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OPE体育机器学习有一种痛苦:很多人觉得自己在使用一种完全不同的技术

发布时间:2019-02-07 作者:OPE体育智能系统

加州旧金山谷歌人工智能(AI)研讨人员Ali Rahimi上一年12月对其地点研讨范畴进行了一次强烈的打击,并取得了40秒的掌声。在一次AI会议上,Rahimi责备OPE体育机器学习算法,即计算机经过重复试验和纠错来学习现已成为某种方法的“炼金术”。他说,研讨人员并不知道为什么有些算法会起作用而另一些则不会,他们在挑选一个AI架构而非另一个时也没有严厉的规范。

梯度下降依靠于试验和过错来优化算法,方针是在三维景象中使其最小化。

在近来于加拿大温哥华举办的关于学习陈说的国际会议上陈述的一篇论文中,Rahimi和合作者列举了他们所看到的“炼金术问题”,并为进步AI的严厉性开了“药方”。

“这个范畴有一种苦楚。”Rahimi说,“咱们很多人觉得自己在运用一种彻底不同的技能。”

这个问题与AI的再现性问题天壤之别,因为试验和出书实践的不一致,研讨人员无法仿制互相的成果。它也不同于OPE体育机器学习中的“黑箱”或“可解说性”问题:解说某一特定AI怎么得出结论的难题。正如Rahimi所言,“我企图把OPE体育机器学习体系的“黑箱”与转变为黑箱的整个范畴区别开来。”

他说,假如不深入了解构建和练习新算法所需求的根本东西,研讨人员创立AI就会像中世纪的炼金术士相同诉诸于流言。加州山景城谷歌计算机学家Francois Chollet弥补道:“人们被疯狂崇拜所招引”,依靠的是“民间传说和魔法咒语”。他举例说,他们选用宠物的办法调整AI的“学习速率”(一个算法在每个过错之后会在多大程度上进行纠正),而不是了解为什么一个算法比其他的更好。在其他情况下,AI研讨人员练习其算法只是在黑私自磕磕碰碰。例如,他们履行所谓的“随机梯度下降”,以此优化一个算法的参数,以取得尽或许低的失败率。但是,虽然有数千篇关于这一主题的学术论文,以及很多运用该办法的途径,这一进程依然依靠于测验和纠错。

Rahimi的论文强调了被糟蹋掉的尽力以及或许导致的次优体现。例如,它指出,当其他研讨人员从最先进的言语翻译算法中去掉大部分的杂乱性时,它实践上能够把英语更好地翻译成德语或法语,并且功率更好,这表明其创立者并没有彻底了解那些额定部分有什么优点。相反,英国伦敦推特网OPE体育机器学习研讨人员Ferenc Huszar说,有时候,附加在算法上的铃声和哨声是仅有优异的部分。他说,在某些情况下,算法的中心存在技能缺点,这意味着其得出的好成果“彻底归因于在上面运用的其他技巧”。

Rahimi对了解哪种算法最有用供给了若干主张。他说,关于初学者来说,研讨人员应该像翻译算法那样进行“切除研讨”:一次删去一个算法的某些部分,以检查每个组件的功用。他呼吁进行“切片剖析”,在此进程中,需求对一个算法的功能进行详细剖析,以了解某些当地的改善是否会在其他方面发生本钱。他还说,研讨人员应该对其算法进行许多不同条件和设置的测验,并陈述一切测验的功能。

加州大学伯克利分校计算机学家、Rahimi炼金术主题讲演论文的一起作者Ben Recht表明,AI应向物理学取经,该范畴的研讨人员常常把问题缩小到更小的“玩具问题”。他说:“物理学家在规划简略的试验以找到现象的解说方面十分惊人。”一些AI研讨人员现已开端选用这种办法,在处理大型彩色照片之前,先在小黑赤手写字符上测企图像识别算法,以更好地了解该算法的内部机制。

伦敦深度思想计算机科学家Csaba Szepesvari表明,该范畴还需求削减对竞争性测验的注重。他说,现在假如一篇论文陈述的算法优于某些基准,而非说明该软件的内部作业原理,就更有或许被宣布。这就是花哨的翻译算法经过同行评定的方法。“科学的意图是发生常识,”他说,“你需求生产出他人能够运用并能够以它为根底的东西。”

并非一切人都赞同Rahimi和Recht的批判。脸谱网纽约首席AI科学家Yann LeCun忧虑,把太多的精力从尖端技能转移到中心了解上,或许会减缓立异,阻止AI的实践运用。“这不是炼金术,而是工程学。”他说,“工程学是散乱杂乱的。”

Recht发现一个合适体系性且容许冒险研讨的当地。“咱们两者都需求。”他说,“咱们需求了解毛病来自哪里,这样就能够树立牢靠的体系;咱们有必要向前推动鸿沟,这样就能沿着这条道路具有更好的体系。”

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