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美國“四院院士”特倫斯談人工智能“瓶頸”:遠未達極限,數(shù)學(xué)家已經(jīng)有了實現(xiàn)AI可解釋性的理論工具

已有42556次閱讀2019-07-26標簽:
        經(jīng)濟觀察網(wǎng) 記者 宋笛 張文揚 深度學(xué)習(xí)是目前人工智能最受關(guān)注的領(lǐng)域,也是這一輪人工智能興起的原因。與此同時,這一技術(shù)具有不可解釋等特性也使得一些觀點認為深度學(xué)習(xí)已經(jīng)面臨瓶頸。
 
        7月25日,美國四大國家學(xué)院(國家科學(xué)院、國家醫(yī)學(xué)院、國家工程院、國家藝術(shù)與科學(xué)學(xué)院)院士,美國“腦計劃”項目領(lǐng)軍人物的特倫斯·謝諾夫斯基在接受經(jīng)濟觀察網(wǎng)采訪時表示目前美國數(shù)學(xué)界已經(jīng)有了相應(yīng)的理論工具用來實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)黑盒的可解釋性,盡管因為尚未發(fā)表,他無法透露更多細節(jié),
 
        特倫斯也認為人工智能正在帶來數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的新紀元。同時,在特倫斯看來,目前正如蒸汽機和熱力學(xué)的關(guān)系一樣——在蒸汽機發(fā)明數(shù)十年后人們才了解熱力學(xué)并且用它來改良蒸汽機——人工智能的底層數(shù)學(xué)、腦科學(xué)邏輯可以在發(fā)展過程中逐漸被人們掌握和理解。
 
        經(jīng)濟觀察網(wǎng):目前深度學(xué)習(xí)技術(shù)路線還有多少潛力?是否已經(jīng)遇到了天花板?
 
        特倫斯:我覺得不太可能達到局限,現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)剛剛進入到一個發(fā)展的開端,發(fā)展應(yīng)該是以10年為周期來計算的,未來20年、30年才能達到一個極限。
 
        現(xiàn)在我們才做了第一步,通過展示相關(guān)AI技術(shù)來解決問題的,而未來我們還有更多問題需要解決。對比因特網(wǎng),在它剛開始能夠發(fā)郵件的時候,我們沒法預(yù)測它能對我們的商業(yè)、生活帶來什么影。所以對于AI將會帶來的影響,我們還需要等待。
 
        經(jīng)濟觀察網(wǎng):您講的主要是應(yīng)用層的影響,那么在底層理論層面,這項技術(shù)有沒有更大突破,比如數(shù)學(xué)方面?
 
        特倫斯:我之前在華盛頓參加了一個由美國科學(xué)院舉辦的學(xué)術(shù)研討會,該研討會的主題是“深度學(xué)習(xí)的科學(xué)”。組織這場學(xué)術(shù)研討會的數(shù)學(xué)家是擁有相關(guān)有技能和工具,能夠測試深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的人。
 
        人們經(jīng)常用“黑盒子”來詮釋深度學(xué)習(xí),這是不對的,甚至恰恰相反,因為這些所謂的“黑盒子”完全是透明可見的,我們可以訪問其中每一個單獨的連接單元、每一個活動型態(tài),它們都在那里。而現(xiàn)在,數(shù)學(xué)家們可以探究其中,開始檢驗?zāi)P褪侨绾位顒拥�,信息是如何在網(wǎng)絡(luò)中流動的,最終它是如何執(zhí)行轉(zhuǎn)換的。這件問題經(jīng)常通過一些例子被討論。
 
        這件事正在發(fā)生,在上述會議上的數(shù)學(xué)家們已經(jīng)開始描述他們對此的新洞見。統(tǒng)計學(xué)家們則提出一些悖論,你們擁有這么多參數(shù),現(xiàn)在可能會存在過度擬合的現(xiàn)象。眾所周知,現(xiàn)在有這么多的參數(shù),其量之大遠超于任何數(shù)學(xué)家和統(tǒng)計學(xué)家過去所能接觸到的內(nèi)容。
 
        我認為這將是數(shù)學(xué)和統(tǒng)計學(xué)的新紀元。我認為這將產(chǎn)生深遠影響,因為對于任何科技來說,一旦你觸摸到了數(shù)學(xué)和物理的基本原理,你就可以更加深入地拓展它。
 
        以蒸汽機為例,兩百五十年前,英國人詹姆斯·瓦特發(fā)明了蒸汽機。它改變了整個社會,因為它解放了人類生產(chǎn)力。人們用了數(shù)十年了解熱力學(xué)原理,去理解蒸汽機如何工作,以及如何優(yōu)化其使用效能。在此后一百年里,人們據(jù)此原理創(chuàng)造出了一個全新的工業(yè)時代,出現(xiàn)了能夠創(chuàng)造數(shù)百萬社會財富的火車等交通工具,工廠也因此更新?lián)Q代…這原本只是科技動能的轉(zhuǎn)換,但經(jīng)過人們對此的多年認知和了解后,它最終引領(lǐng)了整個社會的未來發(fā)展方向。
 
        所以我們現(xiàn)在處于一個非常初期的階段。這是我們的第一步,我們剛剛開始試圖闡釋其復(fù)雜性,目前這是非常令人激動的,這個時間段里,大量的前期研究正在被驗證。不僅僅是在應(yīng)用層面,這也將試圖讓人們?nèi)ダ斫獯竽X本身,去理解我們自己的大腦是如何工作的。
 
        我們認為,在AI與神經(jīng)科學(xué)之間的合作上,存在著一些令人激動的研究方向。
 
        經(jīng)濟觀察網(wǎng):您提到很多一次,深度學(xué)習(xí)不是“黑盒子”是可以解釋,您的意思是美國已經(jīng)找到了深度學(xué)習(xí)可解釋的方法或者說找到了實現(xiàn)這個目標的數(shù)學(xué)工具?
 
        特倫斯:是的,我們確實有這方面的理論了。數(shù)學(xué)家已經(jīng)有很多相關(guān)的研究進展了,但是內(nèi)容還沒有被發(fā)表出來。但是我跟他們交流過,他們告訴我這些偉大的研究和發(fā)現(xiàn)在未來將不斷被推進。我現(xiàn)在還不能私下跟你透露任何細節(jié),但是我可以這么說,這或?qū)⑹且粋革命性的研究。一旦這些數(shù)學(xué)家掌握了深度學(xué)習(xí)的規(guī)則,以及這些深度學(xué)習(xí)是如何發(fā)生的,它將成為一個改革性的事件,它將創(chuàng)造出數(shù)學(xué)模型中的一頁新篇章。總而言之,我的答案是肯定的,我們已經(jīng)對此有了相當多的了解,但同時它還在不斷發(fā)展中。
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