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機(jī)器學(xué)習(xí)今年的熱門研究，會是什么？

近日，有網(wǎng)友在Reddit開了這么一個盤，立刻吸引了大批MLer的注意。

有人提名自監(jiān)督模型，有人認(rèn)為表征學(xué)習(xí)越來越受到關(guān)注，還有人認(rèn)為基于物理的機(jī)器學(xué)習(xí)才是未來的方向……

然而，目前從評論區(qū)最高贊數(shù)來看，上述的這幾個方向都不是“贏家”。

截至目前，獲贊最多的選手是——幾何深度學(xué)習(xí)。

這項(xiàng)技術(shù)是因Twitter首席科學(xué)家、圖機(jī)器學(xué)習(xí)大牛Michael Bronstein去年發(fā)表的一篇論文走入了大眾視線。

（順帶一提那篇論文有160頁）

那么問題就來了：

Top人氣從何而來？

幾何深度學(xué)習(xí)全名Geometric Deep Learning，最早是Michael Bronstein在2016年的一篇論文中引出的一個概念。

簡單來說，這是一種試圖從對稱性和不變性的視角出發(fā)，從幾何上統(tǒng)一CNNs、GNNs、LSTMs、Transformers等典型架構(gòu)的方法。

在高贊評論的下方，有人用一個簡單的例子解釋了這種“對稱性”：

傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)認(rèn)為“E”和“3”是不同的，但是具有鏡像對稱性（或π鍵旋轉(zhuǎn)）的網(wǎng)絡(luò)卻會認(rèn)為它們是一致的。

CNN就是這樣，當(dāng)不變性變得可平移（或者可轉(zhuǎn)換）時，右上角的3和中心的3當(dāng)然就是一樣的。我們希望將CNN的這種特性“推及”到其他架構(gòu)上。

這就對稱帶來的穩(wěn)定性，因?yàn)樵谝曈X上，許多物體其實(shí)是同一個物體，會具有“這是同一個物體，只是翻轉(zhuǎn)了一下”的3D幾何相似性，因此很多問題都可以基于對稱性得到解決。

而傳統(tǒng)卷積網(wǎng)絡(luò)更多地使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)，如旋轉(zhuǎn)，平移，翻轉(zhuǎn)來補(bǔ)償這一目的。

所以，幾何深度學(xué)習(xí)希望幾何學(xué)中的“不變?nèi)骸钡母拍罘秶诺酶鼘挘尵W(wǎng)絡(luò)除了旋轉(zhuǎn)平移對稱的常規(guī)操作之外，還能囊括“不變”這種操作。

比如在一段視頻中，有兩輛小車相向而行，無論速度如何，有無遮擋，視頻的語義就是兩輛小車相向行駛。

總的來說，幾何深度學(xué)習(xí)既能使卷積網(wǎng)絡(luò)更加穩(wěn)定，也能更好地面對復(fù)雜度爆炸的擬合函數(shù)。

其他熱門提名

除了幾何深度學(xué)習(xí)這個大熱門，還有不少我們熟悉的方法也進(jìn)入了“提名”。

比如，在在評論區(qū)中被提及的次數(shù)最多的“民推之子”——自監(jiān)督學(xué)習(xí)。

監(jiān)督學(xué)習(xí)是目前機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域主流的方法，而自監(jiān)督學(xué)習(xí)作為一種新的學(xué)習(xí)方法，利用輸入數(shù)據(jù)本身作為監(jiān)督信號，從未標(biāo)記的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)信息表示，幾乎有利于所有不同類型的下游任務(wù)。

在圖像分類、語言翻譯等諸多CV和NLP領(lǐng)域都是隨處可見，LeCun也一直十分推崇這種研究方向。

△LeCun2018年演講

也有人認(rèn)為表征學(xué)習(xí)和可解釋性 （interpretability）越來越受到關(guān)注。

他首先解釋道，提名表征學(xué)習(xí)是因?yàn)槔碚撋疃葘W(xué)習(xí)領(lǐng)域似乎正在經(jīng)歷一個從“規(guī)范”問題（如深度與寬度、近似理論、動態(tài)）到更抽象問題的轉(zhuǎn)變：

比如什么才是好的表示？表示的哪些屬性是重要的？如何用數(shù)學(xué)的方式定義這個概念？我們?nèi)绾螆?zhí)行它們？

可解釋性與表征學(xué)習(xí)也有一定關(guān)系：如果能夠理解什么是好的表現(xiàn)，能夠在它上面強(qiáng)加屬性，那么它就更具有可解釋性。

還有提名檢索、應(yīng)用于強(qiáng)化學(xué)習(xí)上的遷移學(xué)習(xí)、多模態(tài)以及大規(guī)模語言模型上的偏好學(xué)習(xí)的：

其中的“檢索”指的是從外部數(shù)據(jù)集中檢索信息，就像是deepmind近期的這項(xiàng)實(shí)驗(yàn)一樣。

這位帖主還提到，也可以利用檢索來補(bǔ)救長尾問題。

有意思的是，評論區(qū)有位提名“量子機(jī)器學(xué)習(xí)”的，引來了一位搞物理的，真誠向搞AI的發(fā)問：

這玩意兒是真的有用，還是只是民科？

其實(shí)在2017年時，圖靈獎得主姚期智就在一次演講時說過“如果能夠把量子計算和AI放在一起，我們可能做出連大自然都沒有想到的事情?！?/p>

這是一個量子計算和機(jī)器學(xué)習(xí)交叉的的跨學(xué)科技術(shù)領(lǐng)域，借助于量子特性開發(fā)高性能的量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法，從而加快或拓寬人工智能的應(yīng)用場景。

不過目前還沒有影響廣泛的應(yīng)用出現(xiàn)，因此樓主謹(jǐn)慎地回復(fù)：不了解，不過好多人說這是機(jī)器學(xué)習(xí)的最新趨勢來著…….

評論區(qū)中，我們熟悉的擴(kuò)散模型、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、差分算法、元學(xué)習(xí)也都有人提及。

等到了今年年底的時候，我們可以再挖墳，看看是不是真的有提名中了獎。