深度学习是炫词还是真进展?化学诺奖与图灵奖得主“起争执
2019-10-31
澎湃新闻
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迈克尔·莱维特(左一)、莱斯利·瓦利安特(左二)

  10月30日,第二届世界顶尖科学家人工智能算力算法峰会在上海举行,2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特与2010年图灵奖得主莱斯利·瓦利安特在台上展开了一小段有趣的“争执”。

  他们“争执”的点是“深度学习”、“深度神经网络”这些名词的设计是否只为了炫酷、吸引人?

  这场“争执”发生在圆桌对话环节。有观众提问,技术通常都有涨潮、落潮的周期,人工智能的发展处于哪个阶段?

  作为台上唯一一位人工智能领域的科学家,哈佛大学教授莱斯利·瓦利安特拿起了话筒。他表示,人工智能近来的进展发展主要在机器学习,这是算法层面很大的进展。他说,“人工智能近期可能不会有很大的突破,但肯定还是稳步向前发展的。机器学习是一个非常底层的人工智能的构建,希望看看具体会有什么样的应用。”

  这时,迈克尔·莱维特问出了一个很多人关心已久的问题:“为什么叫做深度学习?”

  他评价道,“年轻人觉得它很炫酷就会来学了。用‘深度神经网络’等词都是商业化操作,把原来基础科学领域的基本概念用新的词语包装一下,可以获得更多的兴趣和眼球,促进这个领域的发展。”

  莱维特提到的深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。机器学习则是让计算机从数据中学习如何完成任务,不对其提供明确的程序设定。

  此前,一直有观点认为,人工智能其实就是统计学。

  莱斯利·瓦利安特显然不太赞同这个观点,“你这样说有点偏颇,除了包装之外是有很多进展的。”

  迈克尔·莱维特坚持自己的观点。他说,“但是我的意思是,有很多早期的统计学的、数学专家已经研发了机器学习,只是现在用一些炫酷的词包装了一下而已。”

  莱斯利·瓦利安特回应道,“你说到机器学习,现在研究机器学习的人比过去研究的人要精通多了。”

  迈克尔·莱维特承认瓦利安特所说的研究质量提升的观点,“你说的没错,有更多的变量、更多的自由度,更多客观的参数等等,这些我都不反对”。

  但他坚持认为,“用深度学习、神经网络这样的炫词,本身不会带来更多的意义。”

  第二届世界顶尖科学家论坛由上海市人民政府主办、世界顶尖科学家协会发起,主题围绕“科技,为了人类共同命运”。据悉,共有44位诺贝尔奖科学家,21位图灵奖、沃尔夫奖、拉斯克奖、菲尔兹奖等杰出科学家参与其中。其中,3位菲尔兹奖得主,3位图灵奖得主和2位诺贝尔化学奖得主参加了人工智能算力算法峰会。

 

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