我看见的世界(57)_李飞飞

五七

　　ImageNet规模巨大，算法学习也注定是个漫长的过程，即使只是为比赛挑选的1000个类别的子集，完成学习也需要很长时间。ImageNet涵盖了各种各样的对象，比如数字钟、篱笆、盘式制动器、秒表、意大利灰狗、微波炉、醋栗，每个类别都有上千个不同的品种。不过，AlexNet本身也是个庞大的网络。它有65万个独立神经元，通过6.3亿个连接组成网络，其中有6000万个微小的、几乎无法察觉的权重影响着连接的强度，当信号从网络的一端流向另一端时，一些连接会增强，另一些则会减弱。

　　作为整体，这些连接提供了一张巨大的画布，足以描绘整个世界。在一轮又一轮的标注中，权重不断变化，有的变强，有的变弱，有的摇摆不定，形成了一种柔韧结构，对训练做出有机的优雅反应。承载这些庞大数据的是两个英伟达图形处理器，高度专业化的硅芯片并行工作，以最快速度进行着一轮又一轮运算。

　　训练从早到晚不停地进行，直到每幅图像的每个像素都被研究完毕。几个小时变成几天，几天又变成一周。图形处理器推动之。ImageNet挑战之。AlexNet适应之。随着数以千万计的权重一次又一次地调整，整个网络出现了更庞大、更奢侈的结构。就像铁匠用锤子敲打发光的钢铁。每次微小的增量积累，直到近乎肉眼不可见的扰动变成山脉和山谷，延伸到数千维的超空间。这个网络是世界无数细节的幽灵般的均值，是1000种不同事物、每种事物1000幅不同照片留下的痕迹。这里有1000只达尔马提亚犬，那里有1000个洗衣篮，另一处有1000个马林巴琴。

　　就像地质变化一样，种种印记凝聚成了地形，从AlexNet的一端延伸到另一端。削笔刀、清真寺、海星、曲棍球——所有事物都镶嵌在这个地形之中。算法不仅“看到”了这些东西，还成为它们。我们花了数年时间在互联网上搜寻照片，这些照片形成了完整多元的机器意识空间，原始而强大，成为世界一切事物的统一表征。

　　在经过140万轮标注后，最后几张图片与其说是一场磨炼，不如说是一场加冕礼。网络的焦点穿过像素，随着熟悉模式的识别而亮起，并传递到下一层，与其他模式相结合，形成越来越强大的感知。算法的反应不再是随机的，大多数也不再是错误的。土狼。正确。台灯。正确。敞篷车。正确。显然，这是硬件、软件和数据的神奇组合，比计算机视觉领域所打造的任何成果都更接近于捕捉到塑造了人类这种哺乳动物思维的进化精神。

　　ImageNet的多样性是在全世界众包志愿者的共同努力下实现的。它所形成的拓扑结构无比多样、强大，达到了圣杯的境地。AlexNet是计算机视觉领域有史以来最大的神经网络，它的训练数据比此前任何神经网络都要丰富，而且具备了泛化能力。

　　我们要花上几个月的时间，才能真正理解在那个会议室里看到的一切，但即使在那一刻，我们也清楚地知道我们正在见证非凡之物。这么多年来，我一直希望ImageNet能够推动新事物的诞生，现在我终于明白，一切的一切，都是为了认可和表彰一种永恒的成就，我们对此刻期待已久。受生物学启发的算法几十年来一直凝视着我们，它只是需要适当的挑战，才能充分展现出来。

　　这个下午也让我们有机会回顾计算机视觉领域在过去10年的发展历程。我的实验室将所有赌注都押在了长达数年的、规模空前的数据追寻上，而辛顿的实验室则将他们的声誉都押在了卷积神经网络这套几乎已经被专业领域抛弃的算法上。我们都在赌，都有可能赌错。但在那一天，当我们看到神经网络在ImageNet强大训练能力的支持下展现出的惊人能力时，我意识到，虽然两个项目都获得了认可，但这只是因为它们是同步发展的。所有参与者都不知道，我们的每一步都相互依赖。

　　我往返佛罗伦萨的飞行时间比在佛罗伦萨当地待的时间还长。但在返程的航班上，我的感受与来时完全不同。飞机上的拥挤程度丝毫未减，我的疲惫感更加浓重，但思绪已经不再飞速奔涌——至少不像来时那样。我亲眼见证了成果。没有错误，没有疏忽，也没有文书方面的失误。神经网络起死回生，比以往任何时候都更庞大、更复杂、更强大。ImageNet已经教会了它们所需知道的一切，让它们在一次尝试中就达到了与人类能力相当的水平。

　　生物视觉的出现导致远古海洋波涛下的寒武纪大爆发，距今已经5亿年。而如今，我们很难不去联想：我们是不是正处于一个类似拐点的边缘？机器视觉的兴起是否会引发一轮数字进化新浪潮呢？

　　我在来时飞机上狂躁的思绪和焦灼的问题一扫而空，取而代之的是一种意外的感觉。不是平静，而是大悟，是沉思。这一次，从起飞到着陆，我一直静静地坐着，脑子里只回荡着一个念头：历史刚被创造出来，而世界上只有少数人知道。

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