丹棱君有話說：隨著目前深度學(xué)習(xí)等主流 AI 技術(shù)趨向復(fù)雜和龐大，自然科學(xué)所追求的簡單之美在人工智能領(lǐng)域似乎正面臨挑戰(zhàn)。微軟亞洲研究院副院長劉鐵巖博士和他的團隊一直致力于尋找機器學(xué)習(xí)中簡單而美的規(guī)律，提出了對偶學(xué)習(xí)、推敲網(wǎng)絡(luò)等重要技術(shù)突破，這些突破的背后，是劉鐵巖博士“靈感驅(qū)動”的科研工作和前瞻的行業(yè)洞見。來看劉鐵巖博士分享他的科研心得~

　　劉鐵巖博士，人工智能領(lǐng)域的國際知名學(xué)者?，F(xiàn)任微軟亞洲研究院副院長，國際電子電氣工程師學(xué)會 (IEEE) 會士，國際計算機學(xué)會 (ACM) 杰出會員，美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué) (CMU) 客座教授，英國諾丁漢大學(xué)榮譽教授，中國科技大學(xué)、中山大學(xué)、南開大學(xué)博士生導(dǎo)師。

　　劉博士的研究興趣包括：機器學(xué)習(xí)、信息檢索、數(shù)據(jù)挖掘等。他的先鋒性工作促進了機器學(xué)習(xí)與信息檢索之間的融合，被國際學(xué)術(shù)界公認為“排序?qū)W習(xí)”領(lǐng)域的代表人物，在網(wǎng)絡(luò)搜索和計算廣告學(xué)等方向取得了卓越的學(xué)術(shù)成果。近年來，劉博士在博弈機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、強化學(xué)習(xí)、分布式機器學(xué)習(xí)等方面也頗有建樹，發(fā)表了二百余篇學(xué)術(shù)論文，被他引近兩萬次，并多次獲得最佳論文、最高引用論文獎。

　　“大到天體運行，小到微觀世界。所有的規(guī)律都逃不出幾個公式，若干個參數(shù)，一直以來自然科學(xué)所追求的正是這種簡單之美。可是，目前主流的人工智能技術(shù)（深度學(xué)習(xí)）則有些背道而馳，它從來沒有試圖尋找如此簡單而美的規(guī)律?！?/p>

　　我們坐在位于中關(guān)村的微軟大廈 14 層的會議室，眼前正在說話的是人工智能領(lǐng)域的國際知名學(xué)者劉鐵巖博士，他戴著黑框眼鏡，身著一絲不茍的藍色襯衫，正在描述對科學(xué)之美的體悟。他的說話方式是緩緩道來且條理明晰，為了讓在場的人加深印象，他還會加上適當?shù)氖謩菀宰鬏o助。

　　前段時間，劉鐵巖所帶領(lǐng)的微軟亞洲研究院機器學(xué)習(xí)團隊與自然語言計算組的同事，以及微軟雷德蒙研究院的同事一起參與了在通用新聞報道數(shù)據(jù) newstest2017 的中-英測試集上進行的機器翻譯的研究。

　　為保證結(jié)果的可信度，該團隊聘請了外部雙語評估員，他們對比了微軟團隊的翻譯結(jié)果與兩組獨立翻譯的人類譯文，評定結(jié)果為：微軟機器翻譯取得了至少和專業(yè)翻譯人員相媲美的效果。

　　圖為中-英新聞翻譯能力的過程

　　還記得震驚世界的 AlphaGo 大戰(zhàn)李世石，一場人工智能與圍棋世界冠軍的超級對弈，被全人類通過網(wǎng)絡(luò)直播共同圍觀。從此，人與機器的較量拉開了觀戰(zhàn)的序幕，也吸引了各大科技研究組織、知名企業(yè)乃至國家的廣泛關(guān)注。

　　劉鐵巖作為微軟亞洲研究院副院長，同時也是一名人工智能領(lǐng)域的資深研究員。在他看來，現(xiàn)階段的人工智能領(lǐng)域更像是一個黑匣子，所有人都在慢慢尋找它的邊界，試圖觸碰它的內(nèi)核，這個領(lǐng)域的研究一直在路上。

　　“如果沒有燃料，機器學(xué)習(xí)這艘航空母艦也飛不起來”

　　與劉鐵巖的采訪時間是幾經(jīng)交涉才明確下來的。對一直潛心于技術(shù)研究的他來說，加之相關(guān)管理工作傍身，日常的忙碌是可想而知的。果不其然，在與劉鐵巖進一步的交談中得知，他的日常行程幾乎是無縫銜接。

　　早上七點多到公司，劉鐵巖有兩個小時的“充電”時間，這是雷打不動的。在這段完全屬于自己的時間中，閱讀文獻是劉鐵巖的充電方式，而后隨著同事陸續(xù)到崗，劉鐵巖也開始了自己的日常工作。團隊成員、合作伙伴、實習(xí)生、訪客，不同的面孔，不同的會議，這些看似日常的安排都會成為劉鐵巖技術(shù)創(chuàng)新的靈感源泉。他說自己是一位“靈感驅(qū)動”的研究員，“很多研究都不是苦思冥想得來的，相反是來自靈光一現(xiàn)的豁然開朗”，其中就包括兩項促成了前文提到的中英翻譯領(lǐng)域重大突破的獨創(chuàng)關(guān)鍵技術(shù)——對偶學(xué)習(xí)和推敲網(wǎng)絡(luò)。

　　起初，劉鐵巖的團隊發(fā)現(xiàn)很多的人工智能任務(wù)都是對稱出現(xiàn)的，比如中譯英與英譯中，語音識別與語音合成等，這成為了“對偶學(xué)習(xí)”的靈感之源。而推敲網(wǎng)絡(luò)的“推敲”二字則來源于人類閱讀、寫作時的一種行為方式，任務(wù)完成之后，并不當即終止，而是會反復(fù)推敲，逐步完善。根據(jù)這樣的靈感啟發(fā)，團隊成員開始設(shè)計相應(yīng)的機器翻譯模型，并不斷運行試錯，直至最終取得突破性結(jié)果，站在媒體的聚光燈之下。

　　這兩項技術(shù)的突破性意義不言而喻，語言溝通的障礙一直存在于人類社會中，如果可以打破語言障礙，無疑將有助于全人類的交流。但劉鐵巖也表示，應(yīng)該客觀地看待這項成果，它是嚴謹?shù)摹皩W(xué)術(shù)論文”，表明在特定數(shù)據(jù)集上，在一定的標準之下，機器翻譯取得了突破性進展，并不能說“機器翻譯已經(jīng)全面超越人類”。

　　對偶學(xué)習(xí)：解決對標注數(shù)據(jù)的依賴。利用人工智能任務(wù)之間存在的天然對稱性（中-英翻譯 vs 英-中翻譯，語音識別 vs 語音合成，圖像處理 vs 圖像生成），建立機器學(xué)習(xí)的天然閉環(huán)，從而達到弱監(jiān)督甚至無監(jiān)督的學(xué)習(xí)效果。

　　談及目前人工智能，或者機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，劉鐵巖表示還有很多挑戰(zhàn)需要解決。比如，幾乎每一類機器學(xué)習(xí)進程都離不開“數(shù)據(jù)”的支撐?！叭绻麤]有燃料，機器學(xué)習(xí)這艘航空母艦也飛不起來。所以，我們經(jīng)常將‘機器學(xué)習(xí)’叫做‘數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能’，因為數(shù)據(jù)確實是極其核心的存在。”也正是因為目前的機器學(xué)習(xí)過分依賴數(shù)據(jù)，所以，如何減少對數(shù)據(jù)的依賴也成為亟待攻破的難題。

　　劉鐵巖團隊發(fā)明的對偶學(xué)習(xí)正是一種可以解決此問題的新型學(xué)習(xí)范式。它利用人工智能的對稱性，可以為模型訓(xùn)練提供有效的反饋信號，在缺乏有標簽訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時候，也可以實現(xiàn)高效的學(xué)習(xí)。對偶學(xué)習(xí)不僅可以助力中英互譯這類數(shù)據(jù)充足的學(xué)習(xí)任務(wù)取得提高，對小語種互譯這類缺乏訓(xùn)練數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)任務(wù)也是大有用武之地。

　　劉鐵巖形象地將目前主流的深度學(xué)習(xí)技術(shù)比喻為一個“黑盒子”，但是大多數(shù)人并不關(guān)心它的構(gòu)造及原理，只是關(guān)心它的功能以及如何使用。這個黑盒子到底如何運作，尚未盡在人們的掌控之中。

　　由于缺乏可解釋性，在很多關(guān)鍵性領(lǐng)域，例如醫(yī)療和軍事，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用還需要非常謹慎。劉鐵巖的團隊近期在符號學(xué)習(xí)、知識圖譜自動推理等方面進行的有益嘗試，其目的正是要解決這方面的問題。

　　“科學(xué)睡前故事，研究員的后人可能都這樣”

　　每天晚上的九點鐘，劉鐵巖會準時出現(xiàn)在孩子的床邊，這是父子二人的睡前故事時間，此時應(yīng)該是劉鐵巖最放松的時候。劉鐵巖講的故事并不是故事繪本或童話，而是涉及相對論、量子力學(xué)、天體物理、化學(xué)、生物等較為艱澀難懂的知識。劉鐵巖將它們用通俗易懂的方式講給孩子聽，就成為了他口中的“科學(xué)故事”。據(jù)他所說，孩子總是聽得津津有味。在我詫異于此的時候，劉鐵巖說到：“研究員的后人可能都這樣?！?/p>

　　劉鐵巖在黑龍江長大，高中之前的日子都是在那片黑土地上度過的。他有著東北人天生的豪爽，也不否認自己從小就是學(xué)霸，是那種“一直都是第一”的類型。采訪當天，正值高考第一天，回想起當年自己填報志愿的場景，劉鐵巖深嘆這是一次“陰差陽錯”的經(jīng)歷。

　　在劉鐵巖高考的時候，計算機教育尚未普及，高中開設(shè)的計算機課程更像是興趣班，而且主要是教大家使用數(shù)據(jù)庫。在填報志愿的時候，他特意去咨詢了學(xué)校的計算機老師，向他請教計算機專業(yè)的發(fā)展前景?？墒牵蠋煂τ嬎銠C專業(yè)的了解也十分有限，認為計算機就是一門“操作性”技能，學(xué)術(shù)價值不高，建議考慮其他學(xué)科。

　　于是，劉鐵巖報考了清華大學(xué)的電子工程系，并且以全省英語考生最高分的成績考入了清華大學(xué)這個錄取分數(shù)線最高的專業(yè)。

　　談及在清華大學(xué)本、碩、博連讀的學(xué)習(xí)生活，劉鐵巖的回答很熱血，“在清華大學(xué)的學(xué)習(xí)，讓我打下了堅實的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)、練就了很強的實操能力，以至于我什么方向都敢嘗試，即使轉(zhuǎn)型也不怕”。我想，這也是“三清”（清華畢業(yè)的學(xué)士、碩士、博士）畢業(yè)的劉鐵巖在微軟亞洲研究院三次轉(zhuǎn)型的動力所在吧。

　　說起來也許是冥冥中早已注定。雖然當年填報志愿的時候，劉鐵巖沒有選擇計算機專業(yè)，但是博士畢業(yè)之后，進入了微軟亞洲研究院，卻開始了長達 15 年的計算機科學(xué)領(lǐng)域的研究之路。

　　研究院的自由氛圍為他提供了一個理想的學(xué)術(shù)環(huán)境。在微軟亞洲研究院，他從博士期間所從事的信號處理方向的研究轉(zhuǎn)入了信息檢索領(lǐng)域，開始了對互聯(lián)網(wǎng)搜索的探索。后來，他被搜索背后的經(jīng)濟規(guī)律所吸引，又開始研究計算廣告學(xué)和算法博弈論。

　　而第三次轉(zhuǎn)型，他則進入了人工智能和機器學(xué)習(xí)的核心領(lǐng)域。談起最近這次轉(zhuǎn)型的動因，劉鐵巖的表述透露著一位研究員的偉大愿景，“因為人工智能這個領(lǐng)域能夠?qū)Ω鱾€行業(yè)產(chǎn)生更加本質(zhì)且廣泛的影響”。

　　“人工智能行業(yè)是一個飛速發(fā)展的行業(yè)，也是逆水行舟，不進則退的行業(yè)”

　　在很多人眼中，科學(xué)研究的周期一般都十分漫長。在研究伊始，從獲得研究靈感到將其付諸實踐，創(chuàng)造出原型系統(tǒng)需要多久時間呢？劉鐵巖回答：“其實并不需要很長的時間。”

　　那么，大量的時間消耗在哪個步驟中呢?“其實，從第一個原型系統(tǒng)產(chǎn)生到最終形成完善的體系，并且對其他領(lǐng)域產(chǎn)生輻射作用，這是一個相當漫長的過程。這需要研究人員清楚地了解研究雛形和實用技術(shù)之間的差別，通過不懈的努力，把研究成果扶上馬、送一程，最終轉(zhuǎn)化到產(chǎn)品之中。”

　　劉鐵巖帶領(lǐng)的機器學(xué)習(xí)組的研究員們都是多面手，既能夠發(fā)明讓人眼前一亮的新技術(shù)，又懂得如何和產(chǎn)品部門、合作伙伴共同協(xié)作，讓這些技術(shù)落地生根，產(chǎn)生更大的影響力。

　　我們身處的人工智能的第三次浪潮和深度學(xué)習(xí)的進展密不可分。但深度學(xué)習(xí)本身并不是一個全新的概念，它的成功主要歸功于三大因素——大數(shù)據(jù)、大模型、大計算

　　如今，在微軟必應(yīng)搜索引擎、廣告系統(tǒng)、Windows 操作系統(tǒng)、Azure 云計算平臺、Xbox 游戲機、微軟小冰聊天機器人等諸多產(chǎn)品中，都有著來自劉鐵巖團隊發(fā)明的人工智能技術(shù)。

　　微軟亞洲研究院是一個工業(yè)研究院，擁有很多微軟產(chǎn)品線的資源，這不僅為研究人員的技術(shù)提供了用武之地，也為研究思路的產(chǎn)生提供了豐富的“刺激信號”。

　　2017 年，微軟亞洲研究院成立了“創(chuàng)新匯”，旨在用微軟的人工智能技術(shù)去幫助中國的傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)做數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型。這也為劉鐵巖團隊的人工智能技術(shù)開啟了新的出口。

　　當人工智能技術(shù)遇到量化投資、資產(chǎn)配置、風(fēng)險控制、需求預(yù)測、路徑規(guī)劃、物流調(diào)度、基因工程、精準醫(yī)療等，會碰撞出怎樣新的火花呢?

　　近期，劉鐵巖正在負責(zé)這些領(lǐng)域?qū)ν夂献鞯南嚓P(guān)項目。劉鐵巖分析說，人工智能賦能傳統(tǒng)行業(yè)大有可為，它可以幫助金融行業(yè)更加充分地利用海量數(shù)據(jù)、處理市場的動態(tài)變化、分析和預(yù)測投資人的行為、對投資組合進行優(yōu)化；可以幫助物流和運輸行業(yè)利用供應(yīng)鏈信息和海量數(shù)據(jù)對需求和供給進行更加準確的預(yù)測、利用強化學(xué)習(xí)使路徑規(guī)劃更加靈活地適應(yīng)環(huán)境的動態(tài)變化和更好地處理非線性的業(yè)務(wù)邏輯；可以幫助醫(yī)療健康行業(yè)進行更加快捷和準確的基因測序、發(fā)掘出基因和免疫信息與疾病之間的對應(yīng)關(guān)系、做更加精準的診斷和藥物研發(fā)，等等。

　　癌癥一直是人類最需要迫切解決的醫(yī)學(xué)難題之一，近兩年微軟亞洲研究院的研究員通過利用人工智能領(lǐng)域中的計算機視覺和機器學(xué)習(xí)技術(shù)來輔助醫(yī)生對病理切片中的癌細胞進行識別和判斷。

　　與來自傳統(tǒng)行業(yè)的合作伙伴一起進行聯(lián)合研究，為研究員們打開了通向更多領(lǐng)域的方便之門?！拔覀兊难芯繂T接受到了更加廣泛和多樣的刺激信號，開始了解這些產(chǎn)業(yè)，了解用戶需求，這遠比閉門造車要高效很多。人工智能是一個飛速發(fā)展的行業(yè)，也是逆水行舟，不進則退的行業(yè)。

　　現(xiàn)在，人工智能的應(yīng)用范圍非常廣，為了發(fā)明更好的人工智能技術(shù)，我們需要跟合作伙伴共同去探索可以與人工智能應(yīng)用相連接的領(lǐng)域。在實際問題的驅(qū)動下，形成抽象的學(xué)術(shù)問題，發(fā)明相應(yīng)的技術(shù)，再反哺應(yīng)用落地，這是一個良性的研究循環(huán)?！眲㈣F巖如是說。

　　問答環(huán)節(jié)

　　你曾經(jīng)說人工智能的深度學(xué)習(xí)過度復(fù)雜又過度簡單，如何理解這兩個反義詞?

　　劉鐵巖：我們說深度學(xué)習(xí)過度復(fù)雜是因為它沒有去試圖探究世界的簡單之美。我們這個世界存在著本質(zhì)的規(guī)律，看起來很復(fù)雜的世界，背后往往是被幾個二階的偏微分方程所支配。然而現(xiàn)在主流的人工智能技術(shù)并沒有去深挖這些簡單而深刻的規(guī)律，而是用非常復(fù)雜的模型去擬合數(shù)據(jù)的復(fù)雜表象，以繁治繁。

　　我們說深度學(xué)習(xí)過度簡單，是因為它試圖用一種單一函數(shù)擬合的學(xué)習(xí)模式來處理各種復(fù)雜的問題。它忽略了人類智能本身的復(fù)雜性和多樣性，比如人類的語言系統(tǒng)、知識傳承、社會分工、群體智慧等，都遠遠超出了一個簡單的函數(shù)擬合的范疇。

　　你在與各個領(lǐng)域的合作伙伴商談時，他們對于人工智能的態(tài)度如何?

　　劉鐵巖：他們對于人工智能的態(tài)度都是十分正面的。合作至今，人工智能不僅提升了我們的研究，也讓合作伙伴看到了人工智能技術(shù)的巨大潛力。我們在智能投資、智能物流領(lǐng)域取得的突破性進展為合作伙伴帶來了巨大的經(jīng)濟利益，也為他們的未來發(fā)展提供了強有力的保障。

　　同時經(jīng)過合作，他們也了解到人工智能的能力范圍，人工智能不是去搶他們員工的飯碗的，而是幫助他們的員工更加高效地工作。這對于破除“人工智能威脅論”起到了非常積極的作用。

　　在你看來，人工智能扮演了一個怎樣的角色?

　　劉鐵巖：人工智能是一種工具，不是生命體，它本身不會思考，沒有自主意識，說得直白點，其實就是一群聰明人編寫的復(fù)雜程序。人工智能在計算力、記憶、模式識別等方面與普通人相比有明顯的優(yōu)勢，但是在創(chuàng)造性、推理決策等方面，還遠遠沒有達到人類的水平。因此，我們所提倡的是人機協(xié)作、人機共進化，讓人工智能和人類取長補短，共同進步。

　　劉鐵巖所在的微軟亞洲研究院人工智能研究團隊與東方海外航運攜手合作，運用深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）和強化學(xué)習(xí)（Reinforcement Learning）技術(shù)，優(yōu)化現(xiàn)有的航運操作。東方海外航運每月需處理和分析超過 3000 萬條船舶數(shù)據(jù)，應(yīng)用人工智能技術(shù)及機器學(xué)習(xí)服務(wù)，有助于進行船期表和泊位活動的預(yù)測分析。據(jù)悉，此次合作預(yù)計每年為東方海外航運節(jié)省 1000 萬美元的運營成本。

　　聽說你帶領(lǐng)的實習(xí)生團隊有一個很特殊的文化?

　　劉鐵巖：是的，我們的團隊有一種“吵架文化”，就是在頭腦風(fēng)暴過程中不相信權(quán)威、 不有所保留，簡單直接地表達自己的觀點，我一直堅信真理不辨不明。

　　在這個團隊中會有人員選擇的標配嗎?

　　劉鐵巖：在實踐中，我發(fā)現(xiàn)了做研究的一個黃金組合。我們的實習(xí)生很多元，有來自各個高校、不同專業(yè)的學(xué)生，而不同專業(yè)的學(xué)生各有特色。比如，物理或做電子專業(yè)的學(xué)生直覺非常好，他們有很強的對實際問題進行數(shù)學(xué)建模的能力；數(shù)學(xué)專業(yè)的人非常嚴謹，可以對數(shù)學(xué)模型進行分析和理論論證；計算機專業(yè)的學(xué)生實現(xiàn)能力很強，可以對模型進行大規(guī)模的實現(xiàn)和驗證。一個由電子或物理專業(yè)、數(shù)學(xué)專業(yè)、計算機專業(yè)的學(xué)生所組成的項目組，通常會發(fā)生強烈的化學(xué)反應(yīng)，做出單方面任何一種人都做不到的了不起的事情。

　　目前你也在高校帶學(xué)生嗎?

　　劉鐵巖：是的，但我覺得自己并不是嚴格意義上的老師。我和學(xué)生們的關(guān)系更像是合作者。我是那種壓抑不住內(nèi)心想要去表達自己看法的人，所以給同學(xué)們直接的刺激信號可能更多一些。

　　如今的互聯(lián)網(wǎng)把世界變平了，國內(nèi)國外的學(xué)術(shù)環(huán)境沒有太大差別，比我們讀書的那個年代好太多了。在這么好的學(xué)術(shù)環(huán)境下，學(xué)生們?nèi)绻軌蚋诱湎?、更加努力，那么他們的成長速度一定會比我快 5 年，甚至是 10 年，一定會取得比我大得多的學(xué)術(shù)成果。作為他們的導(dǎo)師和合作者，我拭目以待！

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