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马斯克OpenAI实验室的17岁高中生

2017-10-28 13:44| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 15452| 评论: 0|原作者: 天才|来自: 机械鸡
摘要: Elon Musk创立非营利研究实验室OpenAI以来,已经发布了数十篇研究论文。其中10月26日发布的论文显得与众不同:它的主要作者是一名高中生。这个天才是凯文·弗兰斯(Kevin Frans),目前他正在OpenAI实习。15岁时,他 ...
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Elon Musk创立非营利研究实验室OpenAI以来,已经发布了数十篇研究论文。其中10月26日发布的论文显得与众不同:它的主要作者是一名高中生。

高中天才
这个天才是凯文·弗兰斯(Kevin Frans),目前他正在OpenAI实习。15岁时,他训练了第一个神经网络 - 被科技巨头用来识别声音或脸部。

灵感来自 Atari 游戏和 AlphaGo,他曾经阅读研究论文并动作编写了大量的代码。在他的个人网站中,从2016年至今凯文已经发表了仅20篇文章,从Tensorflow、CNN到GAN。


“我喜欢让电脑,做以前你认为不可能的事情,”凯文说道,言语间带着孩童般的微笑。比如,他之前研究过,通过神经网络(Tensorflow + cGANs)以漫画的风格自动为二次元草图着色。


凯文在OpenAI实验室对很多研究都充满好奇,他会一股脑的扎进去研究,有些研究有些进展,但又偶尔被被难住。

他决定发电子邮件给OpenAI研究员约翰·舒尔曼(John Schulman )求助。他们会一起研究舒尔曼的论文,舒尔曼不经意浏览了凯文的博客,感到惊讶。他说:“我没有想到这些电子邮件是一名高中生发的。”

凯文在OpenAI实习时的面试官正是舒尔曼。当舒尔曼把凯文招进OpenAI时,凯文是没有学位或在研究生学历的实习生。接着,凯文开始研究一个棘手的问题 - 机器如何挖掘以前学到的知识来解决新问题?

对于人类来说,即使你是第一次做饭,也不必重新学习如何和面或者做焦糖洋葱。相比之下,机器学习软件通常必须对每个新问题,进行重复冗长的训练。

凯文的新论文,以及舒尔曼和加州大学伯克利分校的新论文,都报导了这个问题的新进展。凯文说:“如果可以解决这个问题,这对机器人技术而言也是一个大的突破。” 

他开发了一种算法,帮助虚拟机器人学习哪些肢体运动可以应用于多个任务,例如步行和爬行。在测试中,算法帮助具有两条和四条腿的虚拟机器人适应新任务,包括更快的在迷宫中导航。
OpenAI官网发布的视频中,介绍了一个类似蚂蚁的机器人。这项工作已经提交给ICLR,机器学习的较高级会议之一。舒尔曼说:“凯文的论文,为这个问题提供了一种全新的解决方案,而且一些结果超出了以前的验证。”

跆拳道黑带&东方风神录
凯文不只对计算机感兴趣,他也是跆拳道黑带选手。他对AI的一些热情,可能来自加利福尼亚州帕洛阿尔托—硅谷的中心。

凯文说,他在没有父母的帮助下,自己开始了AI相关的探索,但他并不是家里的计算机迷。他的父亲在上市的半导体公司Xilinx进行硅芯片设计工作。(要想成为天才,你先得有个牛X老爸...)

凯文与一般的00后没什么区别,也喜欢二次元,对东方风神录 Mountain of Faith着迷。东方风神录 Mountain of Faith是由上海爱丽丝幻乐团制作的弹幕射击游戏,是东方Project的第10作。他还因此开发了游戏攻略,并把代码放在了Github上共享。


你可能已经猜到,凯文是一个天才。普林斯顿大学教授奥尔加·拉科夫斯基(Olga Russakovsky)从事机器视觉工作,他说在这么小的年纪,能在机器学习方面做出如此卓越的研究贡献非常少。

一般来说,传统教育体制的孩子们,比较难学习机器学习和AI,AI并不像数学或科学等课程,有老师教并可以做课外活动,想要获得相关的教育资源也是一个障碍。

当凯文的台式电脑没有足够的能力,来测试他的想法时,他拿出了信用卡,在Google的云计算服务上开了一个帐号,把他的代码放在了云端。他建议对机器学习感兴趣的其他孩子也去尝试这么做。

他说:“较好的老师是自己,大胆尝试亲力亲为。

AI的社会性
Russakovsky是普林斯顿大学教授、AI研究员,试图让更多的高中生关注人工智能。原始初衷是,Russakovsky觉得AI这个领域,男性,土豪和白人居多。

她和李飞飞共同创办了AI4ALL,这是一个公益组织,为不同背景的高中学生,提供与 AI研究人员合作和学习的机会。
上排左二为Russakovsky

Russakovsky说:“AI是一个将彻底改变我们社会各个方面的领域,我们不可能由高富帅人群来主导。

回到帕洛阿尔托,凯文一直在考虑帮助下一代人工智能专家。他有一个七岁的弟弟。“他也对编码感兴趣,”凯文说。“也许当他年纪大了,我可以帮助他。

话说,你也还未成年吧...

了解凯文:
https://github.com/kvfrans
http://kvfrans.com

Paper:
https://blog.openai.com/learning-a-hierarchy/

参考:wired

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