最近又被天才少年刷屏了。
這一次是OpenAI的實習生凱文·弗蘭斯（Kevin Frans）， 一個17歲的天才少年， 還沒有上大學就已經在AI界頂級盛會ICLR以第一作者身份提交了論文。
更虐的是， 弗蘭斯已經有7年的程式設計開發經歷， 兩年前就訓練了第一個神經網路——科技巨頭都在使用的一個語音或人臉識別系統。
細數弗蘭斯的過去， 簡直就是開掛的人生。
受Atari遊戲和Alphago的新聞報導的啟發， 他大量閱讀研究論文， 構建出了論文中描述的東西。
通過研究， 他用TensorFlow+cGANs自動為二次元漫畫草圖著色。
後來， 弗蘭斯登陸了OpenAI， 從此與OpenAI實驗室結下了不解之緣。
在解決實驗室發佈的一系列問題時， 雖然取得了不小進展， 但我們的主角被一些問題卡住了， 於是他大膽給OpenAI的研究員喬恩·舒爾曼發郵件徵求意見。 經過一段時間的郵件往來， 弗蘭斯成功引起了舒爾曼的注意。 舒爾曼偷偷流覽了弗蘭斯的博客，
更巧的是， 弗蘭斯去OpenAI申請實習時， 面試官恰巧是舒爾曼。 原來， 開掛的人生早有伏筆。
今年夏天， 作為唯一一個沒有任何學位的高中生， 弗蘭斯開始著手處理一個棘手的問題。 這個問題阻礙了機器人和其他人工智慧系統的發展——機器如何利用之前學到的東西解決新問題。
當然， 我們人類不需要再思考這種問題， 但是機器不行。 每要解決一個新問題， 機器都需要經過漫長又重複的訓練才可以， 即使這些問題有很多共同之處。
弗蘭斯的新論文《Meta Learning Shared Hierarchies》， 是與舒爾曼以及其他三名加州大學-伯克利分校的學生合作完成的， 該論文就介紹了這一問題的最新進展。
弗蘭斯開發了一種演算法， 説明腿式虛擬機器人學習能夠完成多個任務（如行走、爬行）的肢體動作。 在測試中， 演算法協助兩腿和四腿虛擬機器人適應新任務，
“伯樂”舒爾曼對弗蘭斯的研究也給予了高度評價:“凱文的論文為這個問題提供了一種全新的方法， 一些結果超越了以前的所有表現。 ”
從事機器視覺工作的普林斯頓大學教授奧爾加·拉克夫斯基（Olga Russakovsky）也對弗蘭斯的表現有高度認同。 她認為， 小小年紀， 能在機器學習方面有如此成就， 已非尋常之輩。 她說， 傳統體制中的孩子想要接觸機器學習和人工智慧是很難的， 這些不像數理化， 已經有了長期傳統的課外競賽和輔導。 另外， 想要獲取優質的計算資源也是一個難題。
弗蘭斯當初就遇到過這種問題。 當他的桌上型電腦無法測試一個新想法時，
當然， 主角光環罩頂的弗蘭斯之所以成功還有一些其他原因。 比如， 他認為自己的母校氛圍很好， 讓他對人工智慧充滿了熱情。 再比如， 他並不是家裡唯一的電腦高手， 他的父親就在上市公司FPGA生產商賽靈思做矽晶片設計。
弗蘭斯的新聞一出， 立馬引起了廣泛的探討。
有人羡慕。
有人提出質疑， 比如認為現在機器學習領域論文越來越水， 或者弗蘭斯有個牛X哄哄的爸爸。
當然， 也有人認真從教育的角度探討了這一現象。
更有讀者表示：“看了他的故事，我不禁思索：哪些事情變了？又有哪些事情沒變？答案其實很簡單：變的是孩子使用的工具，變的是孩子選擇的課題。不變的是孩子們的探索其實需要的永遠是一個普惠 (inclusive) 的支援系統，而不是用‘孩子需要學什麼’這種方針來決定教育內容的方向，在資訊部落化和教育破碎化的時代，這一點更為重要，已經沒有一個單一的教育方向適合所有人，我們得把自己拉高一層來想事情。
“凱文的故事會在中國發生嗎？我覺得難度很高，因為支援系統不足，不過雖然我們沒有OpenAI這種頂尖的AI實驗室，若是我們把視角拉到全球化，像Google Cloud這種以普惠AI為使命的雲平臺或許可以視為各地支援系統的一部分，重點是在於我們引導孩子們懂得去取得這些資源。
“人類窮盡腦力發展至今，累積出龐大、沒有任何一個人能夠全部吸收的共用知識庫，但AI時代的到來卻反而提醒我們，現在不用傷腦筋要教小孩子什麼課程內容了，我們要重新專注在發展人類與生俱來的特質：好奇、熱情、自由探索、自我覺察、勇氣。學習如何學習，無論身處何種時代，這都是不變的學習法則，不只孩子，我們每個人都一樣。”
【智慧觀】天才需要開放式的教育和引領，庸才需要系統式的教育和規範。其實這才是真正的有教無類和因材施教吧！
（參考：wired、人工智慧兒童學園）
—完—
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更有讀者表示：“看了他的故事，我不禁思索：哪些事情變了？又有哪些事情沒變？答案其實很簡單：變的是孩子使用的工具，變的是孩子選擇的課題。不變的是孩子們的探索其實需要的永遠是一個普惠 (inclusive) 的支援系統，而不是用‘孩子需要學什麼’這種方針來決定教育內容的方向，在資訊部落化和教育破碎化的時代，這一點更為重要，已經沒有一個單一的教育方向適合所有人，我們得把自己拉高一層來想事情。
“凱文的故事會在中國發生嗎？我覺得難度很高，因為支援系統不足，不過雖然我們沒有OpenAI這種頂尖的AI實驗室，若是我們把視角拉到全球化，像Google Cloud這種以普惠AI為使命的雲平臺或許可以視為各地支援系統的一部分，重點是在於我們引導孩子們懂得去取得這些資源。
“人類窮盡腦力發展至今，累積出龐大、沒有任何一個人能夠全部吸收的共用知識庫，但AI時代的到來卻反而提醒我們，現在不用傷腦筋要教小孩子什麼課程內容了，我們要重新專注在發展人類與生俱來的特質：好奇、熱情、自由探索、自我覺察、勇氣。學習如何學習，無論身處何種時代，這都是不變的學習法則，不只孩子，我們每個人都一樣。”
【智慧觀】天才需要開放式的教育和引領，庸才需要系統式的教育和規範。其實這才是真正的有教無類和因材施教吧！
（參考：wired、人工智慧兒童學園）
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