原標(biāo)題:為AI清君側(cè):為什么鼓吹“寒冬論”的都是AI學(xué)者?
炎炎夏日即將來臨,想要防酷暑降溫,除了開空調(diào)吃冰淇淋之外還有什么其他方法嗎?
當(dāng)然有啦!比如關(guān)注一下深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,就會發(fā)現(xiàn)人工智能又又又寒冬了。明明是一項(xiàng)在世界范圍內(nèi)受關(guān)注和投入頗多的技術(shù),為什么時(shí)不時(shí)就會有大佬開麥,給人一種一年四季都在“寒冬”的錯(cuò)覺呢?
最近幾個(gè)月以來,曾經(jīng)在去年發(fā)表過《AI Winter is Well on its Way》聲稱AI和深度學(xué)習(xí)寒冬即將到來的AI專家Filip Piekniewski陸續(xù)發(fā)表了兩篇“雄文”,再次對深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了抨擊,一篇稱AI和“區(qū)塊鏈”一樣,都將面臨崩盤的終局,另一篇稱深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用性遠(yuǎn)比人們想象中狹隘。
我們不如以Filip Piekniewski的言論為線索,看看在“AI寒冬論”背后,又暗暗隱藏著哪些秘密。
時(shí)隔一年寒冬回歸,又帶來了哪些論據(jù)?
在上次發(fā)表《AI Winter is Well on its Way》后,F(xiàn)ilip Piekniewski遭到了不少抨擊,其中原因是Filip Piekniewski的觀點(diǎn)和論據(jù)實(shí)在是存有過多的槽點(diǎn)。例如Filip將學(xué)術(shù)領(lǐng)秀在Twitter上提及深度學(xué)習(xí)的次數(shù)減少,當(dāng)做深度學(xué)習(xí)衰落的證據(jù)。又將知名不靠譜自動駕駛廠商Uber的自動駕駛事故,歸咎到深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不靠譜上。
但在最近發(fā)表的言論中,F(xiàn)ilip Piekniewski又對自己的觀點(diǎn)進(jìn)行進(jìn)一步的補(bǔ)充。
首先,F(xiàn)ilip Piekniewski再次強(qiáng)調(diào)了自動駕駛的不靠譜。證據(jù)是最近一年自動駕駛領(lǐng)域逐漸冷卻,實(shí)驗(yàn)過程中時(shí)有事故發(fā)生,福特CEO Jim Hackett也承認(rèn),該公司“高估”了全自動駕駛汽車的到來速度。
同時(shí)Filip Piekniewski還將比特幣與深度學(xué)習(xí)做對比,認(rèn)為兩者都是硅谷在芯片銷售乏力時(shí),“炒作”出的新概念,一個(gè)依靠算力挖礦,一個(gè)依靠大型模型創(chuàng)造計(jì)算需求,最終目的是賣出更多的GPU。而比特幣目前已經(jīng)崩盤,深度學(xué)習(xí)所創(chuàng)造的AI夢境也距離夢醒不遠(yuǎn)了。
至于當(dāng)前AI界最為頭痛的人才問題,F(xiàn)ilip Piekniewski則給出了不同的意見,他認(rèn)為相比AI人才緊缺,實(shí)際上AI人才是魚龍混雜的,只要在頂會上發(fā)布一篇論文就能替代一切背調(diào),加上大量所謂AI人才都是直接從高校和研究院進(jìn)入企業(yè),缺乏現(xiàn)實(shí)場景經(jīng)驗(yàn),更加速了AI的“滅亡”。
比特幣誅心論:AI是硅谷的帶貨高手嗎?
相比上一次那Twitter內(nèi)容當(dāng)做證據(jù),這一次Filip Piekniewski所提出的自動駕駛遇冷、AI人才審核標(biāo)準(zhǔn)模糊等等,看似客觀許多,但將區(qū)塊鏈和AI相提并論,則是一種極其誅心的理論。
我們不得不承認(rèn),從硅谷視角來看,AI和區(qū)塊鏈確實(shí)有顯著的共同點(diǎn)。第一,兩者都通過對算力的強(qiáng)大需求,帶動了芯片行業(yè)的發(fā)展;第二,兩者都是先“賦能”了硅谷的財(cái)富集中,再去賦能現(xiàn)實(shí)場景的落地應(yīng)用。
在移動終端逐漸走向成熟后,硅谷一度無法再像PC和移動終端熱潮初期,通過一種普遍性的設(shè)備和產(chǎn)品更新?lián)Q代來獲得財(cái)富。但AI和區(qū)塊鏈的出現(xiàn),又在試圖從底層改變整個(gè)軟件和硬件生態(tài)。這其中讓科技企業(yè)獲得了不少紅利,例如大量投資涌入?yún)^(qū)塊鏈和AI創(chuàng)業(yè)領(lǐng)域,又像是英偉達(dá)近年來的迅速成長。
但我們并不能因此將AI和區(qū)塊鏈完全看做一談,兩件事情形成的結(jié)果有部分融合,并不代表兩件事的性質(zhì)完全一樣。
我們需要知道的是,深度學(xué)習(xí)之所以會在今天出現(xiàn),是因?yàn)橐苿訒r(shí)代帶來的數(shù)據(jù)量暴漲和算力基礎(chǔ)提升,給予了深度學(xué)習(xí)深入研發(fā)和應(yīng)用的可能。深度學(xué)習(xí)和芯片算力是彼此成就的,而非像比特幣那樣通過一種類似于投資的概念,用“挖礦”這種行為來對算力進(jìn)行一種空對空的消耗,如同“帶貨”一般促成芯片需求。
所以我們很難將比特幣的潰塌看做AI必將到來的未來。
技術(shù)原罪論:深度學(xué)習(xí)是L5自動駕駛的絆腳石嗎?
同時(shí)比特幣價(jià)格的波動,也不代表區(qū)塊鏈技術(shù)是毫無意義的。不管比特幣是漲是跌,我們依然能看到區(qū)塊鏈正在進(jìn)入種種領(lǐng)域。在應(yīng)用層面,F(xiàn)ilip Piekniewski一直試圖通過抨擊自動駕駛來駁倒AI整體的應(yīng)用價(jià)值。
把目標(biāo)集中在自動駕駛這一領(lǐng)域中,我們發(fā)現(xiàn)似乎真的有一絲“寒冬”的意味:從2018年年底開始,自動駕駛相關(guān)創(chuàng)業(yè)企業(yè)就開始有了融資量下降甚至估值回調(diào)的現(xiàn)象;特斯拉改變了在2019年推出完全自動駕駛的口徑,甚至因此遭到了車主訴訟;福特CEO和Waymo CEO接連在公開場合發(fā)表言論,稱“自動駕駛很困難,尤其是L5級別的自動駕駛”。
可自動駕駛降溫的原因,真的和AI技術(shù)有關(guān)嗎?
深度學(xué)習(xí)在復(fù)雜環(huán)境下感知能力正在應(yīng)用到自動駕駛視覺、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)等等領(lǐng)域中,但其黑箱特征在決策能力上的弱勢,確實(shí)也對L5級別的自動駕駛發(fā)展產(chǎn)生了一些阻礙??晌覀儾荒軐⒆詣玉{駛的發(fā)展看做一條單一路徑,雖然L5級別自動駕駛尚且沒有理想進(jìn)展,但L4級別的自動駕駛已經(jīng)開始了頻繁的測試階段,甚至有了商業(yè)落地的雛形。
何況阻礙L5級別自動駕駛發(fā)展的,絕不僅僅是AI技術(shù),更多還有落地過程中的各種問題,例如法律法規(guī)、配套設(shè)施、倫理道德等等。更何況AI在自動駕駛之外,還廣闊天地大有作為。僅僅因?yàn)槿绱司鸵谎砸员沃畬I進(jìn)行通篇否定,顯然是不合理的。
為AI“清君側(cè)”:為什么鼓吹A(chǔ)I寒冬論的都是AI學(xué)者?
面對這些不靠譜的言論,我們或許應(yīng)該從“源頭”開始關(guān)注。發(fā)布這一系列“雄文”的Filip Piekniewski是一位AI領(lǐng)域和機(jī)器視覺領(lǐng)域的研究者,Twitter資料顯示他就職于一家名為Accel Robotics的AI創(chuàng)業(yè)企業(yè)。實(shí)際在發(fā)表《AI Winter is Well on its Way》一文之前,說Filip Piekniewski在AI學(xué)術(shù)界毫無存在感也不為過。只是因?yàn)閷ι疃葘W(xué)習(xí)和AI的抨擊,才讓他一具成名。到今天我們可以清晰地看到Filip Piekniewski批判AI的套路:首先對于技術(shù)進(jìn)行“商業(yè)羞辱”,與概念炒作掛鉤;再將普遍矛盾集中成技術(shù)矛盾,將一切落地過程中的問題都?xì)w咎于技術(shù)本身;最后開始誅心說,把一切都形容成大公司的商業(yè)騙局。
在發(fā)布了AI寒冬理論之后,LeCun、吳恩達(dá)等等活躍在AI產(chǎn)業(yè)界的學(xué)者們都提出了反駁??赏瑫r(shí)市面上也傳來了一些贊同的聲音,例如紐約大學(xué)心理學(xué)與神經(jīng)科學(xué)教授Gary Marcus,也曾在去年撰文批判深度學(xué)習(xí)。
我們可以看到一個(gè)很有趣的現(xiàn)象:這些為AI“哭喪”的學(xué)者,恰恰也都是研究AI相關(guān)領(lǐng)域的。
這種行為并不是來源于學(xué)者干一行“唱衰”一行,而是因?yàn)樗麄兯芯康念I(lǐng)域和當(dāng)前AI的發(fā)展有所出入。
就拿Filip Piekniewski本人來說,其研究范圍在經(jīng)典計(jì)算機(jī)視覺中,既是在廣泛的算法集合中從圖像中提取信息,作為機(jī)器學(xué)習(xí)分類器的前端,以構(gòu)建更復(fù)雜的檢測器。但在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用場景中,檢測器的搭建過程非常復(fù)雜也不具有可復(fù)制性,相比之下遠(yuǎn)不如深度學(xué)習(xí)更加高效,所以一直很難走向市場。
但經(jīng)典計(jì)算機(jī)視覺的優(yōu)勢在于,其準(zhǔn)確度相比深度學(xué)習(xí)解決方案更高,對計(jì)算力的要求也更低。
看到這里,F(xiàn)ilip Piekniewski此前一些看似非常不合理、不具有學(xué)術(shù)專業(yè)性的言論就有了解釋。不論是強(qiáng)調(diào)深度學(xué)習(xí)是硅谷的為了賣GPU營造的算力騙局,還是強(qiáng)調(diào)AI炒作帶來的學(xué)者身價(jià)膨脹,本質(zhì)上都是在為自己的學(xué)術(shù)觀點(diǎn)站臺,表達(dá)對目前深度學(xué)習(xí)一家獨(dú)大的不滿。
包括上文提到的Gary Marcus,也是在表達(dá)對深度學(xué)習(xí)不滿的同時(shí),強(qiáng)調(diào)了深度學(xué)習(xí)必須要結(jié)合符號計(jì)算才能進(jìn)步。而這也正是Gary Marcus本人的學(xué)術(shù)方向。
說到底,這些看似鼓吹A(chǔ)I寒冬的學(xué)者,并不是真正的不看好的AI價(jià)值,只是對AI學(xué)術(shù)發(fā)展的趨勢有所不滿,以一種勸諫的姿態(tài)在表達(dá)意見,仿佛深度學(xué)習(xí)和硅谷的勾結(jié)已經(jīng)禍國殃民,學(xué)者們捶胸頓足的哭嚎著:“陛下,看看您的江山吧!”
結(jié)束語
雖然Filip Piekniewski對于深度學(xué)習(xí)的抨擊本質(zhì)上是一種夾帶私貨,但他的一些觀點(diǎn)也并非不無道理,例如目前硅谷和學(xué)術(shù)界關(guān)系過密,是否會影響到學(xué)術(shù)發(fā)展的方向?以及目前企業(yè)對于深度學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)人才的追捧,是否會反而會因?yàn)閷W(xué)術(shù)人才的水土不服而阻礙AI應(yīng)用的發(fā)展?
當(dāng)今世界和過去產(chǎn)生的一大區(qū)別是,商業(yè)與學(xué)術(shù)研究正在結(jié)合的越來越緊。在大量科技企業(yè)出資支持學(xué)界的情況下,學(xué)者們究竟是在進(jìn)行純粹的學(xué)術(shù)創(chuàng)新,還是被商業(yè)支持圈到了某一個(gè)籠子里?商業(yè)資助的影響,是否會對學(xué)者們的學(xué)術(shù)道路選擇產(chǎn)生一定的影響,最終導(dǎo)致技術(shù)創(chuàng)新在錯(cuò)誤的方向上越走越遠(yuǎn)?
雖然“AI寒冬論”和對深度學(xué)習(xí)的盲目指摘并不可取,但其背后所隱藏的問題,我們應(yīng)當(dāng)時(shí)時(shí)警醒、銘記在心。
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