人物 | Ian Goodfellow亲述GAN简史：人工智能不能理解它无法创造的东西

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参与：黄小天、蒋思源

著名物理学家、加州理工学院教授以及畅销书作者理查德·费曼（ Richard Feynman）离开人世的那一天，其教室的黑板上写着：「我不能创造的，我也不理解（What I cannot create, I do not understand）。」

当 Ian Goodfellow 解释其在谷歌大脑正进行的研究时，他引用了费曼的这一格言，但他指代的不是自己或者谷歌的任何员工，而是机器：「人工智能不能创造的，其也不理解（What an AI cannot create, it does not understand）。」

Goodfellow 是当今人工智能领域最重要的研究者之一，在 OpenAI （谷歌大脑的竞争者，由 Elon Musk 和 Sam Altman 联合创建）短暂工作之后，他又重返谷歌，组建一个新的研究团队探索「生成模型」，其可以创建图片、声音和真实世界的其他表征。 Goodfellow 同意费曼的观点，认为这一努力是实现所有人工智能的一条重要路径。

Ian Goodfellow 说：「这会促进人工智能学习真实存在的世界结构。」

「如果人工智能对世界的想象包含真实细节，即懂得如何生成真实的图像和声音，这会促进人工智能学习真实存在的世界结构。」Goodfellow 解释说。「世界结构可以帮助人工智能理解其看到的图像或听到的声音。」

2014 年 Goodfellow 还是蒙特利尔大学的一名博士生，在酒吧的一次醉酒争论后，他就已在构想着一种称为「生成对抗网络」或者 GAN 的人工智能技术。然而，醉酒带来了灵感，这是一个十分优雅的想法：第一个人工智能创造逼真图像，第二个人工智能分析其结果，并确定这张图像是真是假。Goodfellow 说：「你可以将此看作是一位艺术家（生成模型）和一位艺评家，艺术家想要愚弄艺评家，使其相信艺术家的生成的图像是真的。」由于第二个人工智能在鉴别图像真假上十分卖力，第一个人工智能可从其学到通过自学无法学到的方式来仿制逼真图像。在这一过程中，这两个神经网络不断推动人工智能前进直到有一天计算机可以脱离人类的指导而存在。

监管 Facebook 整个人工智能研究的 Yann LeCun 说：「GAN 是近 20 年来深度学习领域诞生的最酷想法。」深度学习是人工智能的一个分支，其改变了包括谷歌、微软、亚马逊以及 Facebook 在内的所有互联网巨头的发展发向。Goodfellow 的想法仍然有待完善，但已快速扩展到整个人工智能领域。许多研究者，包括 LeCun，认为他们可以通过它实现「无监督学习」。即这一人工智能研究领域的伟大抱负：实现无需人类直接干预的机器学习。

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