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在深度學(xué)習(xí)如日中天的現(xiàn)在,三巨頭又在忙活著什么?

lviY_AI_shequ ? 來源:lp ? 2019-04-13 10:43 ? 次閱讀

上上周,AI圈最大的事情,沒有之一,就是圖靈獎(jiǎng),終于終于,終于頒給了深度學(xué)習(xí)三巨頭。

關(guān)于GeoffreyHinton和他的兩位學(xué)生YoshuaBengio、YannLeCun的故事,在消息出來后的幾天里,理所當(dāng)然完成了刷屏。

即使AI從業(yè)者和愛好者基本已經(jīng)對這三位的事跡耳熟能詳,但他們“高舉著火焰,沖過了最黑暗的時(shí)代”的英雄主義情結(jié),還是能夠輕易讓遠(yuǎn)離AI世界的人們動容。

“三巨頭”和深度學(xué)習(xí)的經(jīng)歷,事實(shí)上是一幕從學(xué)術(shù)邊緣開始,在產(chǎn)業(yè)狂歡中自證,再回頭征服主流學(xué)術(shù)界的故事。起伏線索簡直比好萊塢大片還要好萊塢。

然而現(xiàn)實(shí)人生和電影最大的區(qū)別或許在于,電影可以在高潮處戛然而止,留給觀眾意味深長的壯美。但生活還要繼續(xù),日子還得過,AI還得發(fā)展。深度學(xué)習(xí)并不會因?yàn)閳D靈獎(jiǎng)的到來而畫上圓滿的句號。

如果說三巨頭在全世界都不相信深度學(xué)習(xí)時(shí)的執(zhí)拗,最終換來了圖靈獎(jiǎng)和一句句“泰斗”的贊美聲;那么我們今天更應(yīng)該留意的,或許是在深度學(xué)習(xí)如日中天的現(xiàn)在,三巨頭又在忙活著什么?他們現(xiàn)在所忙的,是不是又映射著AI的未來?

咱們不妨換個(gè)角度,不說他們可歌可泣的當(dāng)年,而是聊聊三巨頭的現(xiàn)在。

需要注意的是,這里并不打算把三人及團(tuán)隊(duì)的每一篇論文都整理出來,而是希望從他們在AI爆發(fā)之際的選擇,讀出些許關(guān)于深度學(xué)習(xí)未來走勢與先天不足的底層規(guī)律。

YannLeCun:

產(chǎn)學(xué)候鳥與AI圈魯迅

三巨頭中最頻繁活躍在大眾視線里的,是YannLeCun。

為什么很多不認(rèn)識Hinton的人也認(rèn)識YannLeCun?這個(gè)AI界的未解之謎有很多解釋。

不靠譜的解釋包括,YannLeCun這個(gè)名字非常適合寫成楊麗坤,所以好記。再比如說他的招牌式笑容很容易讓人覺得AI沒那么枯燥。

而靠譜的解釋是,YannLeCun是三人中進(jìn)入產(chǎn)業(yè)世界程度最深的那一位,甚至一度被視作AI科學(xué)家走向商業(yè)世界的代表人物。

2013年,YannLeCun突然加入Facebook是一件非常有爆炸力的事。大家既不理解Facebook要AI科學(xué)家干嘛,也不明白YannLeCun去一個(gè)社交媒體做什么。

來到Facebook之后,YannLeCun一手創(chuàng)立了FAIR。這不是個(gè)律師事務(wù)所,而是Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室。

必須要承認(rèn),作為FAIR一把手的YannLeCun,在那幾年間是有不少作為的。比如大幅度提升了Facebook的自動化運(yùn)營能力,提高了廣告等Facebook生命線的智能化程度。而另一方面,充滿理想主義精神和學(xué)者氣息的YannLeCun還把FAIR搞成了硅谷最有烏托邦味道的實(shí)驗(yàn)室之一。

在Facebook,F(xiàn)AIR的專家們關(guān)注那些天馬行空的前瞻性技術(shù),以及AI如何在未來造福全人類。在扎克伯格的默許與支持下,F(xiàn)AIR的紅火甚至一度被認(rèn)為是硅谷的工程師文化要向科學(xué)家文化交槍。

此外,YannLeCun個(gè)人魅力也成為Facebook快速招到頂級科學(xué)家的利器,5年中,F(xiàn)AIR擴(kuò)大到6個(gè)辦公地點(diǎn),有近100名研究員。與吳恩達(dá)、李飛飛并列,YannLeCun也被稱為由學(xué)校到企業(yè)的三位AI明星之一。

但隨著團(tuán)隊(duì)規(guī)模的不斷擴(kuò)大,YannLeCun作為理想派科學(xué)家,逐漸暴露出了團(tuán)隊(duì)管理能力的不足。加上2017年Facebook風(fēng)雨飄搖,在整體業(yè)務(wù)改革之后,業(yè)務(wù)線開始向FAIR索取更多直接的、有助于提升業(yè)務(wù)質(zhì)量或者變現(xiàn)能力的技術(shù)——而這并非YannLeCun所愿與所長。

始終保留著紐約大學(xué)教職的YannLeCun,在2018年1月宣布辭去了FAIR負(fù)責(zé)人的職務(wù),轉(zhuǎn)向幕后擔(dān)任首席科學(xué)家。而這也被外界解讀為一個(gè)信號:似乎和吳恩達(dá)、李飛飛一樣,頂級科學(xué)家真的不那么容易在大企業(yè)高管的位置上長治久安。

而在產(chǎn)業(yè)的探索之外,YannLeCun的另一個(gè)人設(shè),堪稱AI圈里的魯迅——路見不平一聲twitter,該罵你時(shí)候絕不休息。

不少人感覺YannLeCun有點(diǎn)過于“好作驚人語”,但其實(shí)要看到更大的背景在于,今天圍繞著深度學(xué)習(xí)到底是什么,未來會怎么發(fā)展,以及AI有沒有用等一系列問題,滋生出了無盡的爭議。

而作為AI行內(nèi)最大的明星之一,YannLeCun似乎也在某種程度上有義務(wù)出來正本清源。

讓咱們回顧一下讓YannLeCun啟動開懟模式的三件事:

1、對著名的人形機(jī)器人,全球首位“機(jī)器公民“索菲亞。YannLeCun怒斥其為“徹頭徹尾的騙局”“完全是胡說八道”。在YannLeCun看來,所謂索菲亞不過是一具放錄音的模型而已,對它的“物體崇拜”會讓人們覺得AI就是在變戲法。真正的AI想要達(dá)到嬰兒甚至動物的智商,還要走很遠(yuǎn)的路。

2、硅谷鋼鐵俠馬斯克,近兩年的愛好是到處說AI就要?dú)缛祟惲恕annLeCun認(rèn)為這種說法非常不負(fù)責(zé)任。在他看來,馬斯克就是跟一些樂觀派的科學(xué)家聊天,又回家看了一些想象成分居多的書,然后就產(chǎn)生了《終結(jié)者》馬上要實(shí)現(xiàn)的想法。加上眾所周知馬斯克總想拯救人類,最后導(dǎo)致了我們聽到的那些聲音。而在YannLeCun看來,科學(xué)家是知道那種強(qiáng)AI不太可能在幾年內(nèi)實(shí)現(xiàn)的,馬斯克的言論是在散布恐慌。

3、去年,一位計(jì)算機(jī)視覺專家FilipPiekniewski連續(xù)發(fā)表了《深度學(xué)習(xí)已死》之類的“雄文”,高唱深度學(xué)習(xí)泡沫要破。YannLeCun則馬上開啟了回懟模式,直言作者“非常無知”,指出這位作者首先沒有看到學(xué)術(shù)和產(chǎn)業(yè)界的現(xiàn)實(shí),其次用一些無關(guān)的證據(jù)強(qiáng)行證明AI“寒冬來了”的結(jié)論。比如作者提到AI藥丸,一大證據(jù)是AI科學(xué)家發(fā)twitter少了——?dú)獾腨annLeCun趕緊發(fā)了一堆twitter。

總結(jié)一下,會發(fā)現(xiàn)YannLeCun開懟的主要是三種聲音:假AI、AI威脅論,AI寒冬論。

其實(shí)環(huán)顧左右,這三種論調(diào)是不是也飄散于我們身邊呢?

YoshuaBengio:

保衛(wèi)象牙塔,鎮(zhèn)守加拿大

說了最高調(diào)的,再說說最低調(diào)的YoshuaBengio。

之所以說他低調(diào),是因?yàn)閅oshuaBengio可說是三巨頭中最不愿意探索產(chǎn)業(yè)世界的一位。他在必然出現(xiàn)的重金誘惑面前,也沒有加入那幾家我們耳熟能詳?shù)?a target="_blank">科技巨頭,而是選擇繼續(xù)留在蒙特利爾大學(xué)的象牙塔里,享受著加拿大的好山好水。

然而隨著自己發(fā)明的深度學(xué)習(xí)越來越火,YoshuaBengio發(fā)現(xiàn)事情并不簡單。科技巨頭和投資人開始瘋狂向?qū)W校搶人。深度學(xué)習(xí)方向的博士變成了炙手可熱的香餑餑,直到Y(jié)oshuaBengio發(fā)現(xiàn),他還沒畢業(yè)的博士都已經(jīng)被饑渴的科技公司瓜分干凈。這位科學(xué)家決心要保衛(wèi)象牙塔的純凈。

他的辦法是,自己開一家公司……

咳咳,事實(shí)上,YoshuaBengio是在幾位合伙人的勸說下,決定共同建立一個(gè)新型的產(chǎn)學(xué)一體化機(jī)構(gòu)。我們知道AI界有著名的OpenAI,專注無不商業(yè)目標(biāo)的開源項(xiàng)目,讓科學(xué)家能在企業(yè)完成自己的夢想。

而YoshuaBengio與合伙人聯(lián)合創(chuàng)立的ElementAI,則反其道而行之。它致力于讓AI科學(xué)家們可以直接參與商業(yè)項(xiàng)目,獲取相關(guān)回報(bào),但同時(shí)能夠保留教職——比如每周只用抽出幾個(gè)小時(shí)來來ElementAI干活,大家一起做做項(xiàng)目賺賺外快就行了。

這種有點(diǎn)像AI科學(xué)家在線兼職的模式,可以有效解決一個(gè)問題:創(chuàng)業(yè)企業(yè)和傳統(tǒng)企業(yè),根本無力與科技巨頭爭搶AI人才,但他們卻實(shí)打?qū)嵉匦枰狝I人才來幫忙。這樣一種模式可謂兩全其美。

很快,ElementAI就獲得了微軟的投資,現(xiàn)在在深入各行業(yè)定制AI解決方案之外,也開始與大公司的聯(lián)合科研,以及對優(yōu)質(zhì)AI項(xiàng)目進(jìn)行投資和技術(shù)幫助。而對于客戶來說,YoshuaBengio本人就是商業(yè)合作上的金字招牌。

YoshuaBengio的另一個(gè)工作重心,是學(xué)校里的蒙特利爾學(xué)習(xí)算法研究所(MILA)。MILA和ElementAI一學(xué)一產(chǎn),構(gòu)成了蒙特利爾AI產(chǎn)業(yè)的雙核驅(qū)動。今天,加拿大AI的快速發(fā)展,以及蒙特利爾被稱為AI時(shí)代的硅谷,都與YoshuaBengio的工作緊密相關(guān)。

嗯,至少目前來看,這位象牙塔守護(hù)者,加拿大AI之星,還是比較好地完成了任務(wù)。

YoshuaBengio還有一項(xiàng)比較出名的行動,是在AI社會責(zé)任與公益領(lǐng)域廣泛擔(dān)當(dāng)呼吁者。比如他帶頭反對谷歌的軍方項(xiàng)目,呼吁終止AI武器化。并且積極推動關(guān)注AI中的歧視與不公平問題。

假如給YoshuaBengio近年來的工作打上三個(gè)標(biāo)簽,那就是:學(xué)術(shù)的,公益的,加拿大的……

GeoffreyHinton:懷疑者,依舊懷疑

與兩位50多歲的學(xué)生相比,已經(jīng)72歲的老師Hinton,似乎應(yīng)該閑下來,享受“AI教父“的尊名,指導(dǎo)指導(dǎo)學(xué)生,籌劃一下傳記。

然而事實(shí)并非如此,GeoffreyHinton今天依舊在保持高強(qiáng)度的工作。被腰間盤疾病困擾的他,甚至必須要站著完成所有研究。與兩位學(xué)生和大部分功成名就的同行相比,Hinton更像是工作在AI一線的那一個(gè)。

簡單來說,那個(gè)又倔又橫的小伙子,如今變成了個(gè)又倔又橫的老頭。

曾經(jīng)在一次采訪中,GeoffreyHinton被問到為什么能在幾十年的不被重視中堅(jiān)持下來,他的回答非常酷也非常Hinton。他說:

“他們都錯(cuò)了。”

直到今天,Hinton還是認(rèn)為有可能所有人都錯(cuò)了,包括他自己。

1986年,Hinton發(fā)表了《Learningrepresentationsbyback-propagationerrors》,這是Hinton一生的代表作之一,標(biāo)志著反向傳播算法被引進(jìn)深度學(xué)習(xí),今天來看有著跨時(shí)代的意義。

然而Hinton在近兩年卻頻頻表示,反向傳播有可能存在這巨大的缺陷。他不但自己嘗試了多種方式突破它,還將大量相關(guān)研究綜合起來,寫論文對比如何擺脫反向傳播的窠臼——直到現(xiàn)在,他還沒有超越自己,但并不代表以后不能。

GeoffreyHinton是一個(gè)徹頭徹尾的懷疑者,這點(diǎn)并沒有因?yàn)樗兂伞疤┒贰倍淖儭?/p>

在產(chǎn)業(yè)世界,Hinton的主要工作在谷歌大腦。近兩年,TensorFlow的簡化升級,谷歌大腦的AI能力拓展,背后都有Hinton與團(tuán)隊(duì)的身影。

而作為“教父”一樣的存在,Hinton更被人關(guān)注的是在AI學(xué)術(shù)領(lǐng)域不斷提出的顛覆性觀點(diǎn)。恰好這又是一個(gè)樂于顛覆自己和其他人工作的人。

2017年年底,Hinton發(fā)表了名為膠囊網(wǎng)絡(luò)CapsuleNetworks的方案,被廣泛認(rèn)為將改寫深度學(xué)習(xí)的發(fā)展軌跡。

膠囊網(wǎng)絡(luò)所針對的,是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的操作模式。傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法中,每一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)必須做同樣的卷積運(yùn)算。而膠囊網(wǎng)絡(luò)則認(rèn)為,不同的神經(jīng)元可以攜帶不同屬性,這就像人腦中的不同區(qū)域負(fù)責(zé)不同的工作。

這種將深度學(xué)習(xí)進(jìn)行稀疏激活的顛覆式方案,目前已經(jīng)被證明可以在圖像識別領(lǐng)域達(dá)成創(chuàng)新。不少人相信,膠囊網(wǎng)絡(luò)未來會成為AI可解釋、AI被賦予常識的關(guān)鍵技術(shù)。

近幾年,Hinton帶來的另一個(gè)顛覆,是在暗知識提取darkknowledgeextraction領(lǐng)域不間斷的工作。一般來說,深度學(xué)習(xí)獲取抽象特征,是建立在龐大的數(shù)據(jù)運(yùn)算基礎(chǔ)上的。而這會導(dǎo)致AI必須消耗大量的數(shù)據(jù)和算力來反復(fù)完成訓(xùn)練。而暗知識提取,或者叫知識蒸餾,則致力于讓智能體之間可以提取隱藏的知識,把一部分知識留存到子深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),最終達(dá)成智能體擺脫龐大的算力與數(shù)據(jù)渴求,觸及相對先天的“智能”。

可以看到,Hinton在今天依舊那么硬核。很多在AI世界看似常識的東西,AI之父卻壓根不相信它,并且在反復(fù)挑戰(zhàn)。

AI走到頭了嗎?深度學(xué)習(xí)是最終解法嗎?這老頭一輩子從來沒相信過大多數(shù)人的判斷。

三巨頭的今天:深度學(xué)習(xí),從1到很多

假如說,三巨頭高舉火把,四下無人的那些年,是深度學(xué)習(xí)從0到1的時(shí)代。

那么今天全世界的深度學(xué)習(xí)熱,毫無疑問標(biāo)志著深度學(xué)習(xí)開始從1到N。然而從三巨頭今天的工作來看,它也僅僅才到1而已。

不知道大家注意到?jīng)]有,三巨頭今天主要關(guān)注的方向,恰恰對應(yīng)著以深度學(xué)習(xí)為代表的這一次AI復(fù)興,所攜帶的先天不足,以及后天激發(fā)的問題。把三巨頭的工作強(qiáng)行合并,可以看到這樣幾個(gè)方向:

1、AI到底是空談還是事實(shí)?解決這個(gè)問題,必須把深度學(xué)習(xí)扔到產(chǎn)業(yè)熔爐當(dāng)中,在算力、數(shù)據(jù)和應(yīng)用場景里,檢驗(yàn)深度學(xué)習(xí)到底能干什么。而這也是大量AI科學(xué)家必須去企業(yè)的邏輯之一。

2、AI火了之后,各種亂七八糟的事情一定會出來飛舞,需要有人把火車?yán)剀壍馈annLeCun在社交媒體上四面開火就是因?yàn)檫@個(gè)。索菲亞的把戲、馬斯克的AI威脅論,以及“AI寒冬又來了”,這幾個(gè)說法今天在中國一定有大批擁護(hù)者。不難看出問題還是挺尖銳的。

3、AI的人才匹配與平衡問題。這輪AI復(fù)興的一個(gè)特征,是高度的產(chǎn)學(xué)一體化,導(dǎo)致學(xué)術(shù)人才可以直接與應(yīng)用打通。然而學(xué)術(shù)人才如何在產(chǎn)業(yè)誘惑面前保持學(xué)術(shù)追求,產(chǎn)業(yè)如何在巨頭爭搶下獲得AI人才幫助,這個(gè)問題在中國同樣存在。

4、深度學(xué)習(xí)是把雙刃劍,軍事化、歧視與不公、因素安全等問題隨之產(chǎn)生。AI的社會責(zé)任,是一個(gè)刻不容緩的矛盾。

5、深度學(xué)習(xí),不是終點(diǎn)。反向傳播,多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等等技術(shù)模式構(gòu)成了我們習(xí)以為常的那個(gè)“AI”。但是深度學(xué)習(xí)依舊有大量問題存在,比如黑箱性,遷移能力差,高消耗等等。我們是把今天的AI當(dāng)成原教旨,還是繼續(xù)挑戰(zhàn),尋找更上層的終點(diǎn)?這點(diǎn)Hinton這位“深度學(xué)習(xí)之父”真是帶了個(gè)好頭。

功績當(dāng)然偉大,問題還有一堆。今天,三巨頭還在工作,他們在為他們的造物負(fù)責(zé)。

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原文標(biāo)題:昨日種種已得獎(jiǎng),那深度學(xué)習(xí)三巨頭今天在忙什么?

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    深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的對比

    人工智能的浪潮中,機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)無疑是兩大核心驅(qū)動力。它們各自以其獨(dú)特的方式推動著技術(shù)的進(jìn)步,為眾多領(lǐng)域帶來了革命性的變化。然而,盡管它們都屬于機(jī)器
    的頭像 發(fā)表于 07-01 11:40 ?1480次閱讀

    深度學(xué)習(xí)自動駕駛中的關(guān)鍵技術(shù)

    隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,自動駕駛技術(shù)作為其中的重要分支,正逐漸走向成熟。自動駕駛系統(tǒng)中,深度學(xué)習(xí)技術(shù)發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。它通過模擬人腦的學(xué)習(xí)過程,實(shí)現(xiàn)對車輛周圍環(huán)境的感知、理解
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    深度解析深度學(xué)習(xí)下的語義SLAM

    隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的興起,計(jì)算機(jī)視覺的許多傳統(tǒng)領(lǐng)域都取得了突破性進(jìn)展,例如目標(biāo)的檢測、識別和分類等領(lǐng)域。近年來,研究人員開始視覺SLAM算法中引入深度
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    <b class='flag-5'>深度</b>解析<b class='flag-5'>深度</b><b class='flag-5'>學(xué)習(xí)</b>下的語義SLAM

    FPGA深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中或?qū)⑷〈鶪PU

    上漲,因?yàn)槭聦?shí)表明,它們的 GPU 訓(xùn)練和運(yùn)行 深度學(xué)習(xí)模型 方面效果明顯。實(shí)際上,英偉達(dá)也已經(jīng)對自己的業(yè)務(wù)進(jìn)行了轉(zhuǎn)型,之前它是一家純粹做 GPU 和游戲的公司,現(xiàn)在除了作為一家云
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