15歲就拿下《星海爭霸》西班牙冠軍 如今他用神經網絡「訓練」Google翻譯

在Google雇用的眾多科學家中,Oriol Vinyals看起來雖不特別起眼,但Gmail的自動回覆功能,正是出自他手,而最近,他還忙著透過神經網絡,「訓練」Google翻譯;鮮為人知的是,這名優秀的科學家,15歲時,就拿下《星海爭霸》西班牙冠軍,也開啟了他日後的人工智慧研究之路。 ▲Oriol Vinyals談論深度學習的影片。(影片/取自YouTube,若遭移除請見諒) AlphaGo打敗中國棋王柯潔,除了DeepMind公司是關鍵外,旗下許多優秀的員工也是重要關鍵之一,其中最知名的莫過於Oriol Vinyals,他所發表有關《神經情景控制》論文相當重要。值得一提的是,2016年時,他曾被「麻省理工學院技術評論」,評為35歲以下的35名創新者之一。 2▲2016年時,他曾被「麻省理工學院技術評論」,評為35歲以下的35名創新者之一。(圖/翻攝自官網) Oriol Vinyals是Google的研究科學家,之前在Google Brain團隊工作,後來加入Google DeepMind團隊,畢生致力於深度學習技術以及機器學習的研究。 ▲Oriol Vinyals談論機器學習的演講影片。(影片/取自YouTube,若遭移除請見諒) Oriol Vinyals出生於西班牙的巴塞隆納,2007年完成了數學和通訊工程的雙學位的學習。早在那時就興起了想去美國研究人工智慧的念頭。他在卡內基梅隆大學待了9個月,在那完成了學位論文後,就去加州大學聖地牙哥分校獲得了碩士學位,之後在2009年到柏克萊攻讀電子工程與計算機科學博士學位。 博士期間,他曾進入Google實習,那時遇到了深度學習領域的知名專家Geoffrey Hinton並和他一起工作,他加速了對深度學習的興趣。因為在微軟和Google獲得了很棒的實習經驗,從那時起,他就決定要在業界工作。 2013年,他在Google正式工作。一開始將研究興趣集中在語言識別和優化上(強調自然語言處理和理解),這導致了日後開始用「深度學習」解決這些問題和另一些相關問題,這其中就包括最近的『通過數據產生學習算法』的問題。 Oriol Vinyals在加州大學柏克萊分校學習時,協助發明了一個能夠自主進行《星海爭霸》對戰遊戲的人工智慧程式,並以遊戲中的蟲族「主宰」(Overmind)命名,這代表了「機器學習」(Machine Learning)領域的巨大成功。 如今,Vinyals加入了Google人工智慧團隊,研究自然語言翻譯的新技術。有一天,他突然興起了一個念頭 ,決定試試看電腦是否能準確地描述一幅圖像。這也算是一種翻譯,只不過是將圖像翻譯成文字。他表示,「我清楚地記得,我只有改變了一行代碼,將原來的法語翻譯輸入部分,改為輸入一幅圖像。」 緊接著第二天,他向程式輸入了一個熱鬧市集攤位的場景圖像,在攤位旁邊還堆放著很多香蕉。程式處理的翻譯結果描述為,「一群人在市場攤位前買水果。」機器描述的結果相當精確,令他感動萬分。 回憶起當時的情景,Vinyals仍舊非常激動:「翻譯成功了!翻譯結果不是只有簡單的描述『人們在街上』,而是運用複雜的思維邏輯方式,來深度解讀圖像。」 這項技術現已運用到Google圖像搜索(Google Image Search)技術中,幫助用戶在輸入相關的搜索圖片時解析圖像,並顯示出相對應的文字內容。此外,Vinyals還曾和同事開發了一種在Gmail中使用的自動回覆(Smart Reply)的技術,能夠自動地讓電子郵件的做出簡短回覆。 目前,Vinyals加入了位於倫敦的Google DeepMind的團隊後,他正致力於開發能夠在複雜戰略遊戲中自主學習,並最終贏得遊戲的智慧程式,不是依靠死板編碼的遊戲規則,而是賦予程式自主學習經驗的能力。 Oriol Vinyals15歲時,曾著迷於《星海爭霸》,這是款講述3個種族之間鬥爭的遊戲,包括人類、神秘而強大的神族以及異形蟲族。Vinyals玩得得心應手,年紀輕輕就成為西班牙排名第1的玩家。他提到「我知道遊戲會改變我的生命,從那時起我就對人工智慧所著迷。」 Oriol Vinyals指出,《星海爭霸》遊戲可協助未來AI的開發、測試,而且能即時回饋,是很理想的研究環境,因為它是一款即時戰略遊戲,遊戲過程相當複雜且快節奏,被認為是AI與人類對戰的理想戰場。 ▲《星海爭霸》遊戲可協助未來AI的開發。(影片/取自YouTube,若遭移除請見諒) 他指出《星海爭霸》系列遊戲,不但需要玩家制訂長遠戰略、資源管理,同時要在戰場上施展快速控制及靈活的戰技,這類遊戲對AI研究人員來說,是虛擬與現實生活的橋樑,遊戲世界所需要的技能,最終也能用於解決現實生活中的挑戰。 機器人知識庫 【神經網路】在機器學習和認知科學領域,人工神經網路(英文:artificial neural network,縮寫ANN),簡稱神經網路(英文:neural network,縮寫NN)或類神經網路,是一種模仿生物神經網路(動物的中樞神經系統,特別是大腦)的結構和功能的數學模型或計算模型,用於對函式進行估計或近似。神經網路由大量的人工神經元聯結進行計算。大多數情況下人工神經網路能在外界資訊的基礎上改變內部結構,是一種自適應系統。現代神經網路是一種非線性統計性資料建模工具。」

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