真應(yīng)了《笑傲江湖》里那句：“有人的地方就會(huì)有江湖，有江湖就有恩怨?！敝皇沁@次的江湖和恩怨都源自人工智能而不是人。
1月中旬，紐約大學(xué)教授馬庫斯發(fā)表一篇萬字長(zhǎng)文，以問答形式，分14個(gè)問題回應(yīng)那些對(duì)他的觀點(diǎn)表示質(zhì)疑的人，其中涉及紐約大學(xué)教授、臉書首席AI科學(xué)家楊立昆、AAAI前主席托馬斯·迪特里奇，魁北克大學(xué)教授、谷歌的數(shù)學(xué)博士等也卷入了論戰(zhàn)中。
這不是論戰(zhàn)的第一回合，1月初，馬庫斯就提出了自己關(guān)于深度學(xué)習(xí)的十大觀點(diǎn)，引得楊立昆直擺手：他說的都不對(duì)。
究竟是什么樣的爭(zhēng)議讓AI界的大神們辯論火力如此密集，連戰(zhàn)數(shù)日，費(fèi)勁口舌、逐字力爭(zhēng)呢？
深度學(xué)習(xí)是個(gè)“筐” 有人看半滿，有人看半空
細(xì)讀馬庫斯后來發(fā)的這篇萬字長(zhǎng)文，可以發(fā)現(xiàn)，不少人對(duì)他的質(zhì)疑是：你忽略了深度學(xué)習(xí)取得的成績(jī)、你沒有說深度學(xué)習(xí)有哪些好處。言外之意，你對(duì)深度學(xué)習(xí)不是“真愛”，對(duì)它的好視而不見。
而以楊立昆為代表的一派，對(duì)深度學(xué)習(xí)絕對(duì)是“真愛”。從維基百科的介紹中可以看到，正是楊立昆提出了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional neural networks，簡(jiǎn)稱CNNs）理論，并成為CNNs得以實(shí)現(xiàn)的奠基人，這一網(wǎng)絡(luò)正是實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型之一。
盡管由CNNs、RNNs（循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）、DNNs（深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）等構(gòu)成的深度學(xué)習(xí)模式日漸成熟，據(jù)說網(wǎng)絡(luò)層數(shù)已經(jīng)能達(dá)到100多層，但馬庫斯認(rèn)為，它仍有目前無法規(guī)避的十大問題，例如，極度依賴數(shù)據(jù)、學(xué)習(xí)過程是個(gè)“黑箱”、還不能自適應(yīng)規(guī)則變化等等。
“深度學(xué)習(xí)存在不少問題，例如深度學(xué)習(xí)是固執(zhí)己見的?！鼻迦A大學(xué)教授馬少平的觀點(diǎn)與馬庫斯相一致。
他舉例說，一輛AI驅(qū)動(dòng)的無人車可能在模擬環(huán)境中撞樹5萬次才知道這是錯(cuò)誤行為，而懸崖上的山羊卻不需要多少試錯(cuò)機(jī)會(huì)，改變深度學(xué)習(xí)的輸出很難，它缺乏“可調(diào)試性”。
另外，深度學(xué)習(xí)的過程如果是黑箱，會(huì)影響它的應(yīng)用領(lǐng)域，例如診斷病癥?！癆I運(yùn)算像在一個(gè)黑箱子里運(yùn)行，創(chuàng)造者也無法說清其中的套路?！瘪R少平說，AI雖然可能給出一個(gè)結(jié)論，但是人類如果無法知道它究竟是怎么推算出來的，就不敢采信。
在制造“噪音”的情況下，AI很容易判斷錯(cuò)誤?！八鼰o法自動(dòng)排除噪音，人眼看著是熊貓，AI卻會(huì)誤認(rèn)為是長(zhǎng)臂猿。”馬少平認(rèn)為，AI仍處于初級(jí)階段，還有很多問題等待解決。
在馬庫斯列出的十大問題中，最要命的是最后一條，深度學(xué)習(xí)很難穩(wěn)健地實(shí)現(xiàn)工程化。這相當(dāng)于給深度學(xué)習(xí)引領(lǐng)AI走向強(qiáng)智能的可能性亮了紅燈。
北京語言大學(xué)教授荀恩東解釋，工程化意味著有“通行”的規(guī)則。例如對(duì)某一個(gè)問題的解決方法確定了，可以固定化，哪里需要往哪里搬。而深度學(xué)習(xí)進(jìn)行問題處理時(shí)，采取類似于完成項(xiàng)目的方式，一個(gè)一個(gè)地解題，然而世界上有無數(shù)問題，如果很難保證機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)換個(gè)新環(huán)境還能有效工作，那深度學(xué)習(xí)這項(xiàng)技術(shù)可能并不合適幫助AI獲得通行的能力，引導(dǎo)和人類智能相當(dāng)?shù)膹?qiáng)人工智能的實(shí)現(xiàn)。
這種對(duì)深度學(xué)習(xí)的尖銳批評(píng)，自然會(huì)讓深度學(xué)習(xí)的擁躉們很不滿意。他們的理由也很充分：這些問題只是現(xiàn)階段的，未來不一定得不到解決。批評(píng)者看到的是深度學(xué)習(xí)這個(gè)筐半空，而支持者看到的則是半滿。
AI也有門派 各有擁躉，各有所長(zhǎng)
回應(yīng)馬庫斯對(duì)深度學(xué)習(xí)的質(zhì)疑，楊立昆簡(jiǎn)單直接：“有想法，也許吧，但大部分都是錯(cuò)的?！?/p>
直截了當(dāng)?shù)臍?，遠(yuǎn)大于長(zhǎng)篇大論的反駁。潛臺(tái)詞是：“爺不和你聊了”。其實(shí)早在2017年10月5日，馬庫斯和楊立昆就在紐約大學(xué)組織的學(xué)術(shù)辯論會(huì)上唇槍舌戰(zhàn)。當(dāng)時(shí)他們是有共識(shí)的——AI仍處于起步階段；要實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)從根本上來說是必要的；深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一項(xiàng)強(qiáng)大的技術(shù)等。
然而他們辯論后沒多久的10月19日，DeepMind團(tuán)隊(duì)發(fā)表了最新論文，提出了全新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法阿爾法元，它可以從零開始，通過自我對(duì)弈精通棋藝，堪稱“通用棋類AI”。
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