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        为AI清君侧:为什么鼓吹“寒冬论”的都是AI学者?
        摘要

        虽然“AI寒冬论”和对深度学习的盲目指摘并不可取,但其背后所隐藏的问题,我们应当时时警醒、铭记在心。

        投稿来源:脑极体

        炎炎夏日即将来临,想要防酷暑降温,除了开空调吃冰淇淋之外还有什么其他方法吗?

        当然有啦!比如关注一下深度学习领域,就会发现人工智能又又又寒冬了。明明是一项在世界范围内受关注和?#24230;?#39047;多的技术,为什么时不时就会有大佬开麦,给人一种一年四季都在“寒冬”的错觉呢?

        最近几个月以来,曾经在去年发表过《AI Winter is Well on its Way》声称AI和深度学习寒冬即将到?#21561;腁I专家Filip Piekniewski陆续发表了两篇“雄文”,再次对深度学习进行了抨击,一篇称AI和“区块链”一样,都将面临崩盘的终局,另一篇称深度学习的应用性远比人们想象中狭隘。

        我们不如以Filip Piekniewski的言论为线索,看看在“AI寒冬论”背后,又暗暗隐藏着哪些秘密。

        时隔一年寒冬回归,又带来了哪些论据?

        在上次发表《AI Winter is Well on its Way》后,Filip Piekniewski遭到了不少抨击,其?#24615;?#22240;是Filip Piekniewski的观点和论据实在是存有过多的槽点。例如Filip将学术领秀在Twitter上提及深度学习的?#38382;?#20943;少,当做深度学习衰落的证据。又将知名不靠谱?#36828;?#39550;驶厂商Uber的?#36828;?#39550;驶事故,归咎到深度学习技术的不靠谱上。

        但在最近发表的言论中,Filip Piekniewski又对自己的观点进行进一步的补充。

        首先,Filip Piekniewski再次强调了?#36828;?#39550;驶的不靠谱。证据是最近一年?#36828;?#39550;驶领域逐渐冷却,实验过程中时有事故发生,福特CEO Jim Hackett也承认,该公司“高估”了全?#36828;?#39550;驶汽车的到来速度。

        同时Filip Piekniewski还将比特币与深度学习做对比,认为两者都是硅谷在芯片销售乏力时,“炒作”出的新概念,一个依靠算力挖矿,一个依靠大型模型创造计算需求,最终目的是卖出更多的GPU。而比特币目前已经崩盘,深度学习所创造的AI梦境也距离梦醒不远了。

        至于当前AI界最为头?#21561;?#20154;才问题,Filip Piekniewski则给出了不同的意见,他认为相比AI人才紧缺,实际上AI人才是鱼龙混杂的,只要在顶会上发布一篇论文就能替代一切背调,加上大量所谓AI人才都是直接从高校和?#33455;?#38498;进入企业,缺乏现实场景经验,更加速了AI的“灭亡”。

        比特币诛心论:AI是硅谷的带货高手吗?

        相比上一?#25991;荰witter内容当做证据,这一次Filip Piekniewski所提出的?#36828;?#39550;驶遇冷、AI人才审核标准模糊等等,看似客观许多,但将区块链和AI相提并论,则是一种极其诛心的理论。

        我们不得不承认,从硅谷视角来看,AI和区块链确实有显著的共同点。第一,两者都通过对算力的强大需求,带动了芯片行业的发展;第二,两者都是先“赋能”了硅谷的财富集中,再去赋能现实场景的落地应用。

        在移动终端逐渐走向成熟后,硅谷一度无法再像PC和移动终端热?#32972;?#26399;,通过一种普遍性的设备和产品更新换代来获得财富。但AI和区块?#21561;?#20986;现,又在试?#21363;?#24213;层改变整个软件和?#24067;?#29983;态。这其中让科技企业获得了不少红利,例如大量投?#35270;?#20837;区块链和AI创业领域,又像是英伟达近年?#21561;?#36805;速成长。

        但我们并不能因此将AI和区块链完全看做一?#31119;?#20004;件事情形成的结果有部分融合,并不代表两件事的性质完全一样。

        我们需要知道的是,深度学习之所以会在今天出现,是因为移动时代带?#21561;?#25968;据量暴涨和算力基础提升,给予了深度学习深入研发和应用的可能。深度学习和芯片算力是彼此成就的,而非像比特币那样通过一种类似于投资的概念,用“挖矿”这种行为来对算力进行一种空对空的消?#27169;?#22914;同“带货”一般促成芯片需求。

        所以我们很难将比特币的溃塌看做AI必将到?#21561;?#26410;来。

        技术原罪论:深度学习,是L5?#36828;?#39550;驶的绊脚石吗?

        同时比特币价格的波动,也不代表区块链技术是毫无意义的。不管比特币是涨是跌,我们依然能?#21561;?#21306;块链正在进入种种领域。在应用层面,Filip Piekniewski一直试图通过抨击?#36828;?#39550;驶来驳倒AI整体的应用价值。

        把目标集中在?#36828;?#39550;驶这一领域中,我们发现似乎真的有一丝“寒冬”的意味:从2018年年底开始,?#36828;?#39550;驶相关创业企业就开?#21152;?#20102;融资量下降甚至估值回调的现象;特?#20272;?#25913;变了在2019年推出完全?#36828;?#39550;驶的口径,甚至因此遭到了车主诉讼;福特CEO和WaymoCEO接连在公开场合发表言论,称“?#36828;?#39550;驶很困难,尤其是L5级别的?#36828;?#39550;驶”。

        可?#36828;?#39550;驶降温的原因,真的和AI技术有关吗?

        深度学习在复杂环境下感知能力正在应用到?#36828;?#39550;驶视觉、毫米波雷达、激光雷达等等领域中,但其黑箱特征在决策能力上的弱势,确实也对L5级别的?#36828;?#39550;驶发?#20849;?#29983;了一些阻碍。可我们不能将?#36828;?#39550;驶的发展看做一条单一路径,虽然L5级别?#36828;?#39550;驶尚且没有理想进展,但L4级别的?#36828;?#39550;驶已经开始了频繁的测试阶段,甚至有了商业落地的雏形。

        何况阻碍L5级别?#36828;?#39550;驶发展的,绝不仅仅是AI技术,更多还有落地过程中的各种问题,例如法律法规、配套设施、伦理道德等?#21462;?#26356;何况AI在?#36828;?#39550;驶之外,还广阔天地大有作为。仅仅因为如此就一言以蔽之对AI进行通篇否定,显然是不合理的。

        为AI“清君侧”:为什么鼓吹AI寒冬论的,都是AI学者?

        面对这些不靠谱的言论,我们或许应?#20040;?ldquo;源头”开始关注。发布这一系列“雄文”的Filip Piekniewski是一位AI领域和机器视觉领域的?#33455;?#32773;,Twitter资料显示他就职于一家名为Accel Robotics的AI创业企业。实际在发表《AI Winter is Well on its Way》一文之前,说Filip Piekniewski在AI学术界毫无存在感也不为过。只是因为对深度学习和AI的抨击,才让他一具成名。到今天我们可以清晰地?#21561;紽ilip Piekniewski批判AI的套路:首先对于技术进行“商业羞辱”,与概念炒作挂钩;再将普遍矛盾集中成技术矛盾,将一切落地过程中的问题都归咎于技术本身;最后开始诛心说,把一切都形容成大公司的商业骗局。

        在发布了AI寒冬理论之后,LeCun、吴恩达等?#28982;?#36291;在AI产业界的学者们都提出了反驳。可同时市面上也传来了一些赞同的声音,例如纽?#21363;?#23398;心理学与神经科学教授Gary Marcus,也曾在去年撰文批判深度学习。

        我们可以?#21561;?#19968;个很有趣的现象:这些为AI“哭丧”的学者,恰恰也都是?#33455;緼I相关领域的。

        这种行为并不是来源于学者干一行“唱衰”一行,而是因为他们所?#33455;?#30340;领域和当前AI的发展有所出入。

        就拿Filip Piekniewski本人来说,其?#33455;?#33539;围在经典计算机视觉中,既是在广泛的算法集?#29616;?#20174;图像中提取信息,作为机器学习分类器的前端,以构建更复杂的检测器。但在现实应用场景中,检测器的搭建过程非常复杂也不具有可复制性,相比之下远不如深度学习更加高效,所以一直很?#28814;?#21521;市场。

        但经典计算机视觉的优势在于,其准确度相比深度学习解决方案更高,对计算力的要求也更低。

        ?#21561;?#36825;里,Filip Piekniewski此前一些看似非常不合理、不具有学术专业性的言论就有了解释。不论是强调深度学习是硅谷的为了卖GPU营造的算力骗局,还是强调AI炒作带?#21561;?#23398;者身价膨胀,?#23616;?#19978;都是在为自己的学术观点?#21646;ǎ?#34920;达对目前深度学习一家?#26469;?#30340;不满。

        包括上文提到的Gary Marcus,也是在表达对深度学习不满的同时,强调了深度学习必须要结合符号计算才能进步。而这也正是Gary Marcus本人的学术方向。

        说?#38477;祝?#36825;些看似鼓吹AI寒冬的学者,并不是真正的不看好的AI价值,只是对AI学术发展的趋势有所不满,以一种劝谏的姿态在表达意见而已。

        结束语

        虽然Filip Piekniewski对于深度学习的抨击?#23616;?#19978;是一种夹带私货,但他的一些观点也并非不无道理,例如目前硅谷和学术界关系过密,是否会影响到学术发展的方向?以及目前企业对于深度学习学术人才的追捧,是否会反而会因为学术人才的水土不服而阻碍AI应用的发展?

        当今世界和过去产生的一大区别是,商业与学术?#33455;空?#22312;结合的越来越紧。在大?#38752;?#25216;企业出?#25163;?#25345;学界的情况下,学者们究竟是在进行?#30475;?#30340;学术创新,还是被商业支持圈到了某一个笼子里?商业?#25163;?#30340;影响,是否会对学者们的学术道路选择产生一定的影响,最终导?#24405;?#26415;创新在错误的方向上越走越远?

        虽然“AI寒冬论”和对深度学习的盲目指摘并不可取,但其背后所隐藏的问题,我们应当时时警醒、铭记在心。

         

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