我看見的世界(48)_李飛飛

四八

　　幾個世紀後，新興的眾包實踐基於同樣的理念：真正的智能自動化仍然最適合由人類來完成。亞馬遜土耳其機器人（Amazon Mechanical Turk，AMT）圍繞這個概念建立了一個市場，「請求者」可以發佈「人類智能任務」，由貢獻者完成，這些貢獻者被稱為「土耳其人」（Turker），他們可能來自世界上的任何地方。從理論上講，這個模式很合理，似乎可以提供我們想要的一切：既有人工標注圖片帶來的智慧成分，又有與自動化相當的速度與規模。有趣的是，亞馬遜稱之為「人工人工智能」，這個名字相當貼切。

　　我急匆匆地穿過走廊找到了鄧嘉，但他並沒有像我這般興奮。在經歷了種種挫折之後，他有充分的理由對再次碰運氣保持警惕。但在經歷了這一切之後，他可以看到，這真的可能是我們一直在等待的救命稻草。他看起來既猶豫又寬慰。最終他同意了：亞馬遜土耳其機器人值得我們再試一次。

　　我的北極星開始重新閃耀，我不禁再次感歎時機的重要性。ImageNet之所以能夠存在，要歸功於互聯網、數碼相機和搜索引擎等眾多技術的融合。現在，一個一年前還幾乎不存在的平臺提供的眾包服務，成為讓我們的項目臻于圓滿的關鍵因素。這件事就是最好的例證，它讓我深刻瞭解到，任何一個科學家的默認立場都應該是絕對謙卑，他們應該明白，沒有哪個個體的智慧能有意外之力的一半強大。

　　亞馬遜土耳其機器人改變了一切。它把我們起初的大學生標注員隊伍變成了一個由數十人、數百人、數千人組成的國際團隊。隨著我們獲得的支持不斷擴大，鄧嘉給出的預計完成時間急劇縮短，先是15年，然後是10年、5年、2年，最後不到1年。這為我們提供了全新的視角來看待預算，徹底顛覆了ImageNet的成本效益。曾幾何時，我們的預算只能招到幾個標注員，連一個房間都站不滿，而現在足以聘請一支遍佈全球並通過互聯網連接的眾包團隊。

　　在這個過程中，我開始越來越多地利用我在實驗心理學方面的經驗，幫助鄧嘉創建一套系統，既可以最大限度地利用標注員的時間和注意力，又能盡可能地減少他們被誤導、困惑或被操縱系統的機會。有時，土耳其機器人感覺就像我和克裡斯托夫在加州理工學院做的人類心理物理學實驗，目標是從陌生人的感知中提取微妙但重要的信息，只不過現在將範圍擴大到了全球。在某些方面，工作難度降低了：我不需要去閱讀別人的想法，而只需要把正確的標注應用到我們批量下載的圖片上。然而，與此同時，工作也複雜多了：標注圖片看似簡單，但在實際操作上，卻需要從數以萬計的預定義列表中精確選出正確的類別。

　　然而，並非所有挑戰都是技術性的。還有一些人文問題，比如人們對眾包可能具有剝削性的擔憂。雖然這種可能性直到多年後才引發廣泛討論，但即使在當時，也很難避免這種思考。這種反思促使我們在資金允許的情況下，為每張圖像支付盡可能多的費用。ImageNet是一項純粹的科學研究項目，無須考慮利潤問題，這讓我們做決定變得容易很多。

　　對相關問題的研究也令人振奮，至少在當時是這樣。2007年亞馬遜土耳其機器人的一項人口統計發現，大多數貢獻者將這項服務視為一種愛好或副業收入，而不是謀生的主要手段。當然，隨著零工經濟在後來幾年的興起，情況變得複雜很多。如今，已經很難將大數據的力量與其人力成本分離開來。

　　就這樣，每天都有成千上萬張新圖像被標注出來。在ImageNet發展的高峰期，我們是土耳其機器人平臺上最大的雇主之一，這一點從我們每月的服務賬單上也能看出。成本的確很高，但效果也很顯著。

　　然而，我們的預算困境還沒有結束。雖然土耳其機器人價格合理，但ImageNet規模實在太大，所以我們很快發現自己再一次接近預算極限。從嚴格意義上講，我們知道我們有能力完成這項工作，但我們不能排除可能發生的附帶損失。ImageNet可能是我們最大、最昂貴的單個項目，但它遠不是唯一的項目；我們同時還在繼續研究算法，研究生和博士後都在探索識別照片中物體，甚至是在視頻中識別人類動作的新技術。每位研究人員都享有生活津貼，我們在提供津貼的同時，還為每個實驗室都準備了額外的現金，以備不時之需。ImageNet比以往任何時候都更接近完成的目標，但在這個過程中，它也把其他項目都推向了邊緣。

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　　在兩年多的時間裡，我們的財務狀況一直岌岌可危，那是一段痛苦的日子，哪怕是路途中的一個小顛簸，都有可能讓我們人仰馬翻、一蹶不振，但ImageNet日臻完善，終於成為我和鄧嘉一直憧憬的研究工具。我們實驗室自然是第一個將其投入使用的。即使是在未完成的狀態下，它的影響力也讓我們備受鼓舞。完工在即，我們不再需要依靠想像力；大家第一次清楚地意識到，我們正在創造一個值得與全世界分享的東西。

　　在那段時間裡，我工作之外的生活異常穩定。母親的健康狀況如預期中一樣繼續惡化，但自她從乾洗店退休後，就再也沒有遇到過我們一直擔心的那種令人心驚肉跳的危機。她甚至還培養了業餘愛好，對攝影產生了濃厚的興趣。父親的生活方式也變得更加休閒，多年來第一次可以自由地享受烹飪的簡單樂趣。我和西爾維奧之間的距離仍然讓我們感到困擾，但我們在安阿伯和普林斯頓之間已經往返太多次，幾乎形成條件反射了。事實上，由於西爾維奧每次來看我都是同一個路線，後來連飛行員都認得他了。

　　我還開始不定期地前往舊金山灣區，拜訪斯坦福大學的機器學習和計算機視覺先驅，其中包括吳恩達（Andrew Ng）、達夫妮·科勒（Daphne Koller）和塞巴斯蒂安·特龍（Sebastian Thrun）。我們見面時會先進行友好的思想交流，他們會對ImageNet給予肯定（這類對話為數不多）。不過，就像幾年前在普林斯頓大學時那樣，對話很快就會變得更加正式。最後，我接到了計算機科學系主任比爾·達利（Bill Dally）的電話，他代表了官方的意見，詢問我是否有興趣把實驗室搬到加州。

　　我在普林斯頓大學做教師尚不到三年，無法想像在此時另謀職業。但我從來沒有親身體驗過斯坦福這樣的大學，也沒有經歷過矽谷這樣的地方。我在新澤西州的一個移民社區長大，之後幾年一直隱居在學術界，除了中餐館和乾洗店，我對商業世界知之甚少。相比之下，斯坦福大學處於科技行業的核心地帶，我們研究探索的想法在這裡得到了全球範圍的實踐。雖然我個人對進入這個世界並不渴望，但斯坦福大學給這個世界帶來的影響力給我留下了深刻的印象，惠普、思科、太陽微系統、穀歌等眾多公司都與這所學校有著千絲萬縷的聯繫。我在這裡遇到的每個人似乎都被觸及真實人類生活的可能性激勵著。

　　儘管如此，對於搬到灣區這件事，我的內心還是非常矛盾。普林斯頓大學對我的職業生涯的幫助比其他任何學校都要大。在我高中畢業時，普林斯頓大學通過一攬子經濟援助計劃，在一個下午就改變了我的人生，每次回想起來都讓我感動不已；然後它又給了我第二次機會，讓經驗尚淺的我擔任助理教授，還為我提供了自己的第一個實驗室和第一個博士生，讓我有機會與我熱愛和敬重的同事們一起成長。

　　我還要考慮一些人，而且比以前考慮得更多。父母的需求把我推向了一個方向，因為在帕薩迪納的生活表明，西海岸的氣候對母親來說更為溫和。但對薩貝拉一家的思念又把我推向了另一個方向。他們不再是我的「美國」家人，而是我真正的家人。一想到我們又要遠隔幾千千米（這次也許是永遠分開了），我就非常心痛。西爾維奧介於兩者之間，不管怎樣，他都會留在密歇根，只是我搬到加州會讓我們異地婚姻的距離更遠。

　　然而，如果僅是以一名科學家的身份來做決定，那就簡單多了。我處於迅猛發展的年輕領域，這個領域有希望在我的有生之年改變世界。我在斯坦福大學遇到的人同我一樣，由衷地相信這一點。普林斯頓大學讓我有家的感覺，但我不能否認，斯坦福大學似乎更適合我的研究。事實上，我想得越多，就越擔心像「家」一樣舒適的地方在這種時候可能會過於安逸。搬到一個新地方之所以吸引我，正是因為那裡不舒適。它會讓我感到不確定，甚至可能有些冒險，而我就需要這種感覺。

　　於是，在2009年，我決定再次前往西部，鄧嘉和我的大多數學生也跟隨我轉學。斯坦福大學成了我們新的學術家園，它的面積之大足以讓普林斯頓大學和加州理工學院相形見絀。由砂岩、拱門和自行車道構成的獨特建築風格非常引人注目，校園幾乎終年都沐浴在陽光下。在這一切的背後隱藏著一個歷史悠久、根基深厚的世界，雖然當時很少有人提及，但與我的工作息息相關，甚至連我自己都尚未完全領會。這個世界比機器學習更重要，比計算機視覺更宏大。這是一個幾乎被人遺忘的世界，曾經囊括了機器學習、計算機視覺以及眾多其他領域，它就是「人工智能」。

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