{"text":[[{"start":10.51,"text":"也许不是像蒙太古(Montague)和凯普莱特(Capulet)两大家族（《罗密欧与朱丽叶》中两位主角所属的家族——译者注）那样水火不容，也不像鲨鱼队(Sharks)和喷气机队(Jets)（两支冰球队伍——译者注）那样针锋相对，但在极客的世界里，竞争也是非常激烈的。"},{"start":30.39,"text":"数十年来，在研究人工智能的专家圈子中，两个相互竞争的“部落”一直在世界各地的研究实验室和会议厅里激烈交锋。"},{"start":40.6,"text":"但他们挥舞的不是刀剑或弹簧刀，应该说，他们没有比数学模型和计算机代码更具威胁性的东西了。"}],[{"start":49.29,"text":"“联结主义者”(connectionist)部落认为，计算机可以通过处理大量相互关联的计算，以人类的方式学习行为。"},{"start":57.22,"text":"而“符号主义者”(symbolist)则认为，机器只能遵循互不相关的规则，机器的指令包含在特定的符号中，比如数字和字母。"}],[{"start":66.9,"text":"人工智能先驱最初对联结主义者的理念报以极大的热情，但随着研究人员意识到人类和机器智能的属性非常不同，符号主义者开始占据主导地位。"},{"start":79.38000000000001,"text":"但过去十年，特立独行的联结主义者进行了复仇，人工智能领域许多最显著的进步都出自他们这派，比如语音和图像识别系统、会话机器人、半自动驾驶汽车，以及2016年因在极其复杂的围棋比赛中击败世界最强冠军而声名大噪的AlphaGo程序。"}],[{"start":101.39000000000001,"text":"这场正在迅速改变世界的智能复辟正是科技领域作家凯德•梅兹(Cade Metz)内容丰富多彩、值得一读的著作《天才制造者》(Genius Makers)中谈论的主题。"},{"start":112.14000000000001,"text":"随着计算机逐步侵入我们生活中几乎每个角落，这些人工智能研究人员开始成为我们算法时代的设计师，决定着我们能吸收到哪些信息，以及会做出怎样的决策。"},{"start":125.99000000000001,"text":"因此，更多地了解他们是谁、他们在想什么，是非常重要的。"}],[{"start":131.35000000000002,"text":"正如梅兹所阐释的那样，神经网络的联结主义理念——即模仿人类大脑的功能——可以追溯到上世纪50年代。"},{"start":140.63000000000002,"text":"但到了世纪交替时，大多数人工智能研究人员放弃了这一领域，认为这是一条死胡同。"},{"start":148.11,"text":"人工智能领域最强大、最令人敬畏的先驱之一马尔温•明斯基(Marvin Minsky)对研究这个领域的人员发出嘲笑。"},{"start":156.32000000000002,"text":"他对一名研究人员说：“像你这样聪明的年轻人怎么能在这种事情上浪费时间呢？”"}],[{"start":163.16000000000003,"text":"然而，一位研究人员所称的“神经网络地下党”让这种信念得以延续。"},{"start":169.12000000000003,"text":"其中一位拥护者是出身英国科学世家、现为多伦多大学(University of Toronto)教授的杰弗里•欣顿(Geoffrey Hinton)，尽管他忍受着前后两位妻子因癌症去世的痛苦、以及导致他无法坐住的背部疾病，但他还是以非凡的远见和决心给这个领域注入了新活力。"}],[{"start":187.57000000000002,"text":"随着计算机性能变得更加强大，数据集规模激增，算法变得更加复杂，像欣顿这样的深度学习研究人员能够取得越来越令人印象深刻的研究结果，人工智能领域的主流群体再也不能忽视这些结果。"},{"start":204.02,"text":"梅兹介绍了其中几位专家的个人经历和研究进展，其中包括杨立昆(Yann LeCun)、约舒亚•本希奥(Yoshua Bengio)、吴恩达(Andrew Ng)和杰米斯•哈萨比斯(Demis Hassabis)。"},{"start":214.01000000000002,"text":"其中哈萨比斯是总部位于伦敦的、发明了AlphaGo程序的DeepMind的联合创始人。"}],[{"start":221.07000000000002,"text":"当这些深度学习系统的潜力被认识到时，谷歌(Google)、Facebook、亚马逊(Amazon)、微软(Microsoft)和中国百度(Baidu)等大型科技企业争相与顶尖研究人员签约，这些研究人员的薪水能够与美国国家橄榄球联盟(NFL)四分卫的薪水相媲美。"},{"start":238.46000000000004,"text":"欣顿曾为他创办的只有三个人的初创企业举行过拍卖，随后在2012年以4400万美元的价格将它卖给了谷歌。"},{"start":248.47000000000003,"text":"同样于2014年被谷歌收购的DeepMind的人员成本约为每名员工37.1万美元。"}],[{"start":255.95000000000002,"text":"正如你对《纽约时报》(New York Times)的科技记者所抱有的期待一样，梅兹的著作参考了大量资料并进行了细致的研究。"},{"start":264.56,"text":"在8年中，他采访了逾400人。"},{"start":267.65,"text":"不过，一些最具争议性的问题在书中虽有涉猎，却没有得到应有的深入探讨。"}],[{"start":274.58,"text":"根据梅兹的记述，刚刚颇具争议地被谷歌解雇的两位人工智能伦理研究人员——玛格丽特•米切尔(Margaret Mitchell)和蒂姆尼特•格布鲁(Timnit Gebru)多年前就曾抱怨这个领域令人震惊地缺乏多样性。"},{"start":288.81,"text":"在一次人工智能会议上，格布鲁统计了一下，在5500名与会者中，只有6名黑人，而且都是男性。"},{"start":297.97,"text":"但梅兹并没有充分地说明米切尔所说的“全是男人”的现象会造成什么后果。"}],[{"start":304.25,"text":"他也没有就模型的局限性和巨大能源消耗的问题向顶级研究员发出有力的诘问。"},{"start":311.25,"text":"他们宣称要实现人工通用智能——即机器智能在各个领域都超越人类——的雄心令许多观察人士害怕，而书中基本上没有对这一点提出质疑。"}],[{"start":323.14,"text":"《天才制造者》是一本还算不错的读物，但是读者看完以后，可能会觉得要是作者展示了更有深度的洞悉就好了。"}],[{"start":332.87,"text":"《天才制造者：一群将人工智能带给谷歌、Facebook乃至全世界的特立独行的人》(Genius Makers: The Mavericks Who Brought AI to Google, Facebook and the World)，凯德•梅兹(Cade Metz)著，兰登书屋(Random House Business)出版，建议零售价20英镑，384页"}],[{"start":350.95,"text":"约翰•桑希尔(John Thornhill)是英国《金融时报》的创新编辑"}],[{"start":355.09,"text":"译者/何黎"}]],"url":"https://creatives.ftacademy.cn/album/001091850-cn-1616236463.mp3"}