AI大牛Bengio最新回应纽约大学教授质疑！期待人工智能用于保护地球丨专访

2018-11-07 15:31 来源:DeepTech深科技 人才 /人工智能 /公司

原标题：AI大牛Bengio最新回应纽约大学教授质疑！期待人工智能用于保护地球丨专访

年初一场关于深度学习局限性的讨论，“战火”一直蔓延到年尾。

作为近年来最活跃的深度学习质疑者之一，纽约大学教授的 Gary Marcus曾宣称以 Yann lecun、Yoshua Bengio 为首的 AI 界大牛“神化”了深度学习，并公开表示只有深度学习是行不通的。

图丨2017年，Gary Marcus 在麻省理工科技评论举办的 EmTech Digital 峰会上演讲（来源：麻省理工科技评论）

2018 年 1 月，他曾发长文阐述深度学习的 10 个局限，在当时引发了很大的反响，10 月 29 日，Gary Marcus 再度发文，称深度学习 20 年来在解决局限性上没有显著进展，无法处理语言复杂性，并直指 Yoshua Bengio 团队在最新的一篇论文中承认了深度学习的不足，即当下的深度学习技术并不能真正处理语言的复杂性，意味着两人在深度学习的局限上“达成共识”。

那么，Yoshua Bengio 又如何看待 Gary Marcus 这来势汹汹的新一轮“深度学习反思”呢？11 月 6 日，Yoshua Bengio 在采访中对 DT 君表示，他并不同意 Gary Marcus 的最新表态。两人在深度学习乃至人工智能未来发展上仍持不同意见。

图丨Yoshua Bengio （来源：DT君）

“我们目前的工作中的确展现出了深度学习的局限性。但事实上，这些局限性并不是新的限制。几十年前，我们在图像数据上训练机器时，就知道它们不会理解世界的全部复杂性，只会理解它们接受过训练的某些特定内容。Gary 一直在说的事情，包括提出一些关于符号的先验知识等，我同意我们需要这样做，但我不认为这是什么新的说辞。我不喜欢他说得好像这些都是新局限、新方案一样”，Bengio 说。

图丨Gary Marcus 10月29日发表的文章（来源：Medium）

Gary Marcus 年初的文章中提到的深度学习局限性包括需要更多的数据、不能处理层级结构、无法进行开放式推理、不够透明、不能与先验知识集成、不能区分因果关系和相关关系等。他还提到，深度学习工程化很困难，并且存在着过度炒作的潜在风险。因此，Gary Marcus 认为，深度学习需要重新概念化，并在非监督学习、符号操作和混合模型中寻找可能性。而在 Medium 发表的最新博文中，Gary Marcus 也再次强调了深度学习走出当下困境的一个选择是：与经典人工智能（符号学）结合。对于这一看法，Bengio 认为，经典人工智能用以试图解决 AI 的一些问题的方式是错误的，但目标是正确的。

“经典人工智能试图用数学公式表示一些常规知识，我觉得这很好。有很多知识可以用这种方式表达出来。但它哪里错了？它缺少学习，它缺少不确定性的表示，缺少分布式表示。而分布式表示正是神经网络的核心。这些经典人工智能所缺乏的东西阻碍了经典人工智能的进一步发展”，他说，“所以我的看法是，我们可以朝着经典人工智能想要实现的目标迈进，深度学习是达到这些目标的有力工具。”

图丨Yoshua Bengio，蒙特利尔大学计算机科学与运筹学系教授，也是深度学习的元老，与 Yann LeCun、Geoffrey Hinton并称为“深度学习三巨头”。他的诸多科研积累，包括深度学习架构、循环神经网络（RNN）、对抗算法、表征学习，影响和启发了后来的大量研究者，将深度学习应用到自然语言处理、计算机视觉等人工智能的各个主要领域，对近年来深度学习的崛起和发展起到了巨大的推动作用。目前,他是仅存的几个仍然全身心投入在学术界的深度学习教授之一，为人工智能培养了许多杰出的下一代人才

当然，我们目前也无法判断深度学习乃至人工智能的未来会走向何方，Bengio 本人也认为，每个 AI 学者也都有各自不同的观点。 值得注意的是，这样的正反不同观点碰撞出现的一个大背景，正是近年来深度学习已经成长为人工智能技术中的主流力量：人们不但能在各类 AI 相关应用上发现它的身影，同时它也是整个 AI 生态链中的一大底层支持，因此，到了现在这个阶段，深度学习算法能力和人才储备也被看作一个 AI 公司是否具备一定竞争力的判断标准。

而作为深度学习的奠基人，除了回应 Gary Marcus 最新的深度学习局限性讨论以外，Bengio 也与 DT 君分享了其对于当下的深度学习研究、AI 创业潮等热门话题的思考。以下为 11 月 6 日 Bengio 于微软亚洲研究院主办的一次会议上接受 DT 君采访的内容（基于原意有所删改）：

图丨 Gary Marcus 最新文章中对深度学习的预测（来源：Medium）

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