朱敬一專文:「人本」不是AI的全部─李飛飛的「視界」與之外

2024-02-24 05:50 朱敬一


李飛飛是 Stanford大學電腦科學教授,獲獎無數,絕對是現代artificial intelligence 重要推手之一。(取自李飛飛推特)

任何一本書如果得到某些名人推薦,它未必好看;但若一本書得到金融時報、Amazon 選書第一名,它幾乎一定好看。是後者。名人或大官推薦背後往往有人情壓力,但是媒體或銷售平台卻相對公正;這個道理,即使不用人工智慧,也是顯而易見。

依我閱讀的體會,影響李飛飛成長的背後有兩個重要因素。其一,是她的高中數學老師薩貝拉。薩氏對飛飛照顧備至,從課後閱讀到急難貸款,無怨無悔不求回報的付出,大概是一個老師能夠對學生做的極限。後來師生二人成為至友,飛飛幾乎像是蕯氏的乾女兒。如果沒有這樣一位超級「貴人」,我相信李飛飛的境遇絕對截然不同。

第二個影響飛飛的關鍵因素,是她母親長年的疾病。這樣的父母病痛對子女而言絕對是沈重的壓力,但是客觀而言,它也是把一位成功的電腦科學家「拉回人間」的重要因子。許多成功的人之所以脾氣越來越差、對屬下越來越苛、周邊越來越少人有不同意見、科學家越來越像科學怪人,都是因為「成功、再成功、更成功、超級成功⋯」這樣一個無法回頭的發展軌跡。以前的超級成功促使當事人發展出更大的野心,一波又一波,逐漸走向瘋狂。但是李飛飛身邊永遠有個「她必須彎下腰耐心傾聽」的媽媽,身體一直不好,日復一日、年復一年。這樣的羈絆,有些人視為拘束,我卻認為是「把科學怪人拉回人間」的重要因子。換一個佛家的說法,飛飛的母親,是她上輩子修來的菩蕯;那些疾病的覊絆,其實是一種人性的呼喚。

李飛飛是 Stanford大學電腦科學教授,獲獎無數,絕對是現代artificial intelligence 重要推手之一。飛飛的重要貢獻,是率先建構了一個超大圖像資料庫 ImageNet. 她建資料庫的時候還不完全知道其重要性,直到資料庫加上AlexNet的學習方式,才彰顯、發揮大資料庫對AI學習的重要。AlexNet是神經網絡的學習,像是我常說的「不住相讀書」,或是嬰兒的「自然學習」。嬰兒學習語言是從「聽父母親幾百萬句對話」開始,然後在腦袋裡自己編規則,某一天就蹦出「爸爸咬狗」這句話。父母親只需要回饋:不是不是,是「狗咬爸爸」就好了,完全不需要解釋「狗是主詞、咬是動詞、爸爸是受詞」這種「文法」。母語的文法,是嬰兒用它的「神經網絡」自行生成的。我們都知道,幾乎所有人的母語學習都比其第二語言的文法學習效果更佳,其背後有「大量文句輸入」與「神經網絡摸索學習」這兩類因素。這是我對人工智慧的粗淺理解。

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