OpenAI背后那些有趣的人和事

这可是人气超人马斯克与众硅谷科技富翁无数次脑洞碰撞后,配合决定成立的,特地用于防止人工智能的灾难性影响的非营利组织。

它的方针很是明白,就是要确保人类平安,确保人类的权益不受将来机械人的影响,确保人类能够长久地与智能机械人共存。

它就分心干这一件事,经费由马斯克等大佬来承担,因而无需在生计方面华侈时间。

OpenAI的文化是:强烈激励研究人员颁发作品,无论是论文、博客文章,仍是代码,而且它的专利(若是有的话)将与世界分享。

就在这么一个高贵的纯粹的离开了初级趣味而又奥秘莫测的组织里,背后其实有良多你不晓得的风趣的工作。

你可晓得,在OpenAI工作的是如何一群牛人?他们几乎就是“逗比”和“传奇”的现身说法。

有人已经被误发病危通知书,在“生命最初一刻”,俄然认识到本人对机械算法才是真爱啊。在确保身体无恙后,起头扎根真爱,昂首算法,终成该范畴的一代名将;

还有人由于创始人结业于统一所学校,一拍脑袋,“啪”,从此一入OpenAI深似海……

你认为OpenAI是个高端大气上档次的地儿?你认为这里遍及了各类小零件,有着超等计较机,有牛气的巨型机械人……你又错了……

今天,营长就率领列位小伙伴一同去看看OpenAI到底是啥样,它背后到底有着如何的逗比的人和事儿。

好吧,这里只要一个机械人,可是它真的很小。它被鹅卵石那样的材料包抄着,因而,即便呈现编程错误,它也不会四处搞粉碎滴。

正如OpenAI的计谋通信总监Jack Clark所言:“唉,别认为我们有啥高峻上的,这个房间里的东西比你想象中的AI该当有的样子差太多了。”

OpenAI的办公室,现实上也就只要一些书桌,笔记本电脑和豆豆椅。除去阿谁迷你机械人有点小新意,它底子就是个小破创业公司的既视感嘛。

“这是我们每周二开例会的地儿,”Clark所说的会议室,也就是他们的“奢华地儿”,不外是几十把椅子随便散落的空位儿。两头有一个大白板能够写工具,还有一个大电视。

每周开例会时,人们站起来,陈述他们的工作,或者是研究的冲破,或者是工程新软件的细节,就在这个破地儿。

而就在这个所谓的地儿,每周,全球最伶俐的一群人,在这里充实碰撞着全球最前沿的思惟。

Clark引见到,这里人才辈出,搞机械人研究的,搞生成匹敌的……若是你领会了人们在这里做的工作,你就会认识到,这个看似平平无奇的处所,正在发生何等不成思议的工作——它有可能改变人们利用和思虑手艺的体例、人们每天的行为体例,以及人们对人工智能超越人类的性质的思虑体例。

OpenAI的结合创始人Greg Brockman在一篇博文中写道:“你认为呢,我们可都是带着设法去加入晚宴的。”

这位曾担任收集领取平台Stripe首席手艺官的Brockman对AI极感乐趣,但他对AI并不领会。

后来,有报酬Brockman和YC总裁Sam Altman牵线搭桥,他人就AI话题聊开了。

Altman告诉Brockman,他不断在考虑通过YC来成立一个AI尝试室。

几个月后,Altman邀请了Brockman再次共进晚餐。当然,还有那位当之无愧的科技界的人气巨星Elon Musk等。

在晚餐上,大师环绕着人工智能畅所欲言。氛围之火热,会商之前沿,碰撞之激烈,逻辑之严密,让Brockman真真是大开了眼界。

Brockman在之后回忆说:“Musk和Altman真是让人倾佩,他们是真正在为人类的将来着想,他们对于将来AI的理解很是深刻,出格是此中的隐患。嗯,AI平安确实是个大问题,很明显,他们早就起头步履了。”

在Brockman看来,Musk和Altman这两小我的思维体例很是契合,他们都不喜好闭门锻炼算法这个体例,他们的方针很是明白,就是尽全力,让尽可能多的人们能普遍地参与进来,尽可能多得激励分享。

Brockman说道:“他们的谈话,老是集中在到底什么样的组织才能够最好地确保AI对人类是无益的这件工作上。他们真的很了不得。”

而这,简直是马斯克不断勤奋在做的事:成立一个非营利机构,优先包管人类的将来有好的成果,而不是各自的公司好处。

就在那次晚餐后不久,OpenAI便降生了:由Brockman和Sutskever掌舵。Brockman专注于团队的文化扶植;Sutskever则专注于团队的研究议程。在短期内,他们将筹集跨越10亿美元的资金。(营长说说:不愧是大佬啊。先定个小方针,筹集个10亿美金再说,让大师分心搞研究,)

他们设法吸引国内最顶尖的AI研究人员,许诺绝对有合作力的薪水和绝对的贸易自在。但愿这些顶尖的人才,能够分开本来的科技公司和学术机构,插手OpenAI,分心为人类的将来而工作。

对于这些研究人员中的很多来说,OpenAI确实是世界上最好的公司:这里学术自在(营长说说:在美国的良多大学,做研究,经费申请并不容易,并且需方法取团队的工资,因而,做研究的压力并不小);又能研究现实问题,好比马斯克的SpaceX,但又不消遭到公司业绩和KPI等束缚。

对于这些人来说,专注于研究什么才是最好的AI,这是正派事。此外,靠边儿。

OpenAI的研究人员和工程师一样很是享受如许的空气。Vicki Cheung是为来自香港的长发美女,目前她也在OpenAI就职。

她每天超等High,“这就是我不断等候的工作和糊口。”Vicki Cheung说道。

她说,在这里,她无机会做不断想做的事,而这个工作是在其它任何处所都无法完成的:在不担忧能否会有贸易意义的前提下,建立具有社会影响力的手艺。

不外,若是你问Vicki Cheung为何插手OpenAI,这位大美女会告诉你,这事儿源于她在香港读高中时,在物理课上的一次作弊行为。

为了逃避现实,她花了好些日子编写完一套法式(机械人),帮她自然业。为领会救其他那些也不情愿自然业的同窗,她还“好心”地将其分享出去,于是,大师都不自然业了。

“绝大大都高中的在线功课都不是很复杂,现成的谜底和方程式网上都有,那我就写一个爬虫来抓取这些数据好了。”Vicki Cheung轻描淡写地说道。

后来,教员晓得了这件事,却没无为难Vicki Cheung。只是,再也不安插功课了。

Vicki Cheung简直很伶俐,她需要一个更好的平台成长本人的才能。

高中结业,她去了卡内基梅隆大学的夏令营。一位计较机科学传授被她的先天所吸引,让她间接申请这所大学。Vicki Cheung接管了,从此起头了美国的糊口。

从卡内基梅隆大学结业后,Vicki Cheung进入了科技行业,成为免费言语培训公司Duolingo的创始工程师。

从建立考试机械人,并将这家在线言语培训公司一手制造为业内的领先企业,Vicki Cheung起头深信,只要能真正让人获益,对社会发生积极影响的手艺,才是好手艺。并且,好手艺,该当与所有人共享。

此后,当她传闻了OpenAI,并领会了里面的工作空气和抱负情怀后,发生稠密乐趣,很快联系上里面的人,与Brockman展开了长谈。

Brockman向她注释了本人对OpenAI的见地以及他想要成立的团队类型。Vicki Cheung立马就插手了。

用Vicki Cheung的话说,这是“准确时间的做准确工作”。她成为了OpenAI的首批工程师之一。

不外。Vicki Cheung和Brockman面对的挑战是,他们都不晓得研究人员会做什么。

Vicki Cheung对此注释说:“我们晓得研究人员需要在什么处所进行尝试,但我们不晓得他们需要具体进行如何的尝试。”

这就像在设想城市结构时,晓得要在哪里修路,哪里建泊车场,但到底路要修成什么样,泊车场要建成什么样,不晓得。

Vicki Cheung回忆这段光阴时,她用了“暗中中的艰难试探”来描述。

他们需要花良多时间与研究人员磨合、会商、交心,搞清晰他们到底想做什么,若何能让他们更无效,更高兴,更持久地投入工作;

最终,当Vicki Cheung和Brockman惊讶地发觉根本设备比预期好太多时,鬼晓得他们在那段时间都履历了什么。

“我们人类,其实该当向计较机进修,由于人类认知,本来就是一种计较过程的嘛。”Olsson说道。

“其时,我只要12岁,教员让我们对认识的内涵进行内省,思虑雷同于‘好吧,我有一个大脑,那里到底发生着什么?’如许的问题,出格奇异的一个思惟尝试。”Olsson说道。

这个问题,从那后,不断具有于她的认识里。她凡事城市从机械的角度来阐发,这个思维到底是若何构成的。

基于对思惟和法式设想哲学的双重乐趣,Olsson在麻省理工学院(MIT)读本科时,便获得了计较机科学和认知科学的双学位。

“大学真好玩,大课少,大大都环境下我都能够本人用来玩一些编程,我会用编程来建立我想要的任何事。”Olsson说道。

此外,她还在暑假参与软件工程练习,做了一些开源项目,而这对她此后的AI生活生计奠基了理论和实践上的双重根本。

此后,喜好研究酷酷的新事物的Olsson,感觉学术也许并不适合她,她真正想做的是用研究人类大脑的工作体例去研究若何用机械模仿这个过程。于是,她决心处置机械进修。

这之后,当她传闻了OpenAI,感觉这个处所很酷,跟本人的设法很合拍,于是,预备测验考试一番。

在她看来,OpenAI供给的机遇在两个层面上很是有吸引力。第一,尖端深度进修的前沿课题。第二,尖端项目标实践履历。

“此前,我做过开源项目,我很是热衷于开源。”Olsson说。“这也是我来OpenAI的一个主要缘由。”

现在,Universe平台(OpenAI缔造的一个虚拟世界)曾经发布。与其他团队其他成员一样,Olsson对于这个平台将在视频游戏上的潜力非常等候。

一同开辟这个平台的另一位小伙伴Amodei也非常兴奋,他说:“Universe的方针是供给一个单一的平台,让您毗连到电脑,并锻炼一个代办署理,去做任何人类能够在电脑上做的工作。”

“若是你能够锻炼一个代办署理,仿照人类在电脑上做无益的工作,你莫非不克不及锻炼它来干一些坏事?”Amodei说道。

Ian Goodfellow是深度进修界的大佬,他曾同Yoshua Bengio和Aaron Courville合作(这两位也是深度进修界的名人)写了一本书——《深度进修》——这本2016年出书的书曾经在Google Scholar上收录了444次援用,在迟缓成长的学术出书界这可真算得上是一个奇观了。

然而,Goodfellow的AI之路并不是始于一个学校的哲学课或高中的在线物理考试。

2011岁尾,Goodfellow还在蒙特利尔大学读博士,有一天,他头痛难忍。他认为本人得了脑膜炎,赶紧上病院去查抄。

“大夫告诉我,我只要几个小时的时间了,几个小时后,我会立即死去。”Goodfellow失望地说到。

就在期待磁共振以最终确诊时,Goodfellow赶紧打了一个德律风给一位AI研究员。

在德律风中,他将本人对于机械进修的所有设法,倾囊相授,但愿他身后,有人能将他所有的思虑和设法进行测验考试和验证。

“就在那一刻,我才发觉,AI比我的生命还主要。我其时独一的设法就是,在我死之前,我必需把我的思虑共享出去,不克不及由于我的死而耽搁了。”Goodfellow说道,“若是这辈子,我是以如许的体例来竣事,也不错了。”

磁共振的成果显示,Goodfellow没有什么问题。他被送回了家,并被奉告身体很健康。

“他往我的脖子上捅了捅,就诊断出我有一个生硬的神经,“他摇摇头说,“并且会灭亡。”

“关于就诊的具体细节我记不清了,不外我对于其时在德律风里所说的话,印象很深。其时但愿尽快给那位AI研究院说清晰的,是雷同于稀少编码的工具,”他笑笑说,“此刻我不关心这块了,我关心此外了。”

“过去,平安办法次要环绕着两个方面进行,一个是使用法式层面——你能够试图棍骗使用法式运转错误的指令,另一个是收集平安——你发送动静到可能被曲解的办事器,就像你向银行发送动静一样,‘嘿,我是帐户所有者,让我进入’,银行就会被捉弄,而现实上你并不是帐户所有者。”

“让机械进修平安性,计较机遇运转所有准确的代码,并晓得所有动静是从哪里来的,”他说。“可是机械进修系统仍然能够被捉弄去做不准确的事。”

Goodfellow说,就像垂钓。利用尺度的收集垂钓,电脑不会上当,但操作电脑的人会。

他暗示:“若是你不想棍骗机械进修算法,大大都时候它都能够工作得很好。可是,若是有人领会机械进修算法的工作道理,想测验考试捉弄它,那也是很容易做到的。”

这是一种“强力处理方案”,此中有大量捉弄AI的例子。代办署理给出这些例子,并锻炼AI不要为他们所棍骗。例如,你能够锻炼主动驾驶汽车上的AI,不要由于虚假的标记而在高速公路的两头停下来。

一位德国的数学教员(也是一位自称为奥秘的兼职骨科大夫)买了一匹马,并声称本人教会了它加减乘除的运算。世界各地的人们都能够来考考伶俐的Hans(那匹马的名字)。例如,15除以3,Hans会踏5次蹄子。或者人们会问7后面的数字是什么,它就踏8次蹄子。

问题是,伶俐的Hans并没有那么伶俐。至多并不像它的教员认为的那样伶俐。

名叫Oskar Pfungst的心理学家发觉,这匹马现实上并不是在做数学。相反,它是从四周的人那里获得的提醒,用踏蹄的体例回应人类的肢体言语,直到四周的人浅笑或点头。

Pfungst通过蒙起马的眼睛证了然这一点。当被问到一个问题时,马起头踏它的蹄。可是,因为无法看到提问题的人,它就不断踏蹄。

“机械进修有点像伶俐的Hans,”Goodfellow说,“在某种意义上说,我们曾经赐与了AI一些暗示。好比说在准确地标注图像后,它晓得若何获得奖励。但有时候可能利用的并不是准确的提醒,也获得了奖励,这就是平安研究人员需要干与的处所。”

他说:“对于保守的平安,开源是主要的,由于每小我都能够看到代码,他们能够查抄它,并确保它的平安。若是有问题,他们能够比力容易地演讲,以至本人发送修复。”

“对于机械进修,还没有真正的完美,”Goodfellow说。“可是我们至多能够研究每小我利用的不异系统,看看它们的缝隙是什么。”

当被问及在研究机械进修方面,能否有让他感应惊讶的时候,Goodfellow谈到了他为机械进修算法进行尝试时准确分类了匹敌性例子的履历。

那时候,他方才读了一篇研究论文,提出了一些他认为有疑问的说法。所以他决定做一些测试。在尝试运转的时候,Goodfellow和司理一路去吃午饭了。

“我告诉他,”Goodfellow回忆说“当我们吃完午饭归去,我不确定算法能否会准确对那些例子进行分类,那太难了。即便在此次锻炼之后,它仍会对那些例子进行错误分类的。”

可是当他们归去的时候,Goodfellow发觉阿谁算法不只识别出了匹敌性的例子,还为准确的分类做了一个记实。

“匹敌性例子的锻炼过程迫使它在最后的使命中变得如斯优良,以致于它比我们最后的模子要好得多,”Goodfellow说。

那一刻,Goodfellow认识到,AI几乎是太厉害了,这家伙,几乎是让人细思极恐,毫不能掉以轻心。

在OpenAI,你只是感受他们的工作和糊口融为一体,很是充分,除此,看不出来什么出格之处。

每小我仿佛一颗螺丝钉,做着本人分内的事,却又不是通俗螺丝钉,他们所钉之处,无不将墙体打透,让人看到墙外的新世界。

现在,Vicki Cheung正试图通过研究成立一个Kubernetes集群。Catherine Olsson则努力于不竭扩大的AI代办署理平台。Ian Goodfellow这家伙,当他测试的算法变得更伶俐、更平安的时候,他总会拿起一个三明治高兴地吃起来。

他们每天坐在电脑前,将早上刷牙时或在晚上开车时,或者在病院期待就诊时思虑到的问题,从头梳理,从头建模,去测验考试,去更新。

来岁是不是能买个豪宅住,换个豪车开,或者假期去哪个小岛享受豪侈游,这些设法貌似很少跟他们的关心点搭上边,其兴奋程度赶不上俄然处理了某个Bug的冲动,赶不上在阿谁破会议室的激烈辩论来得神清气爽。

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