如何评价 Musk 启动的 OpenAI 项目？ Filestorm，Artificial artificial intelligence 还真找对人了。今天晚上刚参加了 OpenAI reception，和他们 Director Ilya Sutskever 断断续续地聊了十分钟。 转载请注明出处 讲到为什么要搞 OpenAI，Ilya Sutskever 提出了三个动因： 1. 这样能够更方便地和大学展开合作——几乎任何大学的研究组都不会有商业方面的顾忌。 2. 这个机构能招徕顶级研究者 3. 这个机构创造的条件，能让研究者关注少数重要的问题。 以下是详细经过，本段中的黑体字表示我对他原话的客观转述 Reception 开在 NIPS 主会场对面的酒廊里，几乎人满为患。大家或多或少都在期待 OpenAI 给个华丽的公开演讲，但其实 OpenAI 非常低调，主办方的人甚至连名牌都还是原来单位的（比如 Ilya 还是 Google），不靠人脸识别过去找他们单聊，这里真的就只剩下 free food 了。 此前大家还都以为，OpenAI 是要做一些 opensourced AI 这样的工作，抢 DATO, Databricks 这种 AI as a service 公司的饭碗。但当面一聊， Ilya 却表示，OpenAI 最重要的目标，就是发表有影响力的文章。 这个回答着实出乎我的意料。我一边放慢语速，重复了我的问题，一边凑近到足够看清他前额稀疏头发的距离，侧耳倾听。 他坚定地回答道： “如果不发表文章，我们怎么衡量自身的进步？” “同行评审的文章，才是最公平的无偏估计。” “我们当然有压力，压力就是发表文章，尤其是顶级的文章。” 至于和学校的区别，Ilya 认为，是让许多名科学家坐在一起，花上一个星期甚至几个星期的时间，真正把“什么才是重要问题”这件事想清楚了，然后大家齐心协力，一起解决这个最重要最有影响力的问题。 比起广度，OpenAI 会更加注重问题的深度。当然，这一点就算他不说，也可以很容易从他之前透露的信息中猜出来。至于扩张招聘，他看起来则是更加保守，OpenAI 会扩张，但只是缓慢扩张。 后来陈天奇大神也加入了讨论，并问了一个很有趣的问题，转述如下： “那 OpenAI 的数据怎么来” 这时候 Ilya 继续用他那斩钉截铁的语气，反问道： 你在过去 10 年里，有没有见过学术圈任何一个重要工作，是建立在非公开数据集上的？Zero，一个也没有。所以我们会用公开数据，而数据本身并不是我们关注的主要方面。 以下是个人感想，本段请勿转载 1. 如果说 Allen Institute of Brain Sciences 是一个典型的以工业化规模效应和无限资源去解决科学问题的非盈利研究机构，那么相比起来，OpenAI 则更像是大学或者大公司的实验室。然而今天的我们，好像并不缺一个类似的大学实验室，哪怕他有很多钱（只要还是按照实验室的规模来运作）。微软、Facebook 等大公司进行的研究，在我看来也已经足够开放甚至足够开源了。 2. 只和 Ilya 一个人的短暂交流很可能让我以偏概全——OpenAI 董事会打算做的事情和 Ilya 自己想做的事情是不是高度统一？Ilya 今天和我讲的和他一年以后要做的事情是不是高度统一？这些我就完全不知道了。 3.我对 OpenAI 最大的质疑是，是不是应该用发表文章作为衡量自身进步的终极标准？说句题外话，我一直觉得国内种种怪现状，从高分低能到空气污染，都是单一 KPI 带来的原罪。在学术圈里，拿 SCI 凑数评职称的事情大家更是见怪不怪了。虽说 Ilya 的原意是指最顶级的，最有影响力的 paper。但我却一直忍不住畅想，如果能用 1Billion 带来的影响力，去定义真正有价值的问题，并号召整个学术圈一起来解决。这可能要比让一个“不会快速扩张”的小团队自己闷头解决问题重要得多。 Netflix Challenge 对推荐系统的进步带来的影响直到今天我们都还能在 NIPS 看到。试想我们能把 Netflix Challenge 这样规模的大赛举办 1000 次……相比来说，我目前所了解的 OpenAI 眼界还是太狭小了。 4. 另外 Ilya 对数据的态度也让我颇感意外。所谓数据不关键的观点，其实逻辑上是讲不通的。真正的情况是，大公司在很多地方有着远超学术圈的黑科技，而这些黑科技正是得益于庞大的私有数据。今日的学术圈之所以发展不够快，很可能恰恰是由于我们没有足够多足够好的数据集。就拿 deep learning 来说，在海量的 ImageNet 问世之前，也仍然花了 15 年时间徘徊止步于 MNIST 不受主流学术圈认同。如果只依靠公开 dataset，OpenAI 是不是能比今年来开 NIPS 的这 3700 名研究者（或者至少，这其中愿意写 paper 开源的人）走的更远？就让我们拭目以待吧…… 查看知乎原文
