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乱Bengio一席话引发Marcus与LeCun「舌战」还有DL帝国主义?

时间:2018-12-19 19:00  来源:未知  阅读次数: 复制分享 我要评论

  原题目:乱!Bengio一席话激发Marcus与LeCun「激辩」,还有DL帝国主义?

  Gary Marcus 又双叒叕打骂了!这位纽约大学出名心理学、神经科学家怼深度进修不是一天两天了。本年岁首年月,Marcus 颁发了一篇长文对深度进修的现状及局限性进行了批判性切磋,当即激发了一场激辩。近日,因 Yoshua Bengio 接管 MIT TR 的一篇采访,Gary Marcus 再次激辩群 DLer。这场隔空喊话略有失控的倾向。

  在社交媒体上,Gary Marcus 的推特像点燃了火药桶一样引来了浩繁人工智能学者的评论。Marcus 对 Bengio、Hinton、LeCun 的责备更是让 LeCun 本人与他进行了空费时日的「切磋」。

  在 MIT TR 这篇名为《人工智能巨头对 AI 将来的担心》的采访中,Yoshua Bengio 颁发了对将来研究的几点见地:

  谈到「关于人工智能的新研究,最让你最兴奋的是什么?」Yoshua Bengio 说道:我认为我们需要考虑最坚苦的挑战,而不该满足于短期、渐进式的方针。我没有要撇开深度进修的意义。北京PK10娱乐平台正相反,我们该当将其扩展,使它可以或许推理、进修因果关系、摸索世界,从而进修和获打消息。

  若是我们真的想实现人类程度的 AI,那完全就是另一件事了。我们需要持久投资,而学术界才是保留火种的最佳场合。

  因果关系为什么这么主要?Yoshua Bengio 暗示,「若是你有一个很棒的推理模子,你以至能够在消息不多的环境下进行推广。这至关主要,由于人类是能够做到将本人的经验投射到与日常糊口体验完全分歧的情况中的。机械此刻还不可,由于它们没有因果推理模子。

  我们能够手动设置法则,但这还不敷。我们需要可以或许发觉因果模子的机械。在某种程度上来说,这种机械永久不会是完满的。由于我们永久不会获得一个完满的现实因果推理模子;这就是为什么人会犯错。可是比拟其它动物来说,我们做得更好。

  当前,在这方面我们还没有真正足够好的算法,但我认为若是有更多人在这方面进行摸索,并认识到它的主要性,我们终将获得前进。」

  对 Bengio 的言论,Marcus 翻起了旧账,发推特评论道:

  「我没有要撇开深度进修的意义……但我们该当将其扩展,北京赛车pk10规律使它可以或许推理、进修因果关系、摸索世界。」Yoshua Bengio 的这番线 年在《纽约客》上颁发的言论并没什么分歧。

  此番酸味十足的话,先是惹起了 CMU 助理传授 Zachy Lipton 的回应:这句线)措辞声音大不等于是第一个说的。你不克不及自居为区分了推理和模式识别。2)说「X 无法处理 Y」几乎太容易了,但你能不克不及提出 Y 的处理方案呢?

  重点来了!跟着激辩的的升级,Yann LeCun 间接怼了归去,斥其光说不练:

  你所说的这番话,Yoshua 和我还有其他人曾经说了很长时间了。与你分歧的是,我们为此去做了一些测验考试,而不是攻讦别人没有这么做。

  以下是我 2001 年就不断在说的话:「为了捕获言语和思维的合成性(compositionality),神经收集必需辅以符号操作的环节构成部门。」这话你同意吗?在我们的辩说中,你说过「否决」。你此刻的立场呢?

  AI 的真正问题是:我们能在没有符号操作的环境下进行因果关系推理吗?其时 Yann LeCun 和 Hinton 等深度进修创立者认为能,而我感觉不克不及。

  这有什么值得会商的?至多从 1986 年起头,几十年来人工智能的整个子范畴都努力于符号推理,包罗连系统计揣度的夹杂方式。

  对此,Gary Marcus 把矛头转向了深度进修先行者们对于话语权的独霸:

  你说的没错。问题在于那些深度进修前驱们的「帝国主义」,好比,Lecun 等人 2015 年颁发在《Nature》上的文章就呼吁「用大向量运算代替符号表达式基于法则的操作」。这种锋利的概念与夹杂模子各走各路。

  联合主义的帝国主义?在符号主义统治了半个世纪之后?搞笑吧?我并没有由于人们研究我感觉不合错误的方式而去攻讦他们。我只是用本人认为准确的方式去做研究,并在该方式起感化之后向世人展现成果。这就是工程,好的成果胜于雄辩。

  别急着否决,但有时候有些东西需要从头研究或者发现,若是不起首考虑清晰,很难晓得什么时候该这么干。任何时候,科学和工程范畴的主导思惟并不料味着它是最好的。更主要的是要晓得我们能否步入了正轨。

  不,Lecun 你想抑止人们对夹杂深度进修-符号模子的乐趣。你主意用无监视进修来推理,但却没有任何现实成果来证明它无效。但你却由于符号主义缺乏成果而否认它。# 双重尺度

  Yann Lecun 2018 年颁发了如许的言论:「我并没有由于人们研究我感觉不合错误的方式而去攻讦他们。」2017 年 LeCun 也曾颁发如许的概念:「我并不否认 DeepMind 的伴侣们对 AlphaGo 所做的工作,但把它作为通用智能的一大前进倒是不合错误的,现实并非如斯。」

  是的,联合主义的帝国主义是具有的,就像晚期的符号主义帝国主义一样。一个例子是:「若是要处理任何旧有的预测问题,你此刻有良多数据,那么深度进修可能会比已有手艺愈加无效。」

  Gary Marcus 的答复此次愈加充满了火药味:

  有人也在责备此次会商的需要性,AI 数据公司 Corto 首席施行官 Yves Bergquist 暗示:

  难以相信我们还在辩论这么较着的现实,只需环视四周就能清晰地发觉对象内的对象、符号内的符号的超参数布局。我们需要处理的是若何计较系统的系统(降维是环节)。

  发酵了 2 天,这场论战还未看到平息的迹象。

  在人工智能顺着深度进修的轨道快速成长的今天,一些前驱者还在不竭思虑着「我们能否在走准确的路」。但在社交媒体的情况中,这些论战看起来就在我们面前。满足人们猎奇心的同时,这些概念孰是孰非还有待时间的验证。前往搜狐,查看更多

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