AI大神Yann LeCun清华演讲:机器学习的两个赌局,要让机器掌握常识

时间:2019-12-23 来源: 湖北在线

严乐春在清华演讲的消息早在半个月前就传到了科技界,很难找到一票。

人工智能爱好者兴奋了几个星期,终于在昨天朝圣地见到了伟大的上帝。

本次讲座是《创新与创业:硅谷洞察》的第一次讲座,由清华经济管理学院、清华x实验室和脸书联合举办。这既是一门课程又是一场讲座。因此,整个讲座风格颇具学术性:早在1957年就开始了对神经科学的监督和研究,并对神经网络的训练作了基本介绍。

演讲还描述了近年来计算机视觉、深度学习(DeepLearning)等方面的最新进展,以及未来极具潜力的技术方向对抗式学习。演讲充满了文字,让人仍然感到不满意。

一般来说,在最近的几次会议上,乐村的演讲都有相同的想法。

当然,乐春来北京很久了,但他还是给出了一些新的想法:在回答学生的问题时,他谈到了中美人工智能研究的比较,最近的人工智能围棋大战,以及他最喜欢的人工智能发展方向 他认为交通、无人驾驶汽车、医疗保健和智能助手最有可能取得突破,改变每个人的生活。

讲座开始时发生了一件事。严乐春在中国人工智能圈被亲切地称为“杨乐康”。我不知道这个名字是否已经传到他的耳朵里,所以我只是大张旗鼓地为自己选了一个中文名字,并在讲座前宣布了:杨丽坤

以下是本次讲座的内容安排:

勒春目前是脸书人工智能研究所的主任,他也是美国纽约大学的终身教授。 他的研究兴趣包括机器学习、计算机视觉、移动机器人和计算神经科学。 他因其与卷积神经网络(有线电视新闻网)相关的着名而深远的工作而被誉为有线电视新闻网之父

Lecun的演讲历时数十年,从1957年最早的神经科学监督研究开始,并对神经网络的训练做了基本介绍 随后,勒春专注于他着名的工作回旋神经网络(CNN),并向大家展示了1993年录制的珍贵视频,这是由年轻的勒春在486电脑上编写的光学字符识别系统。

我不知道当时还在攻读博士学位的勒春是否认为他的研究成果会在接下来的20年里给全世界带来巨大的影响和翻天覆地的变化。

两次机器学习赌注

在当时的情况下,并不是所有人都相信神经网络技术,更多的人更喜欢一些有理论保证的机器学习方法,如kernelmachine等。

莱昆向我们展示了杰克尔和瓦普尼克(两人当时都在贝尔实验室,杰克尔是瓦普尼克的老板)在1995年见证的两个有趣的赌注:在第一个赌注中,杰克尔声称我们最迟在2000年就能从理论上解释为什么大型神经网络是有效的,当然下面的历史证明他输了。在第二个赌注中,瓦普尼克声称,最迟在2000年,没有人会继续使用1995年的神经网络结构(这意味着每个人都会转向SVM,瓦普尼克是SVM的发明者之一),结果瓦普尼克也输了。

它不仅在2000年还在使用,而且今天,在结合了大数据和强大的计算能力之后,这些古老的神经网络结构产生了更大的能量。 这是深入研究历史上一个有趣的八卦,但我们现在也很难过听到它。 技术的发展经常是螺旋式的和跳跃式的,这真的很难预测。 就像今天我们在清华礼堂和乐村一起想象深度学习和人工智能的未来一样,我们不知道十年或二十年后我们会从什么角度看待自己。

人工智能发展的最大障碍:如何让机器掌握常识?

毫无疑问,机器没有常识,常识的确是“预测”的一项基本技能。为了让机器具备这种能力,脸谱网的研究人员正试图将这项技术带到下一个阶段从纯粹的数据处理逻辑到某种可与人类相比的“常识”

为了掌握常识,机器需要了解世界(物理世界和电子世界)的运行模式并做出合理的决策,因此它们必须能够获得大量的背景知识,了解世界的运行规则,然后做出准确的预测和计划。

LeCun认为人类需要以非常自然的方式与机器互动,所以我们需要让机器理解人类,也就是掌握常识。 为了掌握这种常识,机器需要一个内部模型来告诉它世界是如何运转的,这就要求机器具有预测能力。 我们现在缺少的是,机器可以在没有人类训练的情况下建立这样一个内部模型。

人类的学习过程是观察和体验现实世界。 也许在不久的将来,会有一个完整的人工智能系统,它不仅可以识别文本和图像,还可以进行更高级别的推理、预测、规划等。思维和行为方式可以与人类相媲美。

直面学习及其发展

尽管未来如此不可预测,但科学研究之路一步一步来。 乐村随后向我们展示了一系列干燥技术,包括近年来在计算机视觉(ComputerVision)、深度学习(DeepLearning)等方面的最新进展,以及对抗式学习(AdversarialLearning)有希望的技术方向。 乐村本人是反学习一代的坚定支持者,也为这一领域的研究做出了重要贡献。

那么什么是抵抗学习?

用伊恩古德费勒(Ian Goodfellow)的话说:“生成的对抗网络是一种生成模型。其基本思想是从训练数据库中获取大量训练样本,以便了解这些训练案例产生的概率分布。”

实现这一点的方法是让两个网络互相竞争,‘玩游戏’ 其中一个被称为生成网络(GeneratorNetwork),它连续捕获训练数据库中真实图片的概率分布,并将输入的随机噪声(RandomNoise)转换成新样本(即虚假数据) 另一种叫做鉴别网络(DiscriminatorNetwork),可以同时观察真假数据,判断数据是否真实。 “

敌对网络因此是一种训练机器预测能力的新方法。 敌对网络有一个生成器,它从随机输入中生成某些类型的数据(例如,图片)。 还有一个鉴别器,它从发生器或真实数据集获得输入。鉴别器必须区分来自不同来源的输入,以区分真实性。 这两种神经网络可以实现各自的优化,从而产生更真实的输入和具有更合理世界观的网络。

在实践中,对策网络的这一特性可以转化为一些更好、更尖锐和更高质量的预测模型。

为了展示这一点,乐坤和他的团队用各种图像数据集训练DCGAN,这些数据集在ImageNet数据集中收集一组特定的图像,例如所示的卧室。

或者动画人脸识别

DCGAN还可以识别模式,并组合一些类似的表示 例如,在人脸图像数据集中,生成器不理解微笑的含义,但是它可以找到人类微笑图像的相似性,并将它们分成组。

一旦我们可以训练一台机器来预测世界的样子,那么我们就可以从机器中学习新的任务,比如视频预测。

一旦机器掌握了这种常识,它就会更好地找到完成特定任务的最佳方式。最终,这些知识将进一步加速应用程序的研发,包括观看高级聊天机器人和虚拟助手。

演讲结束后,清华的同学还就乐村的演讲问了几个问题:

问:你认为深入学习可以用来创造艺术吗?

A:例如,我认为有可能让计算机看到一张图片,计算机就会识别出图片中的元素,并有可能重新创建 一个值得考虑的问题是时间。为什么我们要让计算机花时间做这件事?

问:继谷歌AlphaGo之后,腾讯产品FineArt也击败了人类围棋手 你认为人工智能的东西方竞争怎么样?

我认为这非常令人兴奋 科学研究越来越国际化,相互联系也越来越紧密。 随着越来越多的免费论文和开源项目的出现,一个产品出现后,竞争对手往往会迅速出现在世界各地。 但是它也能让我们找到解决某个问题的更多方法。 人工智能迅速发展的原因之一是来自不同国家的竞争导致了世界上人工无线城市的进步。

问:在人工智能领域,你认为主要的突破方向是什么?

A:首先,我认为是交通,无人驾驶汽车 这不仅会改变人们的出行方式,还会改变整个城市的设计和规划。 这对中国这个主要汽车制造商来说可能是一个机会。

另一个方面是医疗和健康 个性化定制的药物、工具和治疗方法将改变所有人的生活。 最后一个方面是定制的智能助手,它将改变我们的工作方式。

问:在你看来,人工智能发展后的最终世界是什么?

A:我的理想世界是一个“强人工智能”的世界 我认为人工智能将促进改革和进步。 我们没有必要害怕人工智能。

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