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　　9月21日中午，红麦103期分享会在博彦大厦创新中心如火朝天地举行，此次分享会由红麦技术部曾杰和孟鹏亮分别从“改变世界的算法”和“集体智慧编程”的角度进行分享，为在场的听众带来了一场听觉的盛宴。
　　一、改变世界的算法
　　搜索引擎对我们的实际工作产生了深远影响。技术部工程师孟鹏亮在题为“改变世界的算法”的分享中指出，网站的页面排名普遍存在滥用超链接和效率太低的问题，只有用优化完善算法来进行数学计算，才能从多纬度评估网页权重。
　　众所周知，算法就是一张精确的处方，按顺序详细列出了解决一个问题所需要的具体步骤。对于数据压缩的问题，孟鹏亮认为，通过使用同前技巧传输原始文件、选取常用符号用短数字替代、存储数字码表、传送文件等操作步骤，可以在无损压缩中节展开同前技巧分析。
　　二、集体智慧编程
　　在分享会中，技术经理曾杰从背景用途、协同推荐、寻找相近的用户、推荐物品等方面进行分享，使人脑洞大开。
　　目前，我国搜索引擎的出现在一定程度上解决了信息筛选问题，但还远远不够。曾杰提出，搜索引擎需要用户主动提供关键词来筛选有用的信息，而用户将自己的需求信息转化为自己意图关键词的过程本身就是一个并不轻松的过程。当用户无法准确描述自己的需求时，搜索引擎的筛选效果将大打折扣。
　　为了便于听众更加深入地理解，曾杰选择了社交网站中的豆瓣应用的案例，他表示，豆瓣时是基于物品本身的推荐出“喜欢这个电影的人也喜欢的电影”，豆瓣还给出了“豆瓣猜”的一个简要的介绍，便于消费者选择自己喜欢观看的电影。
　　在此背景下，推荐系统的任务就是解决上述的问题，联系用户和信息，一方面帮助用户发现对自己有价值的信息；另一方面让信息能够展现在对他感兴趣的人群中，从而实现信息提供商与用户的双赢。
　　分享会作为红麦一项精品讨论活动，至今已举办103期，每期由红麦相关部门进行分享。其主要目的是在忙碌的工作之余能丰富大家的知识，拓宽眼界，成为全方位发展的人才。
来源：红麦舆情
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& DeepMind人工智能算法可以战胜所有人类大师
DeepMind人工智能算法可以战胜所有人类大师
日，谷歌AI&&Alphago战胜人类围棋冠军的消息让科技圈振奋，让围棋圈惶恐。Alphago的研发团队是谷歌新近收购的英国人工智能公司Deepmind，关于Deepmind，国内人工智能圈人士都有所耳闻，但熟悉者恐怕不多。这究竟是一家什么样的公司？
Nature 杂志的记者进入Deep Mind位于英国伦敦的公司内部进行了采访，视频来自Nature、后期由黑匣整理：
2011年，杰米斯&哈萨比斯在埃隆&马斯克等人的投资下，成立了一家人工智能初创公司DeepMind，现在，这家公司已经变成了世界上最有价值的公司之一。2014年6月，哈萨比斯和DeepMind的另两位联合创始人肖恩&列格、穆斯塔法&苏莱曼达成一致意见，同意将DeepMind以4亿美元的价格卖给谷歌。昨天，谷歌DeepMind推出的人工智能算法打败了人类围棋选手，震惊世界。
谷歌为何收购？Deepmind牛逼在哪里？来看看哈萨比斯在接受Backchannel采访时的答案。
Backchannel：谷歌是一个人工智能公司吗？他们有什么吸引你们的地方呢？
哈萨比斯：是的，人工智能是谷歌的核心。一开始，我在思考谷歌的使命&组织全球信息，并让其为所有人可用&。我的理解是，让人们通过知识而变得有力量。这样来理解人工智能，你就会发现它是一个非常自然的东西。我们致力于研究强人工智能（AGI），它可以自动将非结构化信息转换成可以直接利用的知识。
Backchannel：拉里&佩奇（谷歌联合创始人）是影响你决定将DeepMind卖给谷歌的关键人物吗？
哈萨比斯：是的，他非常重要。拉里和别人不同，他对人工智能是120分感兴趣，认为人工智能十分酷。现在很多大公司逐渐意识到人工智能的力量，都企图涉足这个领域并做出些什么成果来，但我认为他们的热情是绝对比不上谷歌的。
Backchannel：所以包括马克&扎克伯格领导下的Facebook也是如此吗？他可是认为AI不仅仅是一个工具，而是一种使命呢。
哈萨比斯：是的。这一切会随着时间而变化。我也相信人工智能是人类发展史上最重要的事情之一，但扎克伯格缺乏像拉里那种刨根问底的劲儿，他在意的是别的事情&&与人们沟通才是他的目标。当然，扎克伯格也对一些黑科技感兴趣，比如Oculus。我也曾经做过电脑游戏和图形，但对于我来说，最重要的一直是人工智能。
Backchannel：谷歌的基础设施能为你们带来多大的提高呢？
哈萨比斯：非常大！这也是我们选择谷歌的另一重要原因。我们有大量的风险投资和支持者，但在计算机基础建设和工程基础设施方面，谷歌有着十年的经验。现在，我们的研究内容大大增加，速度大大提升，因为我们可以并行100万次实验。
Backchannel：你所取得的巨大飞跃，不仅包括结构化数据库的深入研究，还包括互联网非结构化信息（如文档和图像）的研究和利用，是吗？
哈萨比斯：是的。这将是未来几年的发展趋势。我认为发展人工智能的唯一方法就充分利用这些非结构化信息，这样的方法也称为&无监督学习&，你只需要给它数据就好，它会自己学习，理解事物结构、目标，并采取行动。这就是我们想要研究的人工智能。
Backchannel：谷歌的神经网络先驱杰夫&辛顿是你的同事之一，他的研究对你的影响大吗？
哈萨比斯：当然，十分重大。他在2006年的成就对整个领域有着革命性的影响，他引进了深度神经网络这个概念，也就是深度学习。另一方面，我认为深度学习也十分重要。目前，DeepMind的大量研究成果都是建立在这两个领域的基础之上的。我们的雅达利游戏机人工智能算法，就是一个很好的例子。
Backchannel：你们的研究有什么特别之处？
哈萨比斯：我们的公司叫做DeepMind，很显然，我们专注于深度学习。但我们也对神经系统科学十分感兴趣。
Backchannel：我们对自己的大脑越了解，越有助于我们建立机器智能？
哈萨比斯：是的。学习算法的有趣之处就在于它们是有等级之分的。我们赋予算法能力，让它们可以从经验中学习，就像人类一样。但它们可以举一反三，帮助我们解决很多人类无法解决的问题。当算法在雅达利游戏程序中提出一个程序员不知道的新战略时，我们都十分兴奋。当然，要做到这些，你得先拥有一群足智多谋的程序员和研究人员，就像我们DeepMind一样，构建可以学习的智能算法。
Backchannel：换句话说，我们需要大量人类智慧来构成这样的系统，然后我们才可以&&
哈萨比斯：才可以创造出解决复杂和高难度任务的系统，比如下棋。我们并没有单独的围棋计划，但我们将推出一个人工智能算法，可以横扫一切棋类博弈，这样可以节省大量的编程时间。同时，我们对可以自动学习新领域的算法也十分感兴趣。就像人类一样，只要你看过别人下棋玩牌，就能对游戏规则略知一二了。如果你接触一个新的棋牌游戏，你会凭着已有的经验很快上手。
Backchannel：每个算法系统都会有它的限制性吗？你认为怎样的系统算法才可以学到一切东西？
哈萨比斯：这是一个普遍性的问题。我们的研究项目慢慢地扩大研究领域，我们的原型是人类大脑。我们可以系鞋带，我们会骑自行车，在物理运动世界中几乎没有什么是人类搞不定的。所以，我们也相信这样的系统算法是完全有可能的。
Backchannel：可以谈谈关于你刚从牛津大学收购的两支团队吗？
哈萨比斯：牛津大学出来的可都是牛人啊。这两个团队中，一个团队（前深蓝实验室）由菲尔&布鲁瑟姆教授领带，利用深度神经网络来研究神经语言理解。我们利用的是深度神经和词向量等工具，而不是过时的NLP逻辑技术。我们兴趣相投所以就一起共事了，于是我们的系统中有了语言嵌入。另一个团队则是南多&德&费尔塔斯教授领导的世界著名的计算机视觉团队。
Backchannel：这些团队研究最终会产生同一个研究成果？
哈萨比斯：是的，这些所有的研究会让我们的成果更棒。
Backchannel：DeepMind团队即将致力于谷歌哪些产品提升呢？
哈萨比斯：我们对于谷歌来说仍然是新成员，但我们的技术可以应用到谷歌产品的方方面面。我们将改善谷歌搜索引擎，我们将向YouTube学习。我们正在想办法让Google Now像个人助理一样更好地理解你的需求，这也许能用到自动驾驶汽车上。
Backchannel：那视频搜索呢？
哈萨比斯：这是另一个重点。你想通过动作而不是输入文字来完成搜索吗？这就是目前视觉团队在研究的方向，不仅仅是图像识别，还有动作识别。
Backchannel：从长远来看，你们打算为谷歌做些什么呢？
哈萨比斯：说实话，我对强人工智能的潜力十分重视，还有人工智能协助科学。我们对所有的科学领域都充满了期待，疾病、气候、能源、经济学，但这些领域都充满了海量的信息和数据。人类科学家要分析这些数据并得出成果是难上加难，我说的不是一个科学家，也包括一群非常聪明的科学家小组。所以，我们需要人工智能和机器学习来帮助我们，理解海量的信息和数据，在不同领域推陈出新。我希望以后谷歌的每项成果中都能看见我们的影子，包括Calico抗衰老项目和生命科学研究项目。
Backchannel：你对电影《她》怎么看呢？
哈萨比斯：从美学上来说，我很欣赏这部电影。它在某些方面讲述了人工智能的积极效应，这部电影对于计算机感情等方面的展示十分有趣。但我认为又有些不现实，电影中这么强大的人工智能居然只困在一部手机中，做一些日常家务。但这是革命性的科学&&至少来说，它应该呈现给我们一个非常不一样的世界才对吧？
Backchannel：你们的实验室中已经产生了众多成果，但要让它们走出实验室、走向大众，应该很难吧？
哈萨比斯：是的，但这是一个循序渐进的过程。一开始，我们发现问题，寻找解决方案，然后我们接触了神经学科，然后我们发现机器学习可以把雅达利游戏玩得十分溜。目前DeedMind的四分之三的团队都在研究，只有四分之一的团队成果得到应用（包括谷歌其他产品），但他们却是联系研究内容的接口。
Backchannel：你曾经在游戏领域叱咤风云，但你离开了，是因为你想了解更多关于大脑的奥秘吗？
哈萨比斯：是的。实际上，我的整个职业生涯，包括游戏在内，都是我建立人工智能公司的垫脚石。在我十几岁的时候，我就认定人工智能将是我这辈子最重要的目标。
Backchannel：当你登上游戏领域的宝座，被称作游戏神童时，你甚至成立了自己的工作室，你只是觉得&OK，我该去研究下神经科学了&就转行了吗？
哈萨比斯：也不全是，不如说&看看我是如何打着游戏的幌子如何推动人工智能的发展的&更恰当。《黑与白》可以说是我的巅峰，之后又有了《主题公园》和共和国的战绩。大概在2004年至2005年的时候，我觉得这种和商业环境紧密结合的游戏可以推动游戏的发展，它们和普通的移动游戏不一样，我们可以和人工智能一起打游戏。
然后我就开始构思DeepMind，那时候是2004年。但是我很快意识到，我还没有足够的力量来组建这样的一个团队，当时的深度学习还没有出现，计算机也不够强大。然后我就开始思索，我该读个什么博士好呢？好像神经科学比人工智能更实在，因为我想学习一套全新的思想套路，而且当时我也认识不少人工智能世界级牛人了。
Backchannel：在你研究大脑的这些年，哪项收获对你创立一家人工智能公司帮助最大？
哈萨比斯：很多，绝对不止一项。一是增强学习，为什么它如此重要呢？我们通过神经科学来研究新算法并验证现有的算法。在90年代，彼得&达扬用猴子做了一个实验，发现神经元是学习过程中致力于增强学习的关键。因此，将其用作人工智能系统的元素并不是一个疯狂的想法。
另一个是海马体，我觉得它是大脑中最迷人的区域。深度学习本质上是在模仿大脑皮层的活动。但海马体是大脑的一个关键部分，构造十分独特，没有了它，你就没有了记忆。所以我对它的工作方式十分好奇。当你睡觉的时候，你的大脑算法会重播白天活动的记忆，也就是所谓的&日有所思，夜有所梦&。我们把这个功能用到雅达利算法上，通过重播游戏轨迹，对它进行不断的培训，直到它在游戏中战无不胜。
Backchannel：你所说的大脑的算法，是严格的说法还是一种隐喻呢？
哈萨比斯：算是一种隐喻吧。虽然我们不会建造出一个人造海马体，但它确实是一个具有细节的原型。有很多机器学习研究人员都忽略了人类大脑，这是不对的。人类大脑中有很多知识都是可以运用到算法中去的。
Backchannel：目前你在工作中遇到的最大问题是什么呢？
哈萨比斯：最大的问题就是转移学习。你已经掌握了一个领域的知识，你如何才能把这些知识运用到新领域去呢？这是一个关键问题。目前，我们擅长于处理可以感知的信息，然后产生相关行动。但若进入了下一个级别，在概念这个层面上，没有人可以做到这一点。
Backchannel：谷歌收购DeepMind的协议中有一条是&公司设立人工智能伦理委员会&，这是什么东西呢？它的作用是？
哈萨比斯：这是一个独立的顾问委员会。我认为人工智能可以改变世界，这是一项神奇的技术。但所有的技术本质上都是中立的，它们可以被好人或坏人所利用，所以我们必须对它们的使用者负责。我和我的合伙人对此已经思考良久，谷歌吸引我的另一点也是因为他们对此表示赞同。
Backchannel：目前这个委员会做了些什么呢？
哈萨比斯：目前还没有，它只是刚刚成立，但它并不会约束我们。但委员会会监督DeepMind的研究成果不被用到军事或情报上。
Backchannel：如果你把这项技术带向世界，你认为一个委员会真的可以控制它吗？
哈萨比斯：我认为它绝对可以影响受过教育的人们。他们正在不断壮大，他们有时间去理解技术的细节。这个委员会里还包括一些顶级的计算机、神经科学和机器学习方面的教授。
Backchannel：能告诉我们是谁吗？
哈萨比斯：不行，这得保密。我们认为委员会十分重要，应该远离公众视线，特别是在现在的初始过度阶段。目前还没有出现什么问题，但在未来的五年十年，就不能保证人工智能只是被用来打打游戏了。当然委员会的透明度也很重要，我们研究小组正在讨论这些伦理问题，我们要确保科学的发展是可控的，有利于人类的可持续发展。
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