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隨著每一年的結(jié)束，麻省理工學(xué)院電氣工程與計(jì)算機(jī)科學(xué)系博士 Gregory J Stein 都會(huì)回顧一下對(duì)其影響最大的各大研究趨勢(shì)或論文，今年亦如此。
作為該領(lǐng)域的研究人員，他發(fā)現(xiàn)深入研究其認(rèn)為研究界取得的巨大進(jìn)展，或找出目前可能沒(méi)有取得進(jìn)展的領(lǐng)域，可能會(huì)很有意義。
本文中，Gregory J Stein 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人研究領(lǐng)域的目前的發(fā)展現(xiàn)狀發(fā)表了他的看法。
AlphaZero 是2017年我最喜歡的論文之一。DeepMind 的國(guó)際象棋和圍棋 AI 今年實(shí)現(xiàn)了重大升級(jí)，現(xiàn)在的版本名叫： MuZero，從而順利將 Atari 游戲添加到了其以超越人類(lèi)的表現(xiàn)完成的任務(wù)清單之列。
以前對(duì)于 AlphaZero 來(lái)說(shuō)，Atari 游戲是遙不可及的，因?yàn)檫@款游戲的觀察空間非常大，這使得 AlphaZero 難以構(gòu)建行為樹(shù)并得出決策結(jié)果。在圍棋中，由于棋盤(pán)會(huì)遵循采取某個(gè)動(dòng)作后棋盤(pán)會(huì)呈現(xiàn)的局勢(shì)的一系列規(guī)則，因此預(yù)測(cè)行為結(jié)果是很容易的。
但對(duì)于 Atari 而言，預(yù)測(cè)行動(dòng)結(jié)果原則上需要預(yù)測(cè)下一幀游戲可能呈現(xiàn)的戰(zhàn)局。當(dāng)系統(tǒng)試圖估計(jì)它在幾幀內(nèi)的動(dòng)作會(huì)對(duì)未來(lái)所造成的影響時(shí)，這種非常高維的狀態(tài)空間和難以定義的觀察模型，將極具挑戰(zhàn)。
MuZero論文地址：https://arxiv.org/abs/1911.08265
MuZero 通過(guò)學(xué)習(xí)狀態(tài)空間的潛在（低維）表示形式（包括當(dāng)前幀），然后在該學(xué)習(xí)空間中規(guī)劃從而規(guī)避了此問(wèn)題。有了這一轉(zhuǎn)變，智能體就可以在這個(gè)狹小的隱藏空間中采取行動(dòng)，并想象許多不同行動(dòng)的影響并評(píng)估可能發(fā)生的取舍，這就是 AlphaZero 和 MuZero 都基于的蒙特卡洛樹(shù)搜索（MCTS）算法的標(biāo)志性特征。
這種方法感覺(jué)更像是我所期望的真正的智能決策系統(tǒng)：擁有權(quán)衡不同選擇，而不必精確地預(yù)測(cè)每個(gè)選擇對(duì)于真實(shí)世界的影響的能力。這里的復(fù)雜之處在于他們?nèi)绾瓮瑫r(shí)學(xué)習(xí)潛在空間并學(xué)會(huì)在該潛在空間進(jìn)行規(guī)劃，更多詳細(xì)信息可以參閱他們的論文。
這項(xiàng)工作真正令我吃驚的是，它是如何將個(gè)人想法組合成一個(gè)更大的工作系統(tǒng)。這篇論文與我見(jiàn)過(guò)的其它關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)工作的系統(tǒng)論文一樣，但除了表征特征化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練這一常年慣用的技巧之外，MuZero 中提出的想法還幫助回答了關(guān)于如何為日益復(fù)雜的問(wèn)題構(gòu)建 AI 的深刻問(wèn)題。
整個(gè) AI 研究社區(qū)都正在努力將個(gè)人的想法匯集起來(lái)，集合個(gè)體思想以建立更強(qiáng)大的決策系統(tǒng)。AlphaZero 和 MuZero 也都朝著這個(gè)方向發(fā)展，識(shí)別 MCTS 樹(shù)結(jié)構(gòu)（模擬選擇不同動(dòng)作的影響）以及預(yù)測(cè)每個(gè)動(dòng)作的未來(lái)優(yōu)點(diǎn)的能力，將產(chǎn)生更強(qiáng)大的學(xué)習(xí)系統(tǒng)。
而 MuZero 學(xué)習(xí)緊湊表示的額外能力（系統(tǒng)動(dòng)態(tài)模型），可以模擬規(guī)劃動(dòng)作和隨后觀察來(lái)達(dá)到規(guī)劃接下來(lái)的動(dòng)作的目的，這讓我相信這樣的系統(tǒng)可能有一天能夠解決現(xiàn)實(shí)世界機(jī)器人技術(shù)的問(wèn)題。
然而，AlphaZero 和 MuZero 目前還缺乏解決實(shí)際問(wèn)題的能力，相關(guān)討論可參考這篇文章：
隨著我們努力使 AI 變得越來(lái)越智能，這項(xiàng)工作將推著我們往更好地理解哪些想法和工具能夠讓這些系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)中得以應(yīng)用的方向前進(jìn)。
在此領(lǐng)域，另一個(gè)值得一提的成果是 Facebook AI 的 Hanabi 紙牌游戲 AI，該系統(tǒng)中需要讓 AI 玩一個(gè)部分可觀察的協(xié)作式紙牌游戲。
也許最讓我興奮的進(jìn)展，要數(shù)表征學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
我是老式經(jīng)典規(guī)劃和所謂的符號(hào) AI 的忠實(shí)擁護(hù)者，在該方法中，智能體通過(guò)理解對(duì)象或人此類(lèi)的符號(hào)與真實(shí)世界建立聯(lián)系。
人類(lèi)一直是這樣做的，但是將我們的能力轉(zhuǎn)譯給機(jī)器人或者人工智能體時(shí)，我們經(jīng)常需要指明希望智能體推理出什么對(duì)象或者其他的預(yù)測(cè)。
但一個(gè)在很大程度上難以獲得確切答案的問(wèn)題是：符號(hào)從何而來(lái)？更籠統(tǒng)地說(shuō)：我們應(yīng)該如何表征世界，以便機(jī)器人在解決復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)問(wèn)題時(shí)能夠快速有效地做出決策？
最近的一些工作已開(kāi)始在能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)這種表征的方向上取得真正的進(jìn)展，使學(xué)習(xí)系統(tǒng)能夠自行推斷對(duì)象或建立它們能夠用以與此前未見(jiàn)過(guò)的位置進(jìn)行交互的對(duì)象和位置的“關(guān)系圖”。
這項(xiàng)研究目前仍處于初級(jí)階段，但是我很渴望看到它的進(jìn)展，因?yàn)槲覉?jiān)信朝著能力更強(qiáng)的機(jī)器人方向前進(jìn)，需要對(duì)這個(gè)領(lǐng)域有更深入的了解和取得重大的進(jìn)步。我發(fā)現(xiàn)了幾篇特別有趣的論文，包括：
Entity Abstraction in Visual Model-Based Reinforcement Learning（基于視覺(jué)模型的強(qiáng)化學(xué)習(xí)中的實(shí)體抽象）
這篇文章是最近嘗試讓系統(tǒng)了解什么是對(duì)象，然后使用所學(xué)的動(dòng)力學(xué)正向模擬那些對(duì)象的行為來(lái)構(gòu)建學(xué)習(xí)問(wèn)題的少數(shù)研究之一。該篇論文表示：“ OP3 強(qiáng)制執(zhí)行實(shí)體抽象，將潛在狀態(tài)分解為局部實(shí)體狀態(tài)，每個(gè)局部狀態(tài)均使用以通用實(shí)體作為參數(shù)的相同函數(shù)進(jìn)行對(duì)稱(chēng)處理。”
此工作尚處于起步階段，但我期待看到社區(qū)將如何繼續(xù)研究使用新穎的學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，來(lái)系統(tǒng)找出感興趣的實(shí)體，然后用于后續(xù)的規(guī)劃管道中。
圖1 這是來(lái)自實(shí)體抽象論文的一個(gè)示例，展示了如何使用此方法對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)
Bayesian Relational Memory for Semantic Visual Navigation （語(yǔ)義視覺(jué)導(dǎo)航的的貝葉斯關(guān)系記憶）
這篇論文涉及到構(gòu)建一個(gè)在線拓?fù)鋱D作為尋找語(yǔ)義目標(biāo)的智能體導(dǎo)航（例如找到廚房）。導(dǎo)航時(shí)，智能體將定期識(shí)別新的房間，并在它們變得足夠確定時(shí)將新房間添加到其不斷增長(zhǎng)的關(guān)系圖中。這里執(zhí)行的一切處理都基于視覺(jué)，意味著系統(tǒng)必須處理相當(dāng)大的不確定性和高維輸入。這篇文章與 ICLR 2018 上發(fā)表的一篇極具影響力的論文《 Semi-parametric Topological Memory for Navigation》的想法類(lèi)似：智能體需要事先演示環(huán)境以構(gòu)建它的地圖。
在未來(lái)幾年里，我期望看到 AI 研究社區(qū)如何繼續(xù)將基于模型和不基于模型的技術(shù)之間的邊界模糊化。
概括而言：我希望符號(hào) AI 和更多“現(xiàn)代”深度學(xué)習(xí)方法能夠交叉取得更多的進(jìn)展，以解決像基于視覺(jué)的地圖構(gòu)建、不確定性下的規(guī)劃和終身學(xué)習(xí)等機(jī)器人技術(shù)社區(qū)感興趣的問(wèn)題。
自從 Facebook 研究院的 Mask-RCNN 在 2018 年興起以來(lái)，我在監(jiān)督機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域再也沒(méi)有看到尤為鼓舞人心的研究成果。這并不是說(shuō)這個(gè)領(lǐng)域的研究不重要。
在這個(gè)領(lǐng)域，諸如語(yǔ)義分割或?qū)ο髾z測(cè)之類(lèi)的研究進(jìn)展已經(jīng)相當(dāng)成熟。ImageNet 大規(guī)模視覺(jué)識(shí)別挑戰(zhàn)賽（ILSVRC）的對(duì)象檢測(cè)已逐漸淡出人們的視線，因?yàn)橹挥衅髽I(yè)（通常擁有優(yōu)質(zhì)豐富的數(shù)據(jù)集或財(cái)務(wù)資源）愿意在這一挑戰(zhàn)賽中爭(zhēng)取獲得好的名次。
但這不是一件壞事！事實(shí)上現(xiàn)在尤其是機(jī)器人研究者的好時(shí)機(jī)，因?yàn)檠芯可鐓^(qū)已經(jīng)發(fā)展到了這樣一個(gè)節(jié)點(diǎn)：在研究人員可用的數(shù)據(jù)集之外盡可能地追求更高的性能，并且開(kāi)始更加關(guān)注廣泛采用機(jī)器人工具和與這一過(guò)程相關(guān)的“便利功能”。
現(xiàn)在研究社區(qū)在使用各種各樣的新技術(shù)來(lái)更快地訓(xùn)練這些系統(tǒng)，并且在不影響準(zhǔn)確性的情況下使它們更快更有效。
作為一個(gè)對(duì)真實(shí)世界感興趣和經(jīng)常使用這些新技術(shù)的人，我發(fā)現(xiàn)我對(duì)尤其是在像智能手機(jī)和小型自動(dòng)機(jī)器人等資源受限的系統(tǒng)上使用這些技術(shù)的研究特別感興趣，這些研究將會(huì)促使這些工具和功能得到更廣泛的應(yīng)用。
在網(wǎng)絡(luò)蒸餾方面，一些很棒的工作十分值得關(guān)注：在訓(xùn)練模型后使用優(yōu)化技術(shù)刪除對(duì)整體性能影響不大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分，代價(jià)只不過(guò)是增加些計(jì)算量。
對(duì)于如何避免需要剪枝來(lái)初始化和訓(xùn)練小型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，《The Lottery Ticket Hypothesis: Finding Sparse, Trainable Neural Networks》一文提出了一些有趣的想法，盡管該成果尚未產(chǎn)生廣泛的實(shí)際影響。
同時(shí)，在下方這篇“超棒”的 GitHub 貼文提供了不同網(wǎng)絡(luò)剪枝方法的完整列表。
還有一些相關(guān)技術(shù)，是使用專(zhuān)用的硬件功能來(lái)進(jìn)一步加速網(wǎng)絡(luò)編譯。《FastDepth:Fast Monocular Depth Estimation on Embedded Systems》一文就是在單目深度估計(jì)（monocular depth estimation）任務(wù)中結(jié)合使用這些技術(shù)的一個(gè)很好的例子。
新技術(shù)和新領(lǐng)域的進(jìn)展讓人振奮，但這些技術(shù)研究開(kāi)始放緩，同樣值得關(guān)注。隨著許多研究領(lǐng)域已經(jīng)取得了初級(jí)的研究成果，研究本身變得越來(lái)越有趣，并且由于阻礙該領(lǐng)域進(jìn)展的真實(shí)挑戰(zhàn)也變得越來(lái)越明晰，會(huì)促使研究人員對(duì)該領(lǐng)域進(jìn)行更深層的研究。
對(duì)于機(jī)器人技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)的交叉領(lǐng)域的研究人員，我發(fā)現(xiàn)大多數(shù)人的觀點(diǎn)是：只有技術(shù)變得足夠強(qiáng)大時(shí)，人們才可能相信它們能為現(xiàn)實(shí)中硬件的決策提供依據(jù)。
我對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的忠實(shí)擁護(hù)者。從《 Relational inductive biases, deep learning, and graph networks》一文發(fā)表以來(lái)，我一直在深入思考如何將GNN學(xué)習(xí)集成為我自身研究工作的學(xué)習(xí)后端。
總體思路很簡(jiǎn)單：構(gòu)建一個(gè)圖，其中節(jié)點(diǎn)與各個(gè)實(shí)體（對(duì)象、空間區(qū)域、語(yǔ)義位置）相對(duì)應(yīng)，并根據(jù)它們相互影響力將它們進(jìn)行連接。簡(jiǎn)而言之，我的想法是：在最容易定義的目標(biāo)問(wèn)題上采用盡可能多的架構(gòu)，然后讓深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)該結(jié)構(gòu)來(lái)學(xué)習(xí)實(shí)體之間的關(guān)系（這與我在上文中提到的表征學(xué)習(xí)概念類(lèi)似）。
圖模型在 AI 中已使用了數(shù)十年，但是如何處理高維觀測(cè)值的問(wèn)題卻是一大瓶頸，在一段時(shí)間內(nèi)，似乎只有手動(dòng)設(shè)計(jì)特征能夠成功解決該問(wèn)題。
但隨著 GNN 的出現(xiàn)，高維輸入不再是一大難題。去年我們看到了使用 GNN 完成對(duì)其他表征學(xué)習(xí)方法（如量子化學(xué)）極具挑戰(zhàn)的有趣目標(biāo)的工具，呈爆炸式的增長(zhǎng)。
今年，隨著用于構(gòu)建和使用圖網(wǎng)絡(luò)的工具日趨成熟，研究人員開(kāi)始將 GNN 用于解決他們自己的問(wèn)題，在機(jī)器學(xué)習(xí)和機(jī)器人技術(shù)的交叉研究方向開(kāi)展了一些有趣的工作。
使用 GNN 感興趣的讀者，可以訪問(wèn) DeepMind 提供的 Collaboratory Notebook ，上面有大量演示結(jié)果。
相關(guān)地址：https://colab.research.google.com/
同時(shí)，我對(duì)機(jī)器人良好導(dǎo)航?jīng)Q策能力（特別是當(dāng)它們僅獲取了周?chē)h(huán)境的不完整信息時(shí)）也十分感興趣，以及《Autonomous Exploration Under Uncertainty via Graph Convolutional Networks》和 NikoSünderhauf 發(fā)表的《Where are the Keys? 》等論文都非常引人深思，相關(guān)論文可以參考下文地址：
盡管我對(duì)深度學(xué)習(xí)和表征學(xué)習(xí)方法的前景感到十分興奮，但這些技術(shù)所產(chǎn)生的系統(tǒng)通常是難以理解的。由于這些系統(tǒng)逐漸面向人類(lèi)，其難以理解的特點(diǎn)將成為一個(gè)問(wèn)題。
幸運(yùn)的是，人們對(duì)可解釋的 AI 的關(guān)注度逐漸增加并取得了一些進(jìn)展，總體上正在朝著人類(lèi)可能愿意相信和共存的 AI 方向努力。
最近引起我關(guān)注的可解釋 AI 領(lǐng)域中最有趣的論文之一，是杜克大學(xué) Cynthia Rudin 實(shí)驗(yàn)室 Chenhaofan Chen 和 Oscar Li 所著的《This Looks Like That: Deep Learning for Interpretable Image Recognition 》。
文中作者通過(guò)識(shí)別當(dāng)前圖像的哪些區(qū)域與其他圖像中的相似區(qū)域相匹配，并匹配兩者之間的分類(lèi)，建立了一個(gè)圖像分類(lèi)管道。由于該分類(lèi)方法專(zhuān)門(mén)提供了訓(xùn)練集中相似圖像和特征的直接對(duì)比，因此該分類(lèi)方法比其他性能接近的技術(shù)更具可解釋性。
下圖來(lái)自論文，展示了系統(tǒng)如何對(duì)黏土色的麻雀圖像進(jìn)行分類(lèi)：
圖2 《This Looks Like That: Deep Learning for Interpretable Image Recognition 》一文中圖像分類(lèi)方法的示例。
今年 Cynthia Rudin 還發(fā)表了她的著作：《 Stop Explaining Black Box Machine Learning Models for High Stakes Decisions and Use Interpretable Models Instead》。她在書(shū)中提出，我們應(yīng)該停止事后“解釋”黑盒模型做出的決策，而應(yīng)該構(gòu)建在構(gòu)造上可解釋的模型。
我不知道我是否一定認(rèn)同應(yīng)立即停止使用黑盒模型，但她在論文中提出了一些充分合理的觀點(diǎn)，對(duì)于當(dāng)前以開(kāi)發(fā)黑盒模型為主流的 AI 領(lǐng)域至關(guān)重要。
過(guò)去一年中還有一些不錯(cuò)的研究，例如由我的朋友和同事 Leilani H. Gilpin 和 Cecilia Testart 等人所著的《Explaining Explanations to Society》，致力于研究什么類(lèi)型的模型解釋對(duì)社會(huì)最有用，以及我們?nèi)绾谓鉀Q現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)輸出結(jié)果的局限性等相關(guān)問(wèn)題。
簡(jiǎn)而言之，2019年以來(lái)，我最大收獲之一是：研究人員尤其應(yīng)該意識(shí)到，我們開(kāi)發(fā)模型和嘗試構(gòu)建系統(tǒng)時(shí)，應(yīng)該盡可能設(shè)計(jì)成可解釋性的。
不久前我撰寫(xiě)了《Deepmind's Alphazero and the Real Word》一文，其中提到的一些應(yīng)用我非常感興趣，并希望研究社區(qū)中越來(lái)越多的人能優(yōu)先進(jìn)行可解釋系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
如果數(shù)據(jù)不夠多樣化，則模擬是一種非常有用的工具，因?yàn)閿?shù)據(jù)便宜且有效無(wú)限。
2018年出現(xiàn)了大量模擬工具，其中許多模擬工具通過(guò)模擬現(xiàn)實(shí)環(huán)境提供了許多逼真的圖像，目的是直接用于實(shí)現(xiàn)現(xiàn)實(shí)功能。
這些環(huán)境包括超大規(guī)模、多傳感器、逼真的室內(nèi)數(shù)據(jù)集 InteriorNet 和“ 由 1447 層組成的 572 棟完整建筑物，總面積 21.1 萬(wàn)平方米”的 GibsonEnv 數(shù)據(jù)集。
今年，這一領(lǐng)域孩子持續(xù)發(fā)展，包括新交互式的 Gibson 環(huán)境和 Facebook （發(fā)布的令人）驚艷的 AI Habitat 環(huán)境。
圖3 這些圖像取材自Facebook關(guān)于AI Habitat真實(shí)模擬環(huán)境的技術(shù)報(bào)告，該技術(shù)報(bào)告于今年開(kāi)源，圖像確實(shí)看起來(lái)令人難以置信。（相關(guān)閱讀參考：https://arxiv.org/pdf/1904.01201.pdf）
在現(xiàn)實(shí)世界中，出現(xiàn)了越來(lái)越多模擬工具技術(shù)并且能夠獲得良好的性能。在域隨機(jī)化中，模擬場(chǎng)景的元素（紋理，光照，顏色等）是隨機(jī)變化的，因此學(xué)習(xí)算法學(xué)著忽略那些通常無(wú)關(guān)的細(xì)節(jié)。誠(chéng)然，我從未（完全）看好域隨機(jī)化的前景。
對(duì)于許多機(jī)器人應(yīng)用而言，特定的紋理和光照實(shí)際上可能對(duì)規(guī)劃十分重要，并且特定域技術(shù)可能更合適和隨機(jī)化，例如一些數(shù)據(jù)增強(qiáng)處理，可能會(huì)引入自身的一些問(wèn)題。話雖如此，研究人員過(guò)去一年的努力（包括《Sim-to-Real via Sim-to-Sim》這篇論文在內(nèi)）和通過(guò)在各個(gè)子領(lǐng)域中廣泛使用這些技術(shù)來(lái)提高性能，讓我開(kāi)始相信這些技術(shù)的實(shí)用性。
OpenAI 還將域隨機(jī)化應(yīng)用到視覺(jué)外觀和物理學(xué)上，來(lái)讓 AI 學(xué)習(xí)操作魔方，證明了機(jī)器人的手可比我們?nèi)祟?lèi)要靈活得多。
對(duì)此，2019年 RSS大會(huì)上的一篇論文《Workshop on Closing the Reality Gap in Sim2real Transfer for Robotic Manipulation》。值得一讀，閱讀地址如下：
去年，除了隨機(jī)化，致力于研究在各個(gè)領(lǐng)域間遷移知識(shí)的域適應(yīng)性算法也取得了一些進(jìn)展。我對(duì)諸如《 Closing the Sim-to-Real Loop: Adapting Simulation Randomization with Real World Experience》等工作特別感興趣，文中用一些現(xiàn)實(shí)世界的推理使 RL 智能體從模擬中調(diào)整它的經(jīng)驗(yàn)。
如果不圍繞“ 痛苦的教訓(xùn) ”進(jìn)行一番討論，那對(duì) 2019 年 AI 的討論將是不完整的。
在 AI 界備受推崇、遠(yuǎn)近聞名的研究者 Rich Sutton 在網(wǎng)站上發(fā)了一篇博文探討了，在 AI 的歷史發(fā)展進(jìn)程和他的職業(yè)生涯中，這些由人類(lèi)手工設(shè)計(jì)的基于模型的方法如何反復(fù)被不基于模型的方法取代，如深度學(xué)習(xí)。
他列舉了用于對(duì)象檢測(cè)的“SIFT”特征算法作為一個(gè)例子，雖然“SIFT”特征算法已經(jīng)流行了20年，但是深度學(xué)習(xí)卻能非常輕易地得到該算法所實(shí)現(xiàn)的所有結(jié)果。
他繼續(xù)說(shuō)道：
這是一個(gè)重要的教訓(xùn)。在 AI 這個(gè)領(lǐng)域，由于我們正繼續(xù)犯同樣的錯(cuò)誤，我們?nèi)晕赐耆私馑?span style="font-size: 14px; color: #3F3F3F;">為了看到并有效規(guī)避這些錯(cuò)誤，我們必須理解這些錯(cuò)誤背后的誘因。我們必須吸取痛苦的教訓(xùn)：從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，我們必須吸取沉重的教訓(xùn)，即建立在我們的想法之上的思考方式是行不通的。
慘痛的教訓(xùn)是基于歷史觀察得出的：1）人工智能研究人員經(jīng)常試圖將知識(shí)構(gòu)建到智能體中； 2）這在短期內(nèi)是有幫助的，并且使研究人員滿(mǎn)意，但是 3）從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，這會(huì)使研究停滯不前甚至阻礙了進(jìn)一步發(fā)展，并且4）然而最終的突破性進(jìn)展，往往是得益于完全相反的方法即基于通過(guò)搜索和學(xué)習(xí)進(jìn)行縮放計(jì)算的方法而實(shí)現(xiàn)的。由于算法的成功基于個(gè)人喜好和以人為中心，所以最終的成果往往充滿(mǎn)了苦澀并且通常無(wú)法為人們所完全接受。
從慘痛的教訓(xùn)中應(yīng)該學(xué)到的一件事是：通用方法（如搜索和學(xué)習(xí)兩種方法）十分強(qiáng)大，即使可用的計(jì)算變得很大，這些方法也會(huì)隨著計(jì)算量的增加而不斷擴(kuò)展。
他的觀點(diǎn)引發(fā)了 AI 研究界的廣泛爭(zhēng)論，以及 Rodney Brooks 和 Max Welling 等人令人難以置信的反駁，相關(guān)閱讀參考下文：
相關(guān)文章地址：https://rodneybrooks.com/a-better-lesson/
https://staff.fnwi.uva.nl/m.welling/wp-content/uploads/Model-versus-Data-AI-1.pdf
我的看法呢？我們的學(xué)習(xí)算法中總是存在一些先驗(yàn)假設(shè)，而我們對(duì)數(shù)據(jù)和學(xué)習(xí)特征如何轉(zhuǎn)化為泛化能力，只是略懂皮毛。
這是我對(duì)表征學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)與經(jīng)典規(guī)劃技術(shù)的交叉研究感到如此興奮的原因之一。只有通過(guò)代碼清晰表達(dá)如何編碼智能體重復(fù)使用知識(shí)的能力，AI系統(tǒng)才有希望在復(fù)雜的多序列計(jì)劃任務(wù)上獲得可信賴(lài)的泛化。我們應(yīng)該期望 AI 能夠展示像人類(lèi)一樣的組合泛化能力，可以實(shí)現(xiàn)無(wú)需指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)數(shù)據(jù)集的有效泛化。
盡管在 2019年，AI 領(lǐng)域取得的進(jìn)展很多，但未來(lái)幾年仍將會(huì)有許多成熟領(lǐng)域增長(zhǎng)。我希望看到AI 技術(shù)在更多“ 部分可觀察區(qū)域”得到應(yīng)用，這要求智能體對(duì)它的環(huán)境有著深刻理解從而能夠?qū)ξ磥?lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)，這也是我正在積極努力研究的事情。
我還樂(lè)于看到所謂的終身 AI ，即系統(tǒng)在花更多時(shí)間與周?chē)h(huán)境交互時(shí)能夠持續(xù)學(xué)習(xí)并成長(zhǎng)的 AI 能夠取得更多進(jìn)展。
目前，許多與現(xiàn)實(shí)世界交互的系統(tǒng)都很難以?xún)?yōu)雅的方式處理噪聲，并且隨著傳感器數(shù)據(jù)的增加，除了最簡(jiǎn)單的應(yīng)用之外，這些處理噪聲的方法在大多數(shù)學(xué)習(xí)模型上都會(huì)失效。
作者注：這篇文章毫無(wú)疑問(wèn)只是我通過(guò)個(gè)別樣本得出的該領(lǐng)域進(jìn)展，不可能有效全面地涵蓋所有內(nèi)容。正如 Jeff Dean 在《Deep_Learning_for_Solving_Important_Problems》一文中所指出的，每天大約有 100 篇機(jī)器學(xué)習(xí)論文發(fā)表在 Machine Learning ArXiv 上。
與此同時(shí)，這些研究從哪些方面推動(dòng)了該領(lǐng)域的進(jìn)展，我的看法也可能與大家有所不同。
文中相關(guān)參考文獻(xiàn)，可閱讀原文：
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