深度学习将要终结?美国教授从 1.6 万篇论文中看到的 AI

2020-07-21    收藏655
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深度学习将要终结?美国教授从 1.6 万篇论文中看到的 AI

AI 已经成为最重要的科技发展方向之一,全球资金增加投入于此,预计可能在未来 10 年彻底改变人们的生活。但 AI 技术会朝何种方向发展、究竟要将人们带往何处?目前恐怕还难以预测。

前几年 AI 最受瞩目的技术,可能是在「深度学习」上。这类算法通过使用统计数据,查找期间的模式,并在模仿人类技能上已证明其强大,在某些程度上,它甚至可以模仿人们推理的能力。具体来看,Google 的搜索、Facebook 的动态消息,以及 Netflix 的推荐引擎,都使用了相关的技术,并且正在改变医疗保健和教育等行业的发展。

DeepMind 的 AlphaGo 在围棋上辗压人类对手,充分显现了 AI 的强大潜力,同时正在改变 AI 趋势。但这就是未来的 AI 吗?麻省理工技术评论研究了过去长时间的 AI 论文,认为过去以来 AI 的发展,其实没有用到什幺「最新的技术」,只是不同技术轮流主宰研究界。

AI 研究趋势快速转移,但都是 1950 年代就有的概念

华盛顿大学资讯科学教授 Pedro Domingos 在《MIT Technology Review》上 刊文 表示,以长期的 AI 发展来看,每隔十年,不同想法之间就会出现激烈的竞争,偶然机会下,会产生一个主流,并带领研究界。但相对来说,没落得也快。

深度学习将要终结?美国教授从 1.6 万篇论文中看到的 AI

针对 arXiv 科学论文的资料库的统计,显示了这一点。根据 16,625 篇论文的摘要,可以看出 AI 研究趋势的演变。

麻省理工技术评论分析认为,AI 过去的发展有 3 个主要趋势的改变。在 1990 年代到 2000 年代初期,AI 研究朝「机器学习」转向;到 2010 年代初,研究者看重神经网路;而过去几年,「深度学习」成为主宰。 但无论是何种,这些技术都不是最新的,而是在 1950 年代人工智慧概念萌芽时,就已经在讨论的技术。

机器学习是 AI 发展的初期主流

在 AI 开始成长的第一个时期,以「机器学习」为典範有其理由。在 1980 年代,人们让电脑协助工作的做法,就是设定好基本规则,写定一套程式,让机器依此运作。然而,在电脑要做的事愈来愈多之后,必须一直编写规则及程式,不仅增加成本也拖慢发展的速度。

因而,「机器学习」成为主流,让电脑由一堆数据中,自行提取规则,而不需程式人员一再手动写程式码。 所以,发展的重点不是奠基于相关知识本身的体系,而是如何让电脑找出规则。

AI 典範由深度学习转向强化学习

发展到第 2 个时期,不同的研究人员开始尝试以不同的技术方法,以得到最好的结果,各种模型都开始被採用。经过 10 多年的稳定竞争之后,在 2012 年年度 ImageNet 竞赛期间,Geoffrey Hinton 和他在多伦多大学的同事,以超过 10 个百分点的惊人幅度,达成图像识别的最佳準确度。在此他所使用的 深度学习 技术,开始引起了一波新的研究。

这些研究最早集中于视觉领域,后来深度学习开始在各个领域被採用,成为最受欢迎的技术。他们使用的 AlexNet,採用的是神经网路技术,让此一技术成为 AI 界的显学。

深度学习将要终结?美国教授从 1.6 万篇论文中看到的 AI

到第 3 个时期,即现在的主流发展,专注在 强化学习 。在这之前,有 3 种类型激烈竞争,包括监督、无监督与强化学习的方式,原本监督学习是最常见的方式,但强化学习模仿了惩罚和奖励训练动物的过程,获得快速的进展。

Domingos 表示,这个想法并不新鲜,但几十年来它并没有真正发挥作用。 他指出,採用「监督」类型的人,可能还会嘲笑强化学习的方法太旧,但当它缴出成绩后,便突然受到重视。造成这个趋势的一大推力,就是 2015 年 10 月 DeepMind 的 AlphaGo 在围棋上的表现,也立刻造成学界立竿见影的影响力。

AI 技术变迁极快,深度学习恐怕会快速终结

由此来看未来 10 年 AI 可能的发展,Domingos 认为,技术的变迁很快,其实是难以预测的。

例如,神经网路称不上什幺新的技术,它在 1960 年代统治 AI,1980 年代也曾被提及,但很快不受瞩目。直到 2012 年捲土重来前,这个想法很长期间不被採用。但强化学习出现后,它又可能再次没落。

Domingos 表示,每个 10 年中,可能有不同的技术成为主流,以现在来看,恐怕深度学习的时代也会很快终结。 至于接下来会发生什幺?

「如果你回答这个问题,那幺我会想为这个答案申请专利。」Domingos 说道。

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