深度學(xué)習(xí)的王座,還保得住嗎?

原標(biāo)題:深度學(xué)習(xí)的王座,還保得住嗎?

幾天之前,國內(nèi)科技媒體,尤其是AI媒體之間刷屏了一篇文章。其原作者是機(jī)器視覺專家Filip Piekniewski ,標(biāo)題叫做《AI Winter is Well on its Way》。這篇文章在國內(nèi)有各種翻譯的版本,并配了很多標(biāo)題。但主旨差不多是一樣的:深度學(xué)習(xí)完了!AI寒冬又要來了!

無論是國內(nèi)還是國外,在社交媒體上“看熱鬧就不嫌事大”屬于一種基本操作。所以這篇文章還是短期內(nèi)引發(fā)了大量關(guān)注。比如我們會(huì)看到國內(nèi)一些媒體以這篇文章為依據(jù),開始提出人工智能要完了;人工智慧脫下皇帝新衣等等觀點(diǎn)。

可是這篇文章究竟是否靠譜呢?用大神Yann LeCun的評(píng)價(jià),這篇文章的觀點(diǎn)屬于“非常無知very uninformed”。確實(shí)其中也有不少近似常識(shí)錯(cuò)誤的部分,不是很值得討論。比如文章中認(rèn)為,深度學(xué)習(xí)要糟糕的證據(jù)之一,是深度學(xué)習(xí)專家們發(fā)的相關(guān)推特越來越少了。文章中還煞有介事地分析了吳恩達(dá)發(fā)推特的數(shù)量……

這個(gè)論證邏輯實(shí)在有點(diǎn)牽強(qiáng),一個(gè)技術(shù)誕生好幾年后,當(dāng)然難以與它剛剛面世時(shí)的流量熱度相提并論。而且另一方面,似乎全世界的人均發(fā)推數(shù)也在大幅下降……

但我們未嘗不能把目光放的更遠(yuǎn)一點(diǎn):比如客觀來看,反深度學(xué)習(xí)思潮已非一日之寒。各種關(guān)于深度學(xué)習(xí)的爭(zhēng)論,以及對(duì)其泡沫的懷疑,在近半年間塵囂之上。這當(dāng)然不會(huì)完全沒有道理。而且圍繞在深度學(xué)習(xí)身旁的爭(zhēng)議,經(jīng)常有著復(fù)雜的動(dòng)機(jī)和話語背景。而被媒體,尤其是翻譯后媒體所展示出來的,不過是冰山一角而已。

那么或許我們可以從那篇《AI寒冬就要來了》的文章里,去觀察一下這場(chǎng)“深度學(xué)習(xí)的王座保衛(wèi)戰(zhàn)”?;蛟S這可以給我們一些線索,來判斷AI之冬到底是遠(yuǎn)在天邊還是觸手可及。

Filip Piekniewski對(duì)深度學(xué)習(xí)的質(zhì)疑一共有這么幾項(xiàng)證據(jù):

1. 關(guān)于深度學(xué)習(xí)的推特在減少……這個(gè)我們就不多聊了。

2. 大公司對(duì)AI的興趣正在消退。

3. 深度學(xué)習(xí)沒有證實(shí)“架構(gòu)可以無限延展”的傳聞。

4. 接二連三出現(xiàn)的自動(dòng)駕駛事故讓深度學(xué)習(xí)失去價(jià)值。

這四大證據(jù),得出的結(jié)論就是AI寒冬就像股市崩盤一樣,很快就會(huì)發(fā)生。不得不說,這個(gè)邏輯鏈里的槽點(diǎn)還是相當(dāng)密集的。

自動(dòng)駕駛事故,是深度學(xué)習(xí)的鍋嗎?

首先來我們回到備受爭(zhēng)議的自動(dòng)駕駛事故。Filip Piekniewski認(rèn)為,Uber在坦桑尼亞州撞死人的那起事件,直接證明了深度學(xué)習(xí)的無效性。原因在于報(bào)告顯示,AI系統(tǒng)沒有認(rèn)出視線范圍內(nèi)的行人。

這個(gè)推論乍聽起來有理有據(jù)的,但仔細(xì)一想絕對(duì)可謂強(qiáng)行甩鍋。這就像一輛車因?yàn)榘l(fā)動(dòng)機(jī)熄火導(dǎo)致發(fā)生了車禍,那么原因可能有很多,比如車主沒有好好保養(yǎng);汽車制造商有質(zhì)量問題;汽車零部件生產(chǎn)商有問題;甚至是意外因素。但實(shí)在很難想象把原因甩給內(nèi)燃機(jī)技術(shù),以及相關(guān)學(xué)術(shù)界。

當(dāng)然,深度學(xué)習(xí)目前可不像內(nèi)燃機(jī)一樣經(jīng)過了千錘百煉。但脫離具體的解決方案與算法、零部件、車載系統(tǒng)、廠商之間的技術(shù)差異等等因素,去質(zhì)疑宏觀技術(shù),似乎也是不妥。更何況深度學(xué)習(xí)也難以被視為無人駕駛場(chǎng)景中的最核心技術(shù)。

比如Uber的事故率可謂出名的高,但Waymo的事故率卻出名的低。那么究竟他們都使用的某種技術(shù)不行,還是廠商不行呢?這大概不是個(gè)難以回答的問題。

換個(gè)角度想,假如深度學(xué)習(xí)非常炸裂,達(dá)到了毀天滅地的程度,于是無人駕駛就成熟到可以不經(jīng)過任何測(cè)試與研究,馬上就取代人類司機(jī)安全上路了嗎?好像也不是。

所以把個(gè)別廠商的安全事故要甩給大家都用的底層技術(shù),實(shí)在有點(diǎn)甩鍋的嫌疑。

大公司放棄人工智能了嗎?

Filip Piekniewski提出大公司對(duì)人工智能的興趣正在衰退。比如有媒體報(bào)道谷歌正在不知道拿DeepMind怎么辦(這篇文章之后沒多久,谷歌I/O大會(huì)里又著重強(qiáng)調(diào)了DeepMind的技術(shù)),而DeepMind和OpenAI這兩個(gè)深度學(xué)習(xí)王牌公司如今靜悄悄的沒什么聲音,結(jié)論是Facebook和谷歌開始展露出從AI撤退的意圖。

那這個(gè)意圖可能確實(shí)有點(diǎn)太隱晦了。就像Yann LeCun批評(píng)的那樣,谷歌、Facebook和微軟這樣的大公司,近期對(duì)AI的加注和加速招聘人才都是顯而易見的。這個(gè)時(shí)間段最有代表性的可能是微軟,最近憑借一通緊密關(guān)聯(lián)AI的神操作,微軟股價(jià)漲出了新高。谷歌和Facebook,甚至亞馬遜的進(jìn)一步AI化都非常明顯。而谷歌,可就連軍方AI項(xiàng)目都那么地不離不……

文章提到了另一點(diǎn),是DeepMind在AlphaGo之后就沒有什么驚人表現(xiàn)了。當(dāng)然每個(gè)人對(duì)于驚人的定義是不同的,但從我們的角度看,DeepMind這兩年在強(qiáng)化學(xué)習(xí)和仿生AI的研究上,成果是非常顯著的。它與谷歌能否長期兼容當(dāng)然是另一個(gè)商業(yè)層面的問題,僅僅就技術(shù)表現(xiàn)而言,絕不可能每一個(gè)技術(shù)進(jìn)步都有AlphaGo的傳播性和公關(guān)價(jià)值。

當(dāng)然,值得注意的是,DeepMind確實(shí)正在越來越少提出深度學(xué)習(xí)相關(guān)的技術(shù),反而強(qiáng)化學(xué)習(xí)正在成為這家公司新的關(guān)鍵詞。

泡沫與不確定性,確實(shí)彌漫在DL身旁

整體而言,這篇刷屏文章中相對(duì)靠譜的一個(gè)懷疑,是關(guān)于深度學(xué)習(xí)的框架延展性問題。13到16年間,確實(shí)彌漫過很多對(duì)深度學(xué)習(xí)的過分吹捧,并且其中很大部分來自于科學(xué)家。其中一個(gè)論調(diào),是深度學(xué)習(xí)的特殊性讓其架構(gòu)可以無限增長,于是智能也就會(huì)停不下來地幾何級(jí)擴(kuò)張。

但在實(shí)踐中,這顯然不靠譜。首先是無限增長架構(gòu)效果并不一定好,這在很多過分復(fù)雜的模型中都得到了印證;其次過于復(fù)雜的架構(gòu),同時(shí)也意味著巨大的能耗和龐大的數(shù)據(jù)需求量,這都是今天無法負(fù)擔(dān)的。

這類赤果果的打臉,在深度學(xué)習(xí)身上已經(jīng)發(fā)生了不少。由于深度學(xué)習(xí)技術(shù)提出時(shí),確實(shí)讓學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界看到了非??捎^的延展空間,以及把很多抽象能力計(jì)算化的可能。而在競(jìng)技、視覺以及自然語言翻譯等領(lǐng)域,深度學(xué)習(xí)也的確帶來了不可替代的提升。

于是無論圈內(nèi)還是圈外,關(guān)于深度學(xué)習(xí)就是那個(gè)“終極算法”,人類可以借由DL一路達(dá)到通用智能等等言論蜂擁而至。而深度學(xué)習(xí)之所以被很多科學(xué)家反感,這些反常識(shí)的言論其實(shí)占據(jù)了主要原因。

這些言論和樂觀估計(jì)是否帶來了資本和商業(yè)市場(chǎng)上的泡沫呢?可以說是絕對(duì)有的,而且恐怕美國比中國更甚。這些因素,加上深度學(xué)習(xí)技術(shù)一些無法被攻破的先天不足:比如嚴(yán)重的黑箱性、數(shù)據(jù)依賴性,以及對(duì)動(dòng)態(tài)模擬的不足等等,共同組成了一個(gè)不穩(wěn)定空間。

尤其在AI嘗試走向商業(yè)化的時(shí)候,這些不穩(wěn)定或許會(huì)發(fā)展為定時(shí)炸彈。好在目前來看,商業(yè)應(yīng)用初級(jí)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)紅線,還有非常遙遠(yuǎn)的距離。

而即使是“反深度學(xué)習(xí)聯(lián)盟”中最大的旗幟Marcus也認(rèn)為,在功能架構(gòu)上來說,深度學(xué)習(xí)可能是今天最好的解決方案,雖然它有這樣或那樣的問題。

深度學(xué)習(xí)失效了,AI冬天就會(huì)到來嗎?

最后一個(gè)我們需要弄清楚的問題,是假如深度學(xué)習(xí)失效,或者至少不再那么紅火,那么AI之冬是不是就一定不遠(yuǎn)了?

歷史上人類經(jīng)歷過兩次AI之冬,尤其80年代的AI寒冬,給當(dāng)時(shí)已經(jīng)相對(duì)完整的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來了致命的打擊。到底有沒有第三次,這或許是每個(gè)相關(guān)者都關(guān)注的問題。

這里最大的問題,可能是深度學(xué)習(xí)失寵和AI之冬的必然聯(lián)系:到底是“蒼天已死,黃天當(dāng)立”,還是“蒼天已死,大家完蛋”?

目前來看,似乎前者出現(xiàn)的概率要比后者更高。即使最終在某個(gè)產(chǎn)業(yè)節(jié)點(diǎn),一些突發(fā)因素證明深度學(xué)習(xí)是一種架子很大但實(shí)際沒什么用的技術(shù),那么好像今天等著上位的“備胎”也有不少。

比如上面提到了,DeepMind正在大舉投身對(duì)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的研究,并且躍躍欲試想要搞些大事情。比如不久前他們通過對(duì)大腦中海馬體的模仿,用強(qiáng)化學(xué)習(xí)技術(shù)達(dá)成了在無地圖情況下自動(dòng)導(dǎo)航。效果已經(jīng)非常驚人了。

而深度學(xué)習(xí)之父Geoffrey Hinton似乎也對(duì)這個(gè)“親兒子”不太滿意。他和團(tuán)隊(duì)正在努力提出膠囊網(wǎng)絡(luò)技術(shù),這被廣泛視作未來可以補(bǔ)充甚至挑戰(zhàn)深度學(xué)習(xí)地位的算法實(shí)現(xiàn)方式。

此外,小數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)、GAN等方案都在嘗試在某些領(lǐng)域補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)的缺憾。《冰與火之歌》告訴我們,鐵王座上經(jīng)常換人,但七國還是那個(gè)七國。深度學(xué)習(xí)不被寵愛與AI寒冬的逼近,似乎二者間也缺少必然的邏輯聯(lián)系。

尤其在深度學(xué)習(xí)的商業(yè)化潛力,還遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有被逼盡的情況下。

推翻深度學(xué)習(xí),目前還不那么容易

綜上所述,由于深度學(xué)習(xí)這東西生來伴著太多的光環(huán),而且太多科學(xué)家與企業(yè)主為它說過很明顯的大話。那么很多同行在這門技術(shù)不那么活躍的情況下,趕緊出來“打臉”一番,似乎也是可以理解的。

需要注意的是,無論吹噓深度學(xué)習(xí)可以連接通用智能;還是將其成敗與吳恩達(dá)每天少發(fā)了0.15條推特聯(lián)系到一起,顯然都是帶著立場(chǎng)和情緒的。

或許相對(duì)客觀對(duì)深度學(xué)習(xí)技術(shù)的評(píng)價(jià)是這樣的:生來驚艷,并且先天不足。

但在產(chǎn)業(yè)與工程化層面,今天想要推翻深度學(xué)習(xí)的主流地位似乎更加困難。原因在于80分不等于0分,深度學(xué)習(xí)以及衍生技術(shù)解決的是一個(gè)機(jī)器識(shí)別、仿生模態(tài)感知與機(jī)器理解能力從無到有的進(jìn)步。

這個(gè)進(jìn)步之下,有大公司的巨額投注、國家與政府的跟進(jìn),也有感知智能打開的商業(yè)想象空間,以及商業(yè)智能與各行各業(yè)的結(jié)合可能。這些技術(shù)起點(diǎn)和整個(gè)商業(yè)市場(chǎng)相比,目前全世界的滲透率都還很低。這也意味著,即使深度學(xué)習(xí)不再在技術(shù)端繼續(xù)增長,那么把產(chǎn)業(yè)潛力釋放干凈,也還需要一個(gè)漫長的時(shí)間軸。

另一方面,目前所謂以推翻深度學(xué)習(xí)為目標(biāo)的技術(shù),往往是在補(bǔ)充深度學(xué)習(xí)的不足,并且大多比較初級(jí)。它們未來是否真的是非此即彼的關(guān)系,目前還是未知數(shù)。

歸根結(jié)底,深度學(xué)習(xí)可能還要在它所謂的“王座”上再坐一會(huì)。而媒體和反對(duì)者想要得出AI寒冬的結(jié)論,可能還需要多花些努力才行。

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2018-06-12
深度學(xué)習(xí)的王座,還保得住嗎?
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