【中國智能制造網(wǎng) 名家論壇】7月23日，阿里巴巴大數(shù)據(jù)科學(xué)家金榕教授做了主題為《機器人的糧食是數(shù)據(jù)》的演講。金榕教授目前在阿里巴巴搜索團隊負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)及人工智能相關(guān)研究，擁有美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)博士學(xué)位，曾任美國密歇根州立大學(xué)終身教授，長期致力于統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)研究。金榕教授曾擔(dān)任NIPS、SIGIR等會議領(lǐng)域主席，KDD、AAAI、IJCAI等會議程序委員會委員，獲得過美國國家科學(xué)基金會NSFCareerAward。　　以下為演講實錄：
　　
　　大家下午好，我的名字叫金榕。可能大家都知道，大部分阿里的員工都有花名，是吧？但是金榕是我的真名不是花名。我是2014年加入阿里的，我原先是在美國密歇根州工作了十幾年，實際上我在阿里做的工作主要是數(shù)據(jù)、智能、機器學(xué)習(xí)的事情。我們主要的產(chǎn)品是在淘寶上的個性化搜索和個性化推薦，大家如果對淘寶推薦和搜索產(chǎn)品有任何建議，歡迎跟我聯(lián)系。
　　
　　今天我想說的話題，是數(shù)據(jù)和智能之間的關(guān)系。我們先看一個例子，就是汽車自動駕駛這件事情，現(xiàn)在自動駕駛已經(jīng)被炒得非常熱了，從Google早開始推出智能駕駛的車，實際上在內(nèi)華達(dá)州已經(jīng)有了制造，到很多車廠都已經(jīng)開始做自動駕駛這件事情?？赡芎苌偃酥溃@件事情也是一個非常老的話題，1994年的美國的卡內(nèi)基梅隆大學(xué)有一個項目－AlvinProject，目的就是要做一個自動駕駛的車，1994年已經(jīng)很成功的把一個車從東海岸開到西海岸，基本上是自動駕駛的，以每小時120公里的速度開。對我來講，一個很有意思的問題，我想大家也會問，這樣一個20年前就已經(jīng)比較成型的技術(shù)，為什么到現(xiàn)在真正的商業(yè)化才開始呢？對吧？當(dāng)然這個除了商業(yè)化的原因以外，實際上一個非常重要的原因是什么？就是數(shù)據(jù)的問題。
　　
　　早期在做自動駕駛的時候，實際上收集的數(shù)據(jù)是非常少的，基本上只有幾十個小時的駕駛數(shù)據(jù)，對復(fù)雜路況的處理能力比現(xiàn)在低很多，從安全性上講是不夠的。這就造成了為什么這樣一個技術(shù)在20年前已經(jīng)相當(dāng)成熟了，但是到今天大家才真正給它商業(yè)化、規(guī)?；?，其中一個很大的原因是由于Google或者說其他的車廠有非常大的能力收集幾十萬小時的駕駛信息，而且有非常大的處理數(shù)據(jù)能力，能夠把所有的信息抽出來，能讓車在非常復(fù)雜的情況下有一個很好的處理能力。從這個意義上來講，大的數(shù)據(jù)真的是很重要的。
　　
　　另外一個是AlphaGo，大家現(xiàn)在都知道Google做一個能夠下圍棋的機器人，可以自動去讀棋譜能夠跟的圍棋選手下，而且一直保持非常好的勝率。但是同樣，大家也知道下棋這件事情不是今天才發(fā)生，很早年前IBM的DeepBlue（深藍(lán)）是非常成功的例子，他制作了一套系統(tǒng)能夠跟好的象棋大師做對弈。我也想提一下，所有Google在AlphaGo里面做的系統(tǒng)，包括深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)這件事情，實際上在20年前就已經(jīng)被人在游戲上應(yīng)用了。在1996年的時候，我估計現(xiàn)場有些同學(xué)可能都還沒出生，那時候有一個系統(tǒng)叫TD(λ)的算法，有幾位科學(xué)家把這個算法應(yīng)用在一個在美國挺流行的游戲上，很快成為了世界。
　　
　　這里頭神奇的地方，跟AlphaGo比起來的話，AlphaGo還需要讀人類棋手的棋譜，從中吸取經(jīng)驗成長成為世界的選手，但是對于我剛才說的TD(λ)的算法來講，當(dāng)時就是做了兩個不同版本的算法，這兩個版本自己跟自己下了150萬盤，就成了世界。某種意義上講，真的是自學(xué)成才的算法。
　　
　　那么說回來，為什么說這樣一套AlphaGo的系統(tǒng)大部分的核心技術(shù)點，實際上在20年前都已經(jīng)很成熟，為什么到今天大家才把它的面紗揭開來呢？關(guān)鍵還是數(shù)據(jù)的問題，20年前我們的計算機不足以處理這么多的數(shù)據(jù)，現(xiàn)在我們有了GPU可以非常有效的處理這些數(shù)據(jù)。