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深度學(xué)習已成強弩之末?Bengio等大牛NeurlPS2019上支招

新聞 深度學(xué)習
NeurlPS 2019上,多位專家討論到AI的未來,認為深度學(xué)習算法的瓶頸已經(jīng)出現(xiàn)。

局面越來越清楚:

靠增加算力、更多數(shù)據(jù),并不能解決AI面臨的挑戰(zhàn)。

NeurlPS 2019上,多位專家討論到AI的未來,認為深度學(xué)習算法的瓶頸已經(jīng)出現(xiàn)。

有人覺得深度學(xué)習方法可以進化,有人則期待新的方法出現(xiàn)。

相通的是,專家都紛紛把目光轉(zhuǎn)向生物,希望能在自然智能身上獲得靈感。

深度學(xué)習的局限

來自谷歌的Aguera y Arcas說:

我們有點像趕上班車的狗

[[285750]]

他表示,深度學(xué)習已搞定了AI方面的一些長期挑戰(zhàn),但是,還有許多存在的挑戰(zhàn),目前無法解決。

涉及推理或社會智能的問題,比如,想用AI來衡量潛在雇員,仍然遙不可及。

而且目前所有訓(xùn)練的模型只是通過一個測試,或者贏得一個有評分的比賽。但是人類這樣的智能可以做的事情遠遠超出這種有規(guī)則的模式。

深度學(xué)習三巨頭之一、圖靈獎得主Yoshua Bengio在接受Spectrum采訪時表示:

現(xiàn)在的深度學(xué)習還無法達到一個兩歲孩子的智商,完成一項任務(wù)需要很多的數(shù)據(jù),而且還會犯很多愚蠢的錯誤。

深度學(xué)習已成強弩之末?Bengio等大牛NeurlPS2019上支招

從公司落地的層面而言,對于技術(shù)實現(xiàn)的預(yù)測也表現(xiàn)得謹慎起來。

Google對自動駕駛出租車實現(xiàn)的預(yù)測,已經(jīng)改變了原來的樂觀態(tài)度,變得充滿克制。

Facebook的AI副總裁Jerome Pesenti最近表示,他的公司和其他公司不應(yīng)該期待僅通過開發(fā)具有更多計算能力和數(shù)據(jù)的更大的深度學(xué)習系統(tǒng)來繼續(xù)在AI方面取得進步。

對創(chuàng)新的呼吁

面對這一現(xiàn)狀,人們提出了自己的建議。

Arcas和Bengio都希望與會者多考慮自然智能的生物學(xué)根源。

Arcas展示了一項模擬細菌的試驗。這些細菌通過人工進化的方式進行覓食和交流。

而Yoshua Bengio認為深度學(xué)習這個方法行得通,他正在往工具箱里增加更多的東西。

他在會議上做了主題為從深度學(xué)習系統(tǒng)1到深度學(xué)習系統(tǒng)2的演講,提出軟注意力深度強化學(xué)習方式能夠促進解決推理、計劃、捕獲因果關(guān)系等問題。

深度學(xué)習已成強弩之末?Bengio等大牛NeurlPS2019上支招

他的新方法受到了自然智能的啟發(fā)。根據(jù)意識的先驗性進行相關(guān)假設(shè),許多高級依賴關(guān)系可以通過稀疏因子圖近似地捕獲。軟注意力機制構(gòu)成了一個關(guān)鍵因素,它可以一次將計算集中于幾個概念(“意識思維”)。

蒙特利爾大學(xué)副教授Irina Rish則希望能夠出現(xiàn)新想法:

深度學(xué)習很棒,但是我們需要一個不同的工具箱。

他回憶起2006年的一次非正式深度學(xué)習研討會,比喻就像“宗教聚會”,組織者拒絕接受邊緣的技術(shù)想法。

雖然在今年的大會上,深度學(xué)習是主流,他希望自己的發(fā)言能夠支持新的想法出現(xiàn)。

元學(xué)習

新的出路也被談及。

Uber研究員Jeff Clune已經(jīng)表示明年會加入Open AI 。他還是新興領(lǐng)域元學(xué)習metalearning的成員。這一領(lǐng)域希望實現(xiàn)AI自己設(shè)計學(xué)習算法。

在演講中,他介紹了POET成對結(jié)合開放式開拓者,讓AI掌握自我進化來變得更聰明。這一方法的靈感之一是自然進化。他給了一個例子,動畫中的一雙腿可以自動學(xué)習在更復(fù)雜的地形上走路。

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場景的多樣性和復(fù)雜度會自動增加

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最終可以自己學(xué)會下樓梯

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不知道你有沒有想過,AI的發(fā)展將怎樣實現(xiàn)下一個突破呢?

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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