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阿里大数据科学家金榕:机器人的粮食是数据拳击

发布时间:2022-09-06 18:26:18 来源:明天机械网

阿里大数据科学家金榕:机器人的粮食是数据 导读:7月23日,阿里巴巴大数据科学家金榕教授做了主题为《机器人的粮食是数据》的演讲。
【中国智能制造网 名家论坛】7月23日,阿里巴巴大数据科学家金榕教授做了主题为《机器人的粮食是数据》的演讲。金榕教授目前在阿里巴巴搜索铁氟龙管团臭氧设备队负责大数据及人工智能相关研究,拥有美国卡内基梅隆大学博士学位,曾任美国密歇根州立大学终身教授,长期致力于统计机器学习研究。金榕教授曾担任NIPS、SIGIR等会议领域燃气设备主席,KDD、AAAI、IJCAI等会议程序委员会委员,获得过美国国家科学基金会NSFCareerAward。
阿里巴巴大数据科学家金榕教授
以下为演讲实录:

大家下午好,我的名字叫金榕。可能大家都知道,大部分阿里的员工都有花名,是吧?但是金榕是我的真名不是花名。我是2014年加入阿里的,我原先是在美国密歇根州工作了十几年,实际上我在阿里做的工作主要是数据、智能、机器学习的事情。我们主要的产品是在淘宝上的个性化搜索和个性化推荐,大家如果对淘宝推荐和搜索产品有任何建议,欢迎跟我联系。

今天我想说的话题,是数据和智能之间的关系。我们先看一个例子,就是汽车自动驾驶这件事情,现在自动驾驶已经被炒得非常热了,从Google早开始推出智能驾驶的车,实际上在内华达州已经有了制造,到很多车厂都已经开始做自动驾驶这件事情。可能很少人知道,这件事情也是一个非常老的话题,1994年的美国的卡内基梅隆大学有一个项目-AlvinProject,目的就是要做一个自动驾驶的车,1994年已经很成功的把一个车从东海岸开到西海岸,基本上是自动驾驶的,以每小时120公里的速度开。对我来讲,一个很有意思的问题,我想大家也会问,这样一个20年前就已经比较成型的技术,为什么到现在真正的商业化才开始呢?对吧?当然这个除了商业化的原因以外,实际上一个非常重要的原因是什么?就是数据的问题。

早期在做自动驾驶的时候,实际上收集的数据是非常少的,基本上只有几十个小时的驾驶数据,对复杂路况的处理能力比现在低很多,从安全性上讲是不够的。这就造成了为什么这样一个技术在20年前已经相当成熟了,但是到今天大家才真正给它商业化、规模化,其中一个很大的原因是由于Google或者说其他的车厂有非常大的能力收集几十万小时的驾驶信息,而且有非永磁滚筒常大的处理数据能力,能够把所有的信息抽出来,能让车在非常复杂的情况下有一个很好的处理能力。从这个意义上来讲,大的数据真的是很重要的。

另外一个是AlphaGo,大家现在都知道Google做一个能够下围棋的机器人,可以自动去读棋谱能够跟的围棋选手下,而且一直保持非常好的胜率。但是同样,大家也知道下棋这件事情不是今天才发生,很早年前IBM的DeepBlue(深蓝)是非常成功的例子,他制作了一套系统能够跟好的象棋大师做对弈。我也想提一下,所有Google在AlphaGo里面做的系统,包括深度学习、强化学习这件事情,实际上在20年前就已经被人在游戏上应用了。在1996年的时候,我估计现场有些同学可能都还没出生,那时候有一个系统叫TD(λ)的算法,有几位科学家把这个算法应用在一个在美国挺流行的游戏上,很快成为了世界。

这里头神奇的地方,跟AlphaGo比起来的话,AlphaGo还需要读人类棋手的棋谱,从中吸取经验成长成为世界的选手,但是对于我刚才说的TD(λ)的算法来讲,当时就是做了两个不同版本的算法,这两个版本自己跟自己下了150万盘,就成了世界。某种意义上讲,真的是自学成才的算法。

那么说回来,为什么说这样一套AlphaGo的系统大部分的核心技术点,实际上在20年前都已经很成熟,为什么到今天大家才把它的面纱揭开来呢?关键还是数据的问题,20年前我们的计算机不足以处理这么多的数据,现在我们有了GPU可以非常有效的处理这些数据。
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