍衛了他的合作伙伴的聲稱，說他確實做了許多開拓性的工作，而且贊同他對在人工智能的樂觀態度。他說：“我們正處于人工智能第一階段的結尾處。”

【編者按】本文轉自新智元。文章來源：nytimes.com，作者：John Markoff。編譯：：劉小琴

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