在量子位主辦的MEET智能未來大會上，小米集團首席語音科學(xué)家、IEEE Fellow Daniel Povey以獨特的生物進化視角，為AI技術(shù)發(fā)展提供了全新思考框架。這位被譽為"Kaldi之父"的語音識別領(lǐng)域權(quán)威，通過對比生命演化與AI創(chuàng)新的底層邏輯，揭示了技術(shù)突破的潛在路徑。

Daniel Povey指出，AI研發(fā)的本質(zhì)是持續(xù)試錯的過程，這與生物進化中基因變異與自然選擇的機制高度相似。科研人員通過不斷嘗試不同技術(shù)方案，篩選出更優(yōu)解的過程，恰似生物體通過基因突變適應(yīng)環(huán)境變化。他特別強調(diào)"復(fù)制周期"的關(guān)鍵作用——在AI領(lǐng)域，這個周期指從理論提出到代碼復(fù)現(xiàn)的時間長度，當前借助PyTorch等工具已縮短至數(shù)月，而過去可能需要兩年之久。

針對技術(shù)發(fā)展的節(jié)奏特征，這位科學(xué)家提出"間斷平衡"理論。他以自身經(jīng)歷為例，上世紀九十年代高斯混合模型主導(dǎo)語音識別領(lǐng)域時，學(xué)界普遍認為技術(shù)已達瓶頸，但隨后深度學(xué)習(xí)的崛起徹底改變了格局。這種"長期停滯與突然躍遷"的交替現(xiàn)象，在生物進化史上同樣存在，如26億年前的大氧化事件重塑了地球生命形態(tài)。

開源生態(tài)對AI進化的加速作用成為討論焦點。Daniel Povey通過對比實驗表明，完全封閉的研發(fā)環(huán)境會使技術(shù)迭代速度降低三個數(shù)量級。他以Kaldi開源項目和PyTorch框架為例，說明共享代碼如何促進技術(shù)像生物擴散般快速傳播。這種開放協(xié)作模式，使得單個突破能迅速演變?yōu)榭珙I(lǐng)域的技術(shù)革命，正如Transformer架構(gòu)從語言模型擴展到計算機視覺等多個領(lǐng)域。

在技術(shù)路線選擇上，Daniel Povey提出"通才與專才"的平衡策略。他以熊貓和老鼠的生存策略作比：專精特定任務(wù)的模型如同熊貓，在穩(wěn)定環(huán)境中表現(xiàn)優(yōu)異；而具備跨領(lǐng)域能力的通用模型則像老鼠，更能適應(yīng)環(huán)境劇變。這種觀點直接影響了小米的研發(fā)布局——既在現(xiàn)有Transformer架構(gòu)上持續(xù)優(yōu)化，又投入資源探索未知方向。

會議現(xiàn)場披露了小米語音團隊的最新成果：新一代Zapformer通用聲音基座模型。該模型實現(xiàn)三大突破：從單一人聲識別擴展到環(huán)境音等多模態(tài)處理；引入梯度流理論提升10%-15%的識別精度；通過移除Dropout層和升級優(yōu)化器，在保持訓(xùn)練速度的同時增強穩(wěn)定性。這項完全開源的研究，體現(xiàn)了Daniel Povey"技術(shù)共享推動行業(yè)進步"的核心理念。

對于技術(shù)競爭格局，這位科學(xué)家用"搶椅子游戲"形容當前Transformer主導(dǎo)的局面。他指出，雖然所有企業(yè)都不得不跟隨主流技術(shù)，但必須預(yù)留資源探索替代方案。這種雙軌策略在小米體現(xiàn)為：一方面用SOTA模型賦能"人車家"生態(tài)，另一方面組建專門團隊進行前沿探索。Daniel Povey透露，其團隊每年嘗試的上萬個創(chuàng)意中，僅有極少數(shù)能發(fā)展為顛覆性技術(shù)，這種高風(fēng)險投入正是保持技術(shù)領(lǐng)先的關(guān)鍵。