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Google AI专家:机器学习并不比炼金术好

2019-04-21 15:46:49来源:
导读 一位着名的机器学习和人工智能研究人员认为,他的领域已经偏离了科学和工程学的界限而变成了 炼金术。他正在提供一条返回途径。为谷歌人工

一位着名的机器学习和人工智能研究人员认为,他的领域已经偏离了科学和工程学的界限而变成了“ 炼金术”。他正在提供一条返回途径。

为谷歌人工智能工作的阿里拉希米说,他认为自己的领域已经取得了惊人的进步,但他们认为它的发展方式有些恶劣。在机器学习中,计算机通过反复试验的过程“学习”。在AI会议上发表的演讲中的问题是,在现场工作的研究人员 - 当计算机由于试验和错误的过程而“学习”时 - 不仅不能准确理解他们的算法如何学习,而且他们不会Rahimi在Matthew Hutson最近为“科学”杂志报道的人工智能会议上发表的演讲中提出了一个很好的理解,他们理解他们用来构建这些算法的技术是如何工作的。

早在2017年,Rahimi在人工智能的神秘方面敲响了警钟:“我们产生了惊人的令人印象深刻的结果,” 他在博客中写道。“自动驾驶汽车似乎即将来临;人工智能标签面临照片,转录语音邮件,翻译文件并为我们提供广告。数十亿美元的公司建立在机器学习的基础上。在很多方面,我们处于更好的位置比起我们10年前的情况。在某些方面,我们的情况更糟糕。“

正如Hutson所报道的那样,Rahimi表明,许多机器学习算法包含基本无用的附加功能,并且当这些功能被剥离时,许多算法的工作效果更好。其他算法从根本上被打破,只是因为在原始程序之上堆积了大量的临时修复程序。

Rahimi在博客中指出,至少在某种程度上,这是一个习惯于一种随机的,反复试验方法的领域的结果。在这个过程中,研究人员完全不了解为什么一个解决问题的尝试有效,另一个尝试失败。人们实施和分享他们不能远程理解的技术。

Hutson在他的文章中指出,关注AI的人可能会被提醒“黑匣子”问题 - 人工智能程序倾向于以人类创造者不理解的方式解决问题。但目前的问题不同:研究人员不仅不了解他们的AI程序的问题解决技术,Rahimi说,但他们也不了解他们用来构建这些程序的技术。换句话说,这个领域更像是炼金术,而不是现代的研究体系,他说。

“有一个炼金术的地方。炼金术工作,”拉希米写道。

“炼金术士发明了冶金学,制药方法,纺织技术和现代玻璃制造工艺。然后,炼金术士也相信他们可以将贱金属转化为金,水蛭是治疗疾病的好方法“。

Rahimi和几位同事在加拿大温哥华举行的学习代表国际会议上 最近的一次演讲(及随附的论文)中提出了一些方法和协议,可以将机器学习推向炼金术世界之外。其中包括:根据组成部分评估新算法,一次删除一部分算法,测试整个程序是否仍然有效,并对算法产生的结果进行基本的“健全性测试”。

这一切都是因为人工智能,拉希米在他2017年的博客中提出的观点,在社会中变得过于重要,无法以这种时尚的方式发展。

“如果你正在建立照片共享服务,炼金术是好的,”他写道。“但我们现在正在构建管理医疗保健和参与民事辩论的系统。我希望生活在一个系统建立在严格,可靠,可验证的知识而不是炼金术上的世界。”

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