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Hinton、Yann LeCun、李飞飞谈深度学习十年:AI没有走入死胡同,“革命”仍如火如荼

发布人:大数据文摘 时间:2022-09-22 来源:工程师 发布文章

大数据文摘授权转载自AI前线

作者:Sharon Goldman

译者:核子可乐

策划:冬梅


2022 年,当我们回望这生机勃勃、万物竞发的 AI 黄金十年,新的问题涌上心头:我们可以从这十年来的深度学习发展之路中总结出什么?这一颠覆世界的革命性技术,未来又将何去何从?


人工智能(AI)先驱 Geoffrey Hinton 是十年前深度学习初创“革命”的开拓者之一。在他看来,未来 AI 技术的发展势头仍将一路加速。


2012 年,为 AI 带来首个重大突破的关键神经网络研究横空出世。而值此十周年纪念日之际,Hinton 和其他几位 AI 杰出人士再度发声,回击了部分批评者提出的深度学习已经“走进死胡同”的观点。


Hinton 表示,“我们将看到机器人技术的巨大进步 —— 更灵巧、更敏捷、更顺从的机器人即将诞生。它们可以像人类一样高效、温和地处理工作。”


其他 AI 先驱者,包括 Meta 公司首席科学家兼 AI 负责人 Yann LeCun,以及斯坦福大学教授李飞飞,也对 Hinton 的观点表示赞同。几位大佬都认定,2012 年在 ImageNet 数据库上的开创性研究结果(基于以往的工作成果,成功解锁计算机视觉乃至整体深度学习的全面进步)确实将深度学习推向了主流,并引发了一股难以阻挡的历史洪流。


LeCun 在接受外媒 VentureBeat 采访时提到,挡在 AI 前进道路上的种种阻碍,正以惊人的速度被加快扫除。连他自己都感叹,“过去四五年的技术发展速度令人惊讶。”


而 2006 年建立起 ImageNet(首个用于计算机视觉算法的大规模人工标注照片数据集)的李飞飞,也在接受采访时提到,2012 年以来,这场浩浩荡荡的深度学习发展大潮是“一场我做梦也无法想象的惊人革命”。


然而,木秀于林风必摧之。


耀眼的光环之下,也有尖锐的批评者认为深度学习存在很大局限,并认为这项技术的应用范围极其狭窄。反对者还强调,神经网络的本质上其实是又一场技术炒作,并不像某些支持者说的那样有能力带来根本性的突破。换言之,他们完全不认可“它是最终帮助我们达成期望中的「人工通用智能」(AGI)的基础,即具备与人类相当的推理能力的 AI”这一论断。


万物竞发的 AI 黄金十年


纽约大学名誉教授、Robust.AI 创始人兼 CEO Gary Marcus 曾在去年 3 月写下一篇关于“深度学习走进‘死胡同’”的文章。在他看来,这项技术虽然取得了不错的进展,但“卡在了关于物理世界的常识知识与推理这一环,再难寸进”。


华盛顿大学计算语言学教授、时常批评这场“深度学习泡沫”的 Emily Bender 则表示,她认为目前的自然语言处理(NLP)和计算机视觉模型,并不能算是“迈向人工智能和人工通用智能的实质性脚步”。


无论如何,批评者也必须承认,计算机视觉和语言等关键应用确实取得了巨大进步。这也引得成千上万家企业争相利用深度学习的力量,进而在推荐引擎、翻译软件、聊天机器人等领域带来令人印象深刻的现实成果。


然而,其中也有不少必须直面的严肃争论。例如,AI 领域还有不少伦理和偏见等基本问题需要解决,治理者也需要监管 AI,以保护公众在就业、医疗保健和监控等领域免受歧视。


2022 年,当我们回望这生机勃勃、万物竞发的 AI 黄金十年,新的问题涌上心头:我们可以从这十年来的深度学习发展中总结出什么?这一颠覆世界的革命性技术,未来又将引何去何从?


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Geoffrey Hinton


AI 先驱们早已预见到这场革命的到来


Hinton 称,他一直都知道深度学习“革命”即将到来。


Hinton 在 1986 年发表的论文中普及了用于训练多层神经网络的反向传播算法。他表示,“有很多研究者都相信,这就是人工智能的未来。我们则一直在努力证明自己的这一论断、证明自己所相信的东西。”


1989 年率先使用反向传播和卷积神经网络的 LeCun 也对此表示赞同。他谈到,“我丝毫也不怀疑未来的 AI,采用的仍然是我们八十和九十年代开发出的相关技术。”


与当时的主流观念相反,Hinton 和 LeCun 等人坚持认为,多层神经网络等深度学习架构可以应用于计算机视觉、语音识别、NLP 和机器翻译等领域,进而产生近似甚至超越人类专家的表现。他们驳斥了那些抵触他们研究成果的批评者,强调反向传播与卷积神经网络等算法技术将成为推动 AI 进步的关键。不过当时学术界的普遍消极情绪也可以理解,毕竟在经历了八十和九十年代的一系列挫折之后,AI 技术已经长期停滞不前。


与此同时,担任斯坦福大学以人为本 AI 研究院联合主任、前谷歌 AI 与机器学习首席科学家的李飞飞,也同样对自己的假设充满信心。她认为只要配合正确的算法,ImageNet 数据库完全能够推动计算机视觉与深度学习的跨越式发展。


她解释道,“这是一种典型的开箱即用式机器学习思维方式,也对应着很高的风险。但我们在科学意义上相信自己的假设。”


但这一切仍然有待时间的检验。这些经过数十年 AI 研究发展起来的理论,直到 2012 年秋才完全证明了自己。一场重大突破,最终引发了得到公认的深度学习革命。


2012 年 10 月,Hinton 的两位博士生 Alex Krizhevsky 和 Ilya Sutskever 参加了由李飞飞组织的 ImageNet 竞赛,尝试为大规模对象检测与图像分类设计出可行的算法。师生三人凭借一篇题为《使用深度卷积神经网络实现 ImageNet 数据库分类》的论文最终胜出。该论文使用 ImageNet 数据库创建了一个名为 AlexNet 的开创性神经网络。而且事实证明,该模型在各种图像的分类方面都要比以往任何方法准确得多。


这篇令 AI 研究界赞叹不已的论文仍然站在早期突破的肩膀之上,再配合上 ImageNet 数据集和更强大的 GPU 硬件,直接开宗立派,为日后 Google Photos、Google Translate、Uber、Alexa、DALL-E 乃至 AlphaFold 翻开了历史进程的崭新一页。


此后,对 AI 技术的投资呈现出指数级增长:全球 AI 初创资金从 2011 年的 6.7 亿美元增长至 2020 年的 360 亿美元,并于 2021 年再次翻番达到 770 亿美元。


那一年,神经网络成为主流


经历了 2012 年震惊全球的 ImageNet 竞赛,媒体开始全力跟进深度学习的发展趋势。


ImageNet 竞赛次月《纽约时报》发表的文章《科学家们在深度学习项目中看到了希望》提到,“科技企业报告称,通过一种受人脑模式识别理论的启发,新型 AI 技术已经在诸多领域取得惊人进展,包括计算机视觉、语音识别乃至发现有前途的****物新分子等。”文章还补充称,“这种被称为人工神经网络,或简称为神经网络的新技术,采用与人脑相似的神经连接结构,成功推动深度学习程序在速度与准确性方面达到一个又一个新高度。”


这一年,AlexNet 并不是深度学习领域唯一的超级明星。2012 年 6 月,谷歌 X 实验室的研究人员也构建了一个由 16000 个处理节点组成的神经网络,包含 10 亿个连接。随着时间推移,它开始总结出“猫”的特征,进而准确识别出 YouTube 视频中出现的小猫形象。


与此同时,Jeffrey Dean 和吴恩达也在 Google Brain 的大规模图像识别方面取得了突破。在 2012 年的 IEEE 计算机视觉与模式识别会议上,研究人员 Dan Ciregan 等人再次显著提高了卷积神经网络在多个图像数据库上的最佳性能。


Hiton 总结道,到 2013 年,“几乎所有计算机视觉研究都转向了神经网络。”从那时起,他也开始奔走于多伦多大学和谷歌研究院。这是 AI 研究自 2007 年以来的一场重大变革,“在此之前,每次技术会议最多只会接收一篇关于深度学习的论文。”


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李飞飞


深度学习的十年发展历程


作为深度学习历史性突破的亲历者,李飞飞在 2012 年那场 ImageNet 竞赛上亲自公布了获胜选手。接下来十年深度学习的****,也在意大利佛罗伦萨的会议现场被正式定义。


李飞飞提到,“ImageNet 的构想始于 2006 年,但当时几乎没人支持。


然而,最终它还是以光芒万丈的方式获得了认可和回报。”


自 2012 年开始,深度学习的发展速度惊人,学习模型的“深度”也开始不断打破纪录。


LeCun 表示“不少挡在 AI 发展道路上的阻碍被快速扫除”,于是自然语言理解、文本生成翻译和图像合成等应用领域全面起飞。


其中部分领域的发展速度甚至比预期更快。对 Hinton 来说,基于神经网络的机器翻译特别令人印象深刻,而这方面尝试其实始于 2014 年。“我原本以为不会那么快。”另一方面,李飞飞也对 DALL-E 赞赏有加,表示“进展比我想象中更快。”


敬告深度学习批评者


然而,并不是所有人都愿意为深度学习的进展而鼓掌喝彩。


2012 年 11 月,纽约大学名誉教授、Robust.AI 创始人兼 CEO Gary Marcus 就为《纽约客》撰写了一篇文章,表示“套用一句古老的寓言——Hinton 造了一把好梯子,但无论多好的梯子都没法让人登上月球。”


Marcus 甚至断言,时至今日,深度学习完全没能让 AI 比十年前更接近“月球”——也就是万众期待的人工通用智能,或者说能力与人类相当的 AI。


“技术方面的进步当然客观存在,但要想成功登月,必须解决因果理解和自然语言理解 / 推理的问题。深度学习在这些方向上并没有太大进展。”


Marcus 还提到,他认为将神经网络与符号人工智能(在深度学习兴起之前,在领域中占主导地位的 AI 分支)相结合的混合模型,才是突破神经网络极限的正确方向。


但 Hinton 和 LeCun 各自驳斥了 Marcus 的批评意见。


Hinton 表示“深度学习并没有走进死胡同——只要看看最近发生的一切,就能感受到它的蓬勃力量。”但他也承认,深度学习所能解决的问题确实还比较有限。


LeCun 则补充称,“我觉得压根不存在什么死胡同,只是前进道路上还有需要扫除的障碍。我们目前不太清楚要怎么扫除,但深度学习的进展没有放缓……如果非要说的话,反而是在一路加速。”


但反对派的 Bender 对此并不买账。她在邮件采访中强调,“在某种程度上,他们讨论的还是根据 ImageNet 等基准数据集提供的标签,对图像进行分类的所谓进展。2012 年确实是个历史性的突破点,但除此以外的其他宏大目标还完全没有被攻克,属于典型的雷声大雨点小。”


AI 偏见与伦理问题已迫在眉睫


Bender 还认为,AI 和深度学习技术已经在不知不觉中走得太远。“我相信超大规模数据集确实能为 AI 模型带来强大的能力,通过算力加高效算法的方式生成合成文本和图像。但这方面的成功形成了强大的发展惯性,于是研究者们似乎陷入了一种循环——人们「发现」模型存在偏见,于是尝试去消除这些偏见。但大家都知道,时至今日也不存在真正无偏见的数据集或者 AI 模型。”


此外,她“希望看到 AI 领域能贯彻真正的问责标准,包括测试评判、经验主张乃至产品安全。为此,我们需要帮助民众理解 AI 技术、看穿炒作宣传,我们需要行之有效的监管手段。”


但 LeCun 不这么看,他认为“这些诉求的实质,都是人们想要对复杂的重要问题进行粗暴简化”,而且很多人会做“有罪推定”。他坚持强调,大多数企业“其实都是想做正确的事”。


再有,他还抱怨了那些不愿参与 AI 技术研究、却每天大放厥词的批评者。


“那些身在场外指指点点的家伙甚至形成了自己的完整生态系统。但除了扰乱关注之外,他们起不到任何积极的作用。”


关于深度学习的争论还将继续


争论气氛看似紧张,但李飞飞强调这都是科学研究领域内的正常讨论。她解释称,“科学并不是真理,科学是寻求真理的过程。过程中必然有发现也有改进,所以争论、批评和喝彩都是必不可少的环节。”


但也有一些争论和批评意见让她感觉“有点做作”,包括现在的 AI 路线有错、以及 AGI 即将实现之类。“我认为这本应是一场更深层、更微妙、更细致、更多维的科学争论,但现在的情况有点浅表化了。”


当然,李飞飞也承认这十年来 AI 的发展表现令人失望,而且往往跟技术本身无关。“我觉得最令人失望的状况发生在 2014 年,当时我和以前的学生们共同创立了 AI4ALL,希望将年轻女性、有色族裔和服务欠缺社群的学生们带入 AI 世界。我们的目标,就是给 AI 世界带来更加多样化的未来。”


如今八年过去,她认为积极的变化来得太慢。“我希望看到更快、更深层次的变化,但各方付出的努力还远远不够,特别是在初中和高中这个阶段。我们不知不觉中失去了很多才华横溢的年轻参与者。”


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Yann LeCun


AI 与深度学习的未来


LeCun 承认,很多 AI 挑战在吸纳了大量资源投入之后仍未得到解决,其中最典型的一例就是自动驾驶。


“必须得说,人们可能低估了自动驾驶的复杂性。”LeCun 承认自己也没有深入研究过这个领域,“但我知道这事很难,而且需要很长时间。我不同意某些人的观点,他们说原理问题已经基本解决……接下来只要把模型做得更大就行。”


事实上,LeCun 最近发布了一份建立“自主机器智能”的蓝图,这也表明他认为现有 AI 方法并不足以打造出与人类相当的 AI 成果。


但他同时看到了深度学习未来的巨大潜力。他说最令自己感到兴奋、并愿意为之奋斗的,就是让机器获得类似于动物、甚至人类的高效学习能力。


“对我来说,最大的问题就是动物到底遵循怎样的学习原则。正因为如此,我才一直倡导自监督学习等技术方向。这方面的进展将使我们得以构建出目前遥不可及的成果,比如能够在日常生活中帮助用户的智能系统。它们就像是人类的助手,这才是大家所真正需要的。未来,我们一定会进入全民佩戴增强现实眼镜的时代,我们将随时随地与 AI 互动。”


Hinton 也认为深度学习有着良好的进展。除了机器人技术的进步,他认为神经网络的底层计算基础设施也将迎来新突破。“目前的基础设施是在用擅长矩阵乘法器的加速器执行数字计算。”而对于反向传播,还需要把模拟信号转换为数字信号。


“目前的反向传播只能在模拟硬件中实现,未来我们一定会找到替代方案。


我也完全相信,从长远来看,人类几乎所有计算都将以模拟的方式完成。”


李飞飞则把深度学习的未来寄予在交流和教育上。“在斯坦福以人为本 AI 研究院,我们把大量精力投入到与商业领袖、政府官员、政策制定者、媒体、记者乃至整个社会的沟通中来,并建立了各种专题讨论、会议、研讨、政策简报和行业简报。”


她补充道,对于这样一种出现不久的技术,“我个人担心各方由于缺乏必要的背景知识,而无法传达对 AI 时代的细致描述与深入思考。”


黄金十年:一段将永被铭记的深度学习岁月


对 Hinton 来说,过去十年来深度学习的发展“超越了我最疯狂的想象”。


但他也强调,虽然深度学习取得了巨大进步,但这一切归根结底还是源自计算机硬件的升级。“这一切都应该归功于愈发强大的计算机硬件。”


而像 Marcus 这样的批评者认为,深度学习目前取得的进展“在后世看来,也许反而是一种不幸。我认为 2050 年的人们会回顾 2022 年的 AI 系统,并感叹当时的人们有勇气、有干劲,但却没有走对方向。”


李飞飞则希望人们将这十年铭记为“伟大数字革命的开端,它使所有人——不是少数人或者部分人,而是所有人——都能更好地工作和生活。”


作为一名科学家,她表示“我当然不觉得如今的深度学习会是人类对于 AI 探索的终点。”在社会方面,她希望能让 AI 成为“一种令人印象深刻的技术工具,而且始终以人为中心进行开发和使用。我们必须认识到这种工具带来的深远影响,并接受以人为本的思维框架、AI 设计和部署原则。”


毕竟,“后世对我们的评价,取决于我们当下所做的一切。”


原文链接:

https://venturebeat.com/ai/10-years-on-ai-pioneers-hinton-lecun-li-say-deep-learning-revolution-will-continue/


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关键词: AI

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