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| 本文作者： 亞萌 | 2016-12-25 17:56 |
編者按：12月18日，KDD China技術峰會在深圳舉行，雷鋒網根據周志華教授當天會上所做報告《關于機器學習研究的討論》，摘取其中亮點內容整理成本文，由亞萌、亞峰、宗仁聯合編輯。此前，在今年10月21日CNCC 2016大會上，周志華教授也曾做了一次精彩演講，感興趣的讀者可以點擊鏈接《CNCC 2016 | 周志華 57 張 PPT 揭開機器學習本質》。
周志華, 南京大學教授，校學術委員會委員，計算機軟件新技術國家重點實驗室常務副主任。AAAI Fellow, IEEE Fellow, IAPR Fellow，中國計算機學會會士，新晉ACM Fellow、AAAS Fellow。美國東部時間2016年12月8日， ACM 正式公布了今年Fellow 名單，南京大學周志華教授當選，成為全部53名新Fellow中唯一的中國本土學者。周志華教授是長江學者特聘教授、國家杰出青年科學基金獲得者。主要從事人工智能、機器學習、數據挖掘等領域的研究。著有《Ensemble Methods: Foundations and Algorithms》、《機器學習》。在本領域頂級期刊會議發表論文百余篇，被引用2萬余次。獲發明專利14項，多種技術在企業應用中取得成效。任《Frontiers in Computer Science》執行主編及多種國內外學術期刊副主編、編委；亞洲機器學習大會創始人，國際人工智能聯合大會（IJCAI）顧問委員會成員，IEEE 數據挖掘大會（ICDM）等數十次國內外學術會議主席；IEEE 計算智能學會數據挖掘技術委員會主席等。曾獲國家自然科學二等獎、兩次教育部自然科學一等獎、亞太數據挖掘卓越貢獻獎等。
如今，機器學習已經無處不在。我們現實生活中碰到的分類、預測、預報等各種各樣的問題，如果是利用計算機以數據驅動的方式去解決，那這個背后其實是在做機器學習。
但是我們要注意，機器學習雖然能力很強，但它并不是一個萬能的東西。至少有兩件事，我們經常都要提醒自己，機器學習可能是做不了的。
第一種情況，如果我們的拿到的數據特征信息不夠充分，那么機器學習可能就幫不上忙。這件事大家可能都很容易理解，當我們解決一個問題，你需要三個變量，但實際上你手上只有一個，還有兩個信息根本沒收集到，那這肯定是做不了的。
第二種情況，就是這個數據樣本的信息非常不充分，那么這種情況也基本上解決不了問題。比如大家經常在說，我們現在地震預報為什么做得不好。其實地震預報抽象出來看，也可以通過機器學習來解決，只不過我們的數據實在太少了。因為在你事先做了地質勘探，最后這個地方又發生了地震，這樣的情況是非常非常罕見的。所以沒有數據，機器學習也就幫不上太多忙。
在工業界，有很多的工程師經常會提這樣的一個問題，就是我們現在機器學習里面有很多算法，但是哪一類方法最好呢？如果你對機器學習有比較多的了解，那么就會知道一個很重要的定理，叫做“沒有免費的午餐”。
這個定理告訴我們，如果算法A在某個問題上比算法B更好一些，那么一定在另外某個問題上，兩個算法的優劣是反過來的，即算法B更好。這樣的理論對任何一個算法甚至包括隨機猜測，都是成立的。就是說我們拿任何一個算法和隨機猜測比的話，你都一定能找到在某個問題上，這個算法還不如隨機猜測。所以我們在針對一個具體的任務時，要使用什么算法或技術，一定要具體問題具體分析。
而機器學習里面我們說到的“問題”呢，可能跟大家一般理解的“問題”的意義不太一樣。大家一般認為，比如說“推薦”可能就是一個“問題”，但是在機器學習里面，其實我們不是這樣看的。一個“問題”，一定是說輸入描述的屬性確定了，這個數據的分布是怎么樣，這時候才定義出來一個“問題”。所以哪怕都是推薦，文本推薦、電影推薦甚至不同公司用自己手上數據做的電影推薦，這其實從機器學習的角度來看可能都是不一樣的“問題”。
這時候就有另外一件事，有時候就會有公司的工程師說，你看我現在掌握了機器學習十大算法、二十大算法，我把它們都用得很熟，那么來一個問題之后，我把這些算法全部試一遍，然后找到最好的算法就行了。如果發現試一遍，這些都不Work，那就認為機器學習是騙人的。
但是如果大家有了剛才那樣的理解之后，其實就知道，這樣看待機器學習是不行的。因為我們在現實生活中碰到的問題，可能是無限多的情況，而如果你只是套用這些有限多種的方法，那一定有些東西是解決不了的。我們用機器學習解決問題更多的時候像一個裁縫，一定要量體裁衣，針對某個問題專門設計有效的方法，這樣才能得到一個更好的結果。所以，按需設計、度身定制，是在做機器學習應用的時候特別重要的一點。有這樣能力的人不多，這可能也是很多大企業要把機器學習專家挖過去的一個原因。
機器學習本身，是一個有著深厚理論基礎的學科。最主要的是計算學習理論，其中最基本的理論模型，叫做“概率近似正確模型”。雖然這個模型很簡單，但非常重要。
機器學習做的是什么事情呢？
我們拿到一些數據x，然后建立一個模型f，就是f（x）。
我們希望這個模型f特別準確，也就是f（x）和真實結果y非常接近，那么怎么算接近呢？我們希望f（x）和y的區別很小，小于一個很小的值epsilon。
我們不能保證每次預測都完美，只能希望以大概率得到好結果，所謂大概率就是比1-\delta更大的概率，這里\delta是個很小的值。
所以可以看出，機器學習做的事情，是你給我數據之后，希望能夠以很高的概率給出一個好模型。在這個意義上我們做的很多事情是可以有理論保證的。比如說我們可以估算，需要多大規模的數據樣本，才能對某個問題做到什么樣的程度。如果你對這個問題的要求非常高，但是要達到這個效果所需要的樣本規模大到無法滿足，那這個問題就是不可學習的。所以在“概率近似正確”的意義下，要做出一個什么樣的模型，把問題能解決得多好，我們是可以從理論上去探討它的，并且是可以有理論的保證。但這件事情，在今天可能會發生一些變化，我待會在后面談一談。
那么深度學習，如果從技術上來看是一個什么東西呢？其實它就是一個神經網絡。以往我們有很多神經網絡的研究，那么我這邊畫了非常簡單的一個3層網絡，這個里面的一個圓圈就是我們所謂的一個神經元。如果從生物機理來說的話，一個神經元收到很多其它神經元發來的電位信號，信號經過放大到達它這里，如果這個累積信號比它自己的電位高了，那這個神經元就被激活了。這個現象其實在1943年的時候，就有芝加哥大學的兩位學者創立了M-P 模型，把它形式化出來。你看，一個神經元接受到很多x，經過w加權輸入到它，如果這個加權的和大于θ，它就激活產生y，其實這個寫出來是很簡單的一條公式。
我們可以看到其實神經網絡本質上，是一個簡單函數通過多層嵌套疊加形成的一個數學模型，背后其實是數學和工程在做支撐。而神經生理學起的作用，可以說是給了一點點啟發，但是遠遠不像現在很多人說的神經網絡研究受到神經生理學的“指導”，或者是“模擬腦”。再比如說我們在深度學習里面仍然用的非常多的一個算法，BP（反向傳播）算法，這個是1986年被重新發明出來的，這個算法完全是從數學上推導出來的，它和神經生理學基本沒有聯系。
今天我們再看使用最多的深度學習模型之一：卷積神經網絡，它也是這樣很多層。只不過在這個里邊，除了原來的這些基本操作之后，還引入了一些操作，比如說這個信號處理里面的卷積，卷積其實是起到了一定的時間、空間的平移不變性。還有這個采樣，把一個區域的值用一個值代替，這是數據挖掘里對噪聲進行平滑的基本技術，也是縮減計算量的基本技術。所以這些都是常見的操作，融合進去了。
但是特別要注意的是，其實CNN這個東西新不新呢？并不新。它第一次被完整地發表出來，是在1995年，然后這個東西成功地被用于手寫體字符識別，是在1998年。那為什么今天才會熱起來呢？這有一些原因，我們下面要繼續探討它。在探討它之前，我要說一點，就是現在有很多媒體，常說深度學習是“模擬人腦”，其實這個說法不太對。我們可以說最早的神經網絡受到一點點啟發，但完全不能說是“模擬人腦”之類的。那么深度學習的層數很深了，是不是就模擬了呢？我在此引用一下Yann LeCun的說法，大家都知道LeCun是國際上深度學習領域非常著名的3位學者之一，他對“深度學習造成人工智能威脅”的說法不贊成。他尤其這樣說：
對深度神經網絡，“我最不喜歡的描述是‘它像大腦一樣工作’。我不喜歡人們這樣說的原因是，雖然深度學習從生命的生物機理中獲得靈感，但它與大腦的實際工作原理差別非常非常巨大。將它與大腦進行類比給它賦予了一些神奇的光環，這種描述是很危險的，這將導致天花亂墜的宣傳，大家在要求一些不切實際的事情。”
其實確實是這樣，如果我們把深度學習就當做一個數學模型去理解，可能還可以相對多明白一些，因為神經機理本身就說不清楚。
那么深度學習技術發展發表的那么早，為什么今天才特別熱呢？有幾個問題很重要。
第一個問題，我們今天用到的深度學習模型到底有多深？
比如2015年，微軟亞洲研究院參加ImageNet比賽，獲得冠軍的網絡用到152層，到今天的話有很多網絡已經上千層了。這個上千層的網絡里涉及到的參數的數目是幾十億甚至上百億個，是非常大型的一個模型。
第二個問題，為什么要做到這么深呢？
其實在機器學習理論里面，我們很早就知道，如果你能夠提升一個模型的復雜度，那么可以提升其學習能力。比如說對神經網絡這樣的模型，我們怎么樣提升它的復雜度呢？很明顯的就有兩個辦法，一個辦法，是把網絡加寬，另外一個辦法，是把它加深。但是如果從提升復雜度的角度來說，加深會更有用。因為你加寬的話其實是增加了基函數的個數，加深的話，不光增加了函數個數，還增加了函數嵌套的層數。所以從泛函表達上，它的能力是會更好。所以“加深”對增強模型的復雜度和學習能力更有用。
第三個問題，那既然你們早就知道“加深”能夠增強學習能力，為什么早一點不去做？
這個很重要的一點就是，機器的學習能力增強并不見得一定是好事。因為大家知道，機器學習所做的，是你給我一些數據，我從這些數據里面希望把一般的規律學出來，用來處理今后的新數據。但是有時候，我可能會把所給數據的自身特性學出來，錯誤地當成一般規律，這時候就會犯錯。那這種情況在機器學習里面叫做“過擬合”，所以我們一直是在和“過擬合”作斗爭。那過擬合是怎么發生的呢？以往理論告訴你，主要因為你的模型過于復雜。這就好比說我們在解決一個問題的時候，你把這個問題想得過度復雜化了，你反倒會犯錯誤，這就是“過擬合”。
所以以往大家都不希望用太復雜的模型，機器學習界設計了很多技術來緩解過擬合，例如決策樹剪枝、神經網絡提早停止，SVM正則化等等，但實際上最簡單有效的是什么？就是使用更多的數據。因為你想，你給我1000個數據，我可能學出來的是特性，不是一般規律，但是從1000萬個數據里面學出來的，很可能就是一般規律了。
所以，為什么這么復雜的模型在今天特別有用呢？
第一個原因，是我們有了大量的訓練數據。沒有大數據的話，這個東西是不會有那么多用處的。
第二個原因，這么大的模型，我們一定要有很強的計算設備才能算出來，今天我們恰恰也有了。
不管是GPU，還是CPU集群，還包括今天有這么多人去研究機器學習的平臺，做機器學習技術的底層支撐。如果我們只做簡單模型的話，可能這些計算設備和技巧上的努力就不是那么重要。
第三個原因，就是這里面要使用大量的“竅門”（Trick）。
大家如果用過深度學習網絡的，你就會知道，第一個人說我在某模型上加了一層性能更好，可能第二個人會告訴你，在我的任務上把這層網絡減掉才更好。很多都是這樣。更關鍵的是，什么時候有效、什么地方無效，不知道。所以正統機器學習界來看這些東西不能稱為“方法”，因為道理不清楚，只能稱為“竅門”。
深度學習里面有大量的Trick，所以今天來看就有點像老中醫在治病一樣，雖然能治病，但是什么東西是有用的，什么是沒有用的，什么是起副作用的，都不太清楚，籠統地混到一起，有些渾水摸魚的味道。這里面理論研究遠遠沒有跟上，因為應用嘗試比較容易。現在有很多深度學習架構，讓大家很方便，新手學習個十天半個月就可以上手調試不同的模型做應用了，性能有提高就很快發表文章。但是理論研究的門檻很高，先要訓練四五年可能才能開始做事情。這就造成很多應用方面的嘗試，報道說這樣好、那樣好，但是能做理論的人很少，來不及去研究，而且因為很少有共性的東西。不同的人哪怕用的都是CNN，其實模型完全不同，做理論的也不知道從哪里去下手才不是浪費時間。這些問題要解決，需要有更多的人沉下心來研究基礎問題，基礎問題弄明白了，反過來可以更大地促進應用。
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