OpenAI17歲天才少年引發深度探討

最近又被天才少年刷屏了。

這一次是OpenAI的實習生凱文·弗蘭斯（Kevin Frans），一個17歲的天才少年，還沒有上大學就已經在AI界頂級盛會ICLR以第一作者身份提交了論文。

更虐的是，弗蘭斯已經有7年的編程開發經歷，兩年前就訓練了第一個神經網路——科技巨頭都在使用的一個語音或人臉識別系統。

細數弗蘭斯的過去，簡直就是開掛的人生。

受Atari遊戲和Alphago的新聞報道的啟發，他大量閱讀研究論文，構建出了論文中描述的東西。

通過研究，他用TensorFlow+cGANs自動為二次元漫畫草圖著色。

後來，弗蘭斯登陸了OpenAI，從此與OpenAI實驗室結下了不解之緣。

在解決實驗室發布的一系列問題時，雖然取得了不小進展，但我們的主角被一些問題卡住了，於是他大膽給OpenAI的研究員喬恩·舒爾曼發郵件徵求意見。經過一段時間的郵件往來，弗蘭斯成功引起了舒爾曼的注意。舒爾曼偷偷瀏覽了弗蘭斯的博客，感到十分不可思議，因為只通過郵件往來，他從未感覺對方只是個高中毛孩子。

更巧的是，弗蘭斯去OpenAI申請實習時，面試官恰巧是舒爾曼。原來，開掛的人生早有伏筆。

今年夏天，作為唯一一個沒有任何學位的高中生，弗蘭斯開始著手處理一個棘手的問題。這個問題阻礙了機器人和其他人工智慧系統的發展——機器如何利用之前學到的東西解決新問題。

當然，我們人類不需要再思考這種問題，但是機器不行。每要解決一個新問題，機器都需要經過漫長又重複的訓練才可以，即使這些問題有很多共同之處。

弗蘭斯的新論文《Meta Learning Shared Hierarchies》，是與舒爾曼以及其他三名加州大學-伯克利分校的學生合作完成的，該論文就介紹了這一問題的最新進展。弗蘭斯說:「如果這個問題能得到解決，它可能是機器人技術上的一個重要突破。」

弗蘭斯開發了一種演算法，幫助腿式虛擬機器人學習能夠完成多個任務（如行走、爬行）的肢體動作。在測試中，演算法協助兩腿和四腿虛擬機器人適應新任務，包括更快地在迷宮中導航。OpenAI官網也掛出視頻，展示了一個長得像螞蟻的機器人。目前，弗蘭斯的論文已提交ICLR 2018。

「伯樂」舒爾曼對弗蘭斯的研究也給予了高度評價:「凱文的論文為這個問題提供了一種全新的方法，一些結果超越了以前的所有表現。」

從事機器視覺工作的普林斯頓大學教授奧爾加·拉克夫斯基（Olga Russakovsky）也對弗蘭斯的表現有高度認同。她認為，小小年紀，能在機器學習方面有如此成就，已非尋常之輩。她說，傳統體制中的孩子想要接觸機器學習和人工智慧是很難的，這些不像數理化，已經有了長期傳統的課外競賽和輔導。另外，想要獲取優質的計算資源也是一個難題。

弗蘭斯當初就遇到過這種問題。當他的台式機無法測試一個新想法時，他毅然拿出借記卡，在谷歌雲計算服務中開了個賬戶，把代碼放在上面運行。

當然，主角光環罩頂的弗蘭斯之所以成功還有一些其他原因。比如，他認為自己的母校氛圍很好，讓他對人工智慧充滿了熱情。再比如，他並不是家裡唯一的電腦高手，他的父親就在上市公司FPGA生產商賽靈思做硅晶元設計。

弗蘭斯的新聞一出，立馬引起了廣泛的探討。

有人羨慕。

有人提出質疑，比如認為現在機器學習領域論文越來越水，或者弗蘭斯有個牛X哄哄的爸爸。

當然，也有人認真從教育的角度探討了這一現象。

更有讀者表示：「看了他的故事，我不禁思索：哪些事情變了？又有哪些事情沒變？答案其實很簡單：變的是孩子使用的工具，變的是孩子選擇的課題。不變的是孩子們的探索其實需要的永遠是一個普惠 (inclusive) 的支持系統，而不是用『孩子需要學什麼』這種方針來決定教育內容的方向，在信息部落化和教育破碎化的時代，這一點更為重要，已經沒有一個單一的教育方向適合所有人，我們得把自己拉高一層來想事情。

「凱文的故事會在中國發生嗎？我覺得難度很高，因為支持系統不足，不過雖然我們沒有OpenAI這種頂尖的AI實驗室，若是我們把視角拉到全球化，像Google Cloud這種以普惠AI為使命的雲平台或許可以視為各地支持系統的一部分，重點是在於我們引導孩子們懂得去取得這些資源。

「人類窮盡腦力發展至今，累積出龐大、沒有任何一個人能夠全部吸收的共享知識庫，但AI時代的到來卻反而提醒我們，現在不用傷腦筋要教小孩子什麼課程內容了，我們要重新專註在發展人類與生俱來的特質：好奇、熱情、自由探索、自我覺察、勇氣。學習如何學習，無論身處何種時代，這都是不變的學習法則，不只孩子，我們每個人都一樣。」

【智能觀】天才需要開放式的教育和引領，庸才需要系統式的教育和規範。其實這才是真正的有教無類和因材施教吧！

（參考：wired、人工智慧兒童學園）

—完—

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