新智元原创 来源：ACM 编辑：金磊、大明 【新智元导读】6月23日，图灵奖得主GeoffreyHinton和YannLeCun在ACMFCRC2019上，分别做了题为《深度学习反动》、《深度学习反动：续集》的精彩演讲，分享自己的一孔之见，一同来看我们的解读。 深度学习从何而来？又该向哪去？ 近日，图灵奖得主、深度学习巨头GeoffreyHinton和YannLeCun在ACMFCRC2019上发表了精彩演讲。
官网地址： 二人分别在大会上做了题为《深度学习反动》和《深度学习反动：续集》的精彩演讲。目前视频曾经公开： 新智元对演讲内容中止了整理。 GeoffreyHinton：《深度学习反动》
GeoffreyHinton Hinton表示，自从20世纪50年代开端，人工智能存在两种范式：分别是逻辑启示的措施和生物学启示的措施。 逻辑启示的措施(Thelogic-inspiredapproach)：智能的实质是运用符号规则来支配符号表白。我们应该专注于推理。生物学启示的措施(Thebiologically-inspiredapproach)：智能的实质是学习神经网络中衔接的优势。我们应该专注于学习和感知。 不同的范式便使得最终的目的有所不同。因而，在内部表示(internalrepresentation)方面也存在着两种观念： 内部表示是符号表白式。程序员能够用一种明白的言语把它们交给计算机；能够经过对现有表示应用规则派生新的表示。内部表示与言语完整不同。它们是神经活动的向量(bigvectors)；它们对神经活动的其他载体有直接的因果影响；这些向量是从数据中学到的。 由此也招致了两种让计算机完成任务的方式。 首先是智能设计：有认识地精确计算出你将如何支配符号表示来执行任务，然后极端细致地通知计算机细致要做什么。其次是学习：向计算机展示大量输入和所需输出的例子。让计算机学习如何运用通用的学习程序将输入映射到输出。 Hinton举了一个例子：人们花了50年的时间，用符号型人工智能(symbolicAI)来完成的任务就是“看图说话”。
针对这项任务，人们尝试了很长时间来编写相应的代码，即便采用神经网络的措施依旧尝试了很长一段时间。最终，这项任务得到很益处置的措施居然是基于纯学习的措施。 因而，关于神经网络而言，存在如下的中心问题： 包含数百万权重和多层非线性神经元的大型神经网络是十分强大的计算设备。但神经网络能否从随机权重开端，并从锻炼数据中获取一切学问，从而学习一项艰难的任务(好比物体辨认或机器翻译)？ 针对这项问题，前人们付出了不少的努力：
针对如何锻炼人工神经网络，Hinton以为分为两大措施，分别是监视锻炼和无监视锻炼。 监视锻炼：向网络显现一个输入向量，并通知它正确的输出；调整权重，减少正确输出与实践输出之间的差别。无监视锻炼：仅向网络显现输入；调整权重，以便更好地从隐含神经元的活动中重建输入(或部分输入)。
而反向传播(backpropagationalgorithm)只是计算权重变更如何影响输出错误的一种有效措施。不是一次一个地扰动权重并丈量效果，而是运用微积分同时计算一切权重的误差梯度。 当有一百万个权重时，反向传播措施要比变异措施效率高出一百万倍。 但是，反向传播算法却又让人感到失望。 在20世纪90年代，固然反向传播算法的效果还算不错，但并没有抵达人们所等候的那样——深度网络锻炼十分艰难；在中等范围的数据集上，一些其他机器学习措施以至比反向传播更有效。 符号型人工智能的研讨人员称，希冀在大型深层神经网络中学习艰难的任务是愚笨的，由于这些网络从随机衔接开端，且没有先验学问。 Hinton举了三个十分荒唐的理论：
然后，深度学习开端被各种拒绝： 2007年：NIPSprogramcommittee拒绝了Hinton等人的一篇关于深度学习的论文。由于他们曾经接纳了一篇关于深度学习的论文，而同一主题的两篇论文就会“显得过多”。2009年：一位评审员通知YoshuaBengio，有关神经网络的论文在ICML中没有位置。2010年：一位CVPR评审员拒绝了YannLeCun的论文，固然它击败了最先进的论文。审稿人说它没有通知我们任何关于计算机视觉的信息，由于一切都是“学到的”。 而在2005年至2009年期间，研讨人员(在加拿大!)取得了几项技术进步，才使反向传播能够更好地在前馈网络中工作。 到了2012年，ImageNet对象辨认应战赛(ImageNetobjectrecognitionchallenge)有大约100万张从网上拍摄的高分辨率锻炼图像。 来自世界各地的抢先计算机视觉小组在该数据集上尝试了一些当时最好的计算机视觉措施。其结果如下：
这次竞赛的结果后，计算机视觉相关的组委会们才忽然察觉原来深度学习是有用的！ Hinton在演讲中讨论了一种全新的机器翻译方式。 关于每种言语，我们都有一个编码器神经网络和一个解码器神经网络。编码器按原句中的单词次第读取(它最后的躲藏状态代表了句子所表白的思想)。而解码器用目的言语表白思想。 自2014年年以来，神经网络机器翻译得了很大的展开。
接下来，Hinton谈到了神经网络视觉的未来。 他以为卷积神经网络取得了庞大的胜利，由于它若是在一个中央能行得通，在其它中央也能运用。但它们辨认物体的方式与我们不同，因而是对立的例子。 人们经过运用对象的坐标系与其部分的坐标系之间的视点不变几何关系来辨认对象。Hinton以为神经网络也能做到这一点(参考链接：arxiv.org/abs/1906.06818)。 那么，神经网络的未来又是什么呢？ Hinton以为： 简直一切人工神经网络只运用两个时间尺度：对权重的迟缓顺应和神经活动的快速变更。但是突触在多个不同的时间尺度上顺应。它能够使快速权重(fastweight)中止short-termmemory将使神经网络变得更好，能够改善优化、能够允许真正的递归。 YannLeCun演讲：《深度学习反动：续集》
YannLeCun
Jeff刚才提到了监视学习，监视学习在数据量很大时效果很好，能够做语音辨认、图像辨认、面部辨认、从图片生成属性、机器翻译等。
假如神经网络具有某些特殊架构，好比Jeff在上世纪八九十年代提出的那些架构，能够辨认手写文字，效果很好，到上世纪90年代末时，我在贝尔实验室研发的这类系统承担了全美手写文字辨认工作的10%-20%，不只在技术上，而且在商业上也是一个胜利。 到后来，整个社群一度简直丢弃了神经网络，一方面是由于是缺乏大型数据集，还有部分缘由是当时编写的软件过于复杂，投资很大，还有一部分缘由是当时的计算机速度不够快，缺乏以运转其他一切应用。
卷积神经网络其实是遭到了生物学的启示，它并不是照搬生物学，但的确从中得到很多启示，好比视觉皮层的结构，以及在学习信号处置时自但是然产生的一些观念，好比filtering是处置音视频信号的好措施，而卷积是filtering的一种方式。这些经典理念早在上世纪五六十年代就由Hubel和wiesel等人在神经科学范畴提出，日本科学家Fukushima在上世纪80年代对其也有贡献。 我从这些观念和成果中遭到启示，我发现能够应用反向传播锻炼神经网络来复现这些现象。卷积网络的理念是，世界上的物体是由各个部分构成的，各个部分由motif构成，而motif是由材质和边沿的基本组合，边沿是由像素的散布构成的。假如一个层级系统能够检测到有用的像素组合，再依次到边沿、motif、最后到物体的各个部分，这就是一个目的辨认系统。 层级表示不只适用于视觉目的，也适用于语音、文本等自然信号。我们能够运用卷积网络辨认面部、辨认路上的行人。
在上世纪90年代到2010年左右，呈现了一段所谓“AI寒冬”，但我们没有停下脚步，在人脸辨认、行人辨认，将机器学习用在机器人技术上，运用卷积网络标记整个图像，图像中的每个像素都会标记为“能”或“不能”被机器人穿越，而且数据搜集是自动的，无需手动标记。
几年之后，我们运用相似的系统完成目的分割任务，整个系统能够完成VGA实时部署，对图像上的每个像素中止分割。这个系统能够检测行人、道路、树木，但当时这个结果并未马上得到计算机社群的认可。
最近的视觉辨认系统的一个范例是Facebook的“全景特征金字塔网络”，能够经过多层途径提取图像特征，由多层途径特征生成输出图像，其中包含图像中全部实例和目的的掩模，并输出分类结果，通知你图像中目的的分类信息。不只是目的自身的分类，还包含背景、材质等分类，好比草地、沙地、树林等。能够想象，这种系统关于自动驾驶会很有用。 医疗成像及图像分割
卷积网络关于医学成像应用也很有辅佐。与上面提到的网络相似，它也分为解码器部分，担任提取图像特征，另一部分担任生成输出图像，对其中止分割。 神经网络机器翻译
在翻译应用上，采用了许多网络架构上的创新，如自留意力机制、轻量卷积、动态卷积等，完成基于语境的动态卷积网络内核。在ICML2019上的最新机器翻译卷积网络模型，其参数数量抵达200M至300M，WMT数据集上的BLEU得分：英语-德语29.7，英语-法语43.2，汉语-英语24.4。 自动驾驶系统
游戏
无模型强化学习很合适游戏范畴应用。往常强化学习范畴的一大问题就是数据的缺乏，运用强化学习锻炼系统需求大量的重复实验和试错，要抵达人类锻炼15分钟的水平，机器需求大约80小时的实时游戏，关于围棋来说，要抵达超人的水平，机器需求完成大约2000万盘的自对弈。Deepmind最近的《星际争霸2》AI则完成了大约200年的游戏时间。
这种海量重复实验的方式在理想中显然不可行，假如你想教一个机器人抓取目的，或者教一台自动驾驶车学会驾驶，如此多的重复次数是不行的。地道的强化学习只能适用于虚拟世界，那里的尝试速度要远远快于理想世界。
这就引出了一个问题：为什么人和动物的学习速度这么快？ 和自动驾驶系统不同，我们能够树立直觉上真实的模型，所以不会把车开下悬崖。这是我们控制的内部模型，那么我们是怎样学习这个模型的，如何让机器学会这个模型？基本上是基于察看学会的。
动物身上也存在相似的机制。预测是智能的不可或缺的组成部分，当实践状况和预测呈现差别时，实践上就是学习的过程。
上图显现了婴儿学习早期概念和言语的过程。婴儿基本上是经过察看学习这个世界的，但其中也有一小部分是经过交流。
自监视学习：预测与重建 以视频内容预测为例，给定一段视频数据，从其中一段视频内容预测另外一段空白处的内容。自监视学习的典型场景是，事前不发布要空出哪一段内容，实践上基本不用真的留出空白，只是让系统依据一些限制条件来对输入中止重建。系统只经过察看来完成任务，无需外部交互，学习效率更高。
机器在学习过程中被输入了多少信息？关于纯强化学习而言，取得了一些样本的部分碎片信息（就像蛋糕上的樱桃）。关于监视学习，每个样本取得10-10000bit信息（蛋糕名义的冰层），关于半监视学习，每个样本可取得数百万bit的信息（整个蛋糕内部）。
自监视学习的必要性 机器学习的未来在与自监视和半监视学习，而非监视学习和纯强化学习。自监视学习就像填空，在NLP任务上表示很好（实践上是预测句子中缺失的单词），但在图像辨认和了解任务上就表示普通。
为什么？由于这世界并不全是可预测的。关于视频预测任务，结果可能有多重可能，锻炼系统做出唯逐一种预测的结果常常会得到独一“含糊”的结果，即一切未来结果的“平均”。这并不是理想的预测。
我们需求应用隐变量来处置不肯定性。锻炼样本只是整个可能的输出汇合的表示。
几百年以来，理论的提出常常随同着之后的巨大发明和发明。深度学习和智能理论在未来会带来什么？值得我们拭目以待。 全面认识深度学习巨头 以下是ACM对Hinton和LeCun的官方引见，读者若已熟习，可跳过本部分。 GeoffreyHinton
GeoffreyHinton是谷歌副总裁兼EngineeringFellow，向量研讨所首席科学顾问、多伦多大学名誉教授。Hinton在剑桥大学取得实验心理学学士学位，在爱丁堡大学取得人工智能博士学位。他是CIFAR的神经计算和自顺应感知（后来的“机器和大脑学习”）项目的开创主任。 Hinton曾获加拿大最高荣誉勋章，英国皇家学会会员，美国国度工程院外籍院士，国际人工智能分离会议（IJCAI）杰出研讨奖，NSERCHerzberg金牌奖，及IEEEJamesClerkMaxwell金牌。他还被“连线”杂志选为“2016年度最具影响力100人”之一，并被彭博社选为2017年“改动全球商业格局的50人”之一。 YannLeCun
YannLeCun是纽约大学Courant数学科学研讨所的Silver教授，Facebook的副总裁兼首席AI科学家。他在英国电子技术与电子学院（ESIEE）取得高等英语学士学位，在玛丽·居里·皮埃尔大学获计算机科学博士学位。 LeCun是美国国度工程院院士，来自墨西哥IPN和洛桑联邦理工学院（EPFL）的荣誉博士，宾夕法尼亚大学Pender奖得主，埃因霍温技术大学和飞利浦实验室Holst奖章取得者，诺基亚-贝尔实验室ShannonLuminary奖、IEEEPAMI出色研讨员奖、以及IEEE神经网络先锋奖。 他被《连线》杂志选为“2016最具影响力人物100人之一”以及“25位发明商业未来的天才”之一。LeCun是纽约大学数据科学中心的开创主任，也是CIFAR学习机器和脑力项目的担任人（与YoshuaBengio共同担任）。此外，LeCun还是人工智能协作同伴关系委员会的分离开创人和前成员之一，该机构是研讨AI的社会结果的企业和非营利组织的分离体。 演讲视频链接：
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