李開復(fù)：從1983到2017，我的幸運與遺憾

來源：李開復(fù)　作者：李開復(fù)　責(zé)任編輯：方向　發(fā)表時間:2017-08-16 10:35　

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核心提示：我的導(dǎo)師瑞迪教授（Raj Reddy，圖靈獎得主、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機系終身教授、美國工程院院士）從美國國防部得到了300萬美元的經(jīng)費，用來做不指定語者、大詞庫、連續(xù)性的語音識別。也就是說，他希望機器能聽懂任何人的聲音，而且可以懂上千個詞匯，懂人們自然

今天跟大家講個故事。

1983-1988年，我正在卡內(nèi)基·梅隆大學(xué)讀計算機博士。

我正忙著暑期教書，秋天投身奧賽羅人機博弈（黑白棋游戲，那是機器第一次真正意義上打敗人類冠軍的比賽）。

我的導(dǎo)師瑞迪教授（Raj Reddy，圖靈獎得主、卡內(nèi)基梅隆大學(xué)計算機系終身教授、美國工程院院士）從美國國防部得到了300萬美元的經(jīng)費，用來做不指定語者、大詞庫、連續(xù)性的語音識別。

也就是說，他希望機器能聽懂任何人的聲音，而且可以懂上千個詞匯，懂人們自然連續(xù)說出的每一句話。

這三個問題都是當(dāng)時無解的問題。

而瑞迪教授大膽地拿下項目，希望同時解決這三個問題。他在全美招聘了30多位教授、研究員、語音學(xué)家、學(xué)生、程序員，以啟動這個有史以來最大的語音項目。

我也在這30人名單之內(nèi)。

當(dāng)時的科研背景是，業(yè)界已經(jīng)有類似今天深度學(xué)習(xí)的算法，但一直沒有實現(xiàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，數(shù)據(jù)量也不足夠大。

美國幾大語音識別實驗室（如MIT、 CMU、 SRI、 IBM、貝爾實驗室）都是各用各的數(shù)據(jù)庫，測試數(shù)據(jù)不同，訓(xùn)練數(shù)據(jù)不同，使用的語言模型不同，測試的詞匯量也不同。所以都各稱業(yè)界第一，大家莫衷一是。

而每個大公司都有自己的商業(yè)需求，比如說在語音識別方面，當(dāng)年做打字機的IBM想做語音打字機，壟斷美國電信的AT&T要求貝爾實驗室識別電話號碼，所以大公司并沒有動力來幫助小公司或?qū)W校。而小公司和學(xué)校，往往只有資源做些較小的數(shù)據(jù)集，結(jié)果通常也不如大公司的好。

不僅如此，數(shù)據(jù)不標(biāo)準(zhǔn)對AI研究而言是致命的，最后導(dǎo)致很多問題，包括：

1、因為測試語料庫不同，最后識別結(jié)果，大家無法復(fù)制，也無法驗證。彼此不認(rèn)可，而且因為數(shù)據(jù)沒有打通，算法就更不可能打通了。

2、因為每家做的領(lǐng)域不同，最后的結(jié)果都不可比。有些領(lǐng)域詞匯量小，比較容易，但是做出結(jié)果也可能不能通用。有些領(lǐng)域詞匯量大，但是約束很多，所以能說的內(nèi)容不多，導(dǎo)致比較容易識別，也不能通用。

3、因為每家訓(xùn)練集不一樣大，而訓(xùn)練集越大，一般結(jié)果越好。所以，有可能結(jié)果做的好，被認(rèn)為并不是靠算法，而是靠數(shù)據(jù)量大。(責(zé)任編輯：方向)

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