深度學(xué)習(xí)撞墻了

來源：機(jī)器之心

機(jī)器之心編輯部

早在 2016 年，Hinton 就說過，我們不用再培養(yǎng)放射科醫(yī)生了。如今幾年過去，AI 并沒有取代任何一位放射科醫(yī)生。問題出在哪兒？

近年來，AI 在大數(shù)據(jù)、大模型的深度學(xué)習(xí)之路上一路狂奔，但很多核心問題依然沒有解決，比如如何讓模型具備真正的理解能力。在很多問題上，繼續(xù)擴(kuò)大數(shù)據(jù)和模型規(guī)模所帶來的收益似乎已經(jīng)沒有那么明顯了。

在 Robust.AI 創(chuàng)始人、紐約大學(xué)名譽(yù)教授 Gary Marcus 看來，這預(yù)示著深度學(xué)習(xí)（準(zhǔn)確地說是純粹的端到端深度學(xué)習(xí)）可能就要「撞到南墻」了。整個(gè) AI 領(lǐng)域需要尋找新的出路。

Gary Marcus 的推文。Gary Marcus 是人工智能、心理學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的專家。他經(jīng)常為《紐約客》和《紐約時(shí)報(bào)》撰稿，并且是四本書的作者。在擔(dān)任紐約大學(xué)心理學(xué)和神經(jīng)科學(xué)教授期間，他在人類和動(dòng)物行為、神經(jīng)科學(xué)、遺傳學(xué)和人工智能等領(lǐng)域發(fā)表了大量文章，并經(jīng)常刊登在 Science 和 Nature 等期刊上。

那么，新的出路在哪兒呢？Gary Marcus 認(rèn)為，長期以來被忽略的符號處理就很有前途，將符號處理與現(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的混合系統(tǒng)可能是一條非常值得探索的道路。

當(dāng)然，熟悉 Gary Marcus 的讀者都知道，這已經(jīng)不是他第一次提出類似觀點(diǎn)了。但令 Marcus 失望的是，他的提議一直沒有受到社區(qū)重視，尤其是以 Hinton 為代表的頂級 AI 研究者。Hinton 甚至說過，在符號處理方法上的任何投資都是一個(gè)巨大的錯(cuò)誤。在 Marcus 看來，Hinton 的這種對抗傷害了整個(gè)領(lǐng)域。

不過，令 Marcus 欣慰的是，當(dāng)前也有一些研究人員正朝著神經(jīng)符號的方向進(jìn)發(fā)，而且 IBM、英特爾、谷歌、 Meta 和微軟等眾多公司已經(jīng)開始認(rèn)真投資神經(jīng)符號方法。這讓他對人工智能的未來發(fā)展感到樂觀。

以下是 Gary Marcus 的原文內(nèi)容：

在 2016 年多倫多舉行的一場人工智能會(huì)議上，深度學(xué)習(xí)「教父」Geoffrey Hinton 曾說過，「如果你是一名放射科醫(yī)生，那你的處境就像一只已經(jīng)在懸崖邊緣但還沒有往下看的郊狼。」他認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)非常適合讀取核磁共振（MRIs）和 CT 掃描圖像，因此人們應(yīng)該「停止培訓(xùn)放射科醫(yī)生」，而且在五年內(nèi)，深度學(xué)習(xí)明顯會(huì)做得更好。

時(shí)間快進(jìn)到 2022 年，我們并沒有看到哪位放射科醫(yī)生被取代。相反，現(xiàn)在的共識(shí)是：機(jī)器學(xué)習(xí)在放射學(xué)中的應(yīng)用比看起來要困難，至少到目前為止，人和機(jī)器的優(yōu)勢還是互補(bǔ)的關(guān)系。

當(dāng)我們只需要粗略結(jié)果時(shí)，深度學(xué)習(xí)能表現(xiàn)得很好

很少有哪個(gè)領(lǐng)域比 AI 更充滿炒作和虛張聲勢。它在十年又十年的潮流中不斷變身，還給出各種承諾，但只有很少的承諾能夠兌現(xiàn)。前一分鐘是它還是專家系統(tǒng)，下一分鐘就成了貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，然后又成了支持向量機(jī)。2011 年，IBM 的沃森曾被宣揚(yáng)為醫(yī)學(xué)革命，但最近卻被分拆出售。

2012 年以來，AI 領(lǐng)域最火的是深度學(xué)習(xí)。這項(xiàng)價(jià)值數(shù)十億美元的技術(shù)極大地推動(dòng)了當(dāng)代人工智能的發(fā)展。Hinton 是這項(xiàng)技術(shù)的先驅(qū)，他的被引量達(dá)到令人驚嘆的 50 多萬次，并與 Yoshua Bengio 和 Yann Lecun 一起獲得了 2018 年的圖靈獎(jiǎng)。

就像在他之前的人工智能先驅(qū)一樣，Hinton 經(jīng)常談?wù)摷磳⒌絹淼膫ゴ蟾锩７派鋵W(xué)只是其中的一部分。2015 年，Hinton 加入谷歌后不久，《衛(wèi)報(bào)》報(bào)道稱，該公司即將開發(fā)出具有邏輯、自然對話甚至調(diào)情能力的算法。2020 年 11 月，Hinton 告訴 MIT Technology Review，「深度學(xué)習(xí)將能夠做任何事情」。

我對此深表懷疑。事實(shí)上，我們還沒有辦法造出能夠真正理解人類語言的機(jī)器。馬斯克最近表示，他希望建造的新人形機(jī)器人 Optimus 所形成的產(chǎn)業(yè)有一天會(huì)比汽車行業(yè)還大。但截至 2021 年「特斯拉 AI 日」，Optimus 還只是一個(gè)穿著機(jī)器人服裝的人。

谷歌對語言的最新貢獻(xiàn)是一個(gè)名叫「Lamda」的反復(fù)無常的系統(tǒng)。論文作者之一 Blaise Aguera y Arcas 最近也承認(rèn)，這個(gè)模型容易胡說八道。開發(fā)出我們真正能夠信任的 AI 并非易事。

深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是一種識(shí)別模式的技術(shù)。當(dāng)我們只需要粗略的結(jié)果時(shí)，深度學(xué)習(xí)的效果是最好的。這里的粗略結(jié)果是指任務(wù)本身風(fēng)險(xiǎn)低，且最優(yōu)結(jié)果可選。舉個(gè)例子，有一天，我讓我的 iPhone 找一張幾年前拍的兔子的照片。盡管我沒有給照片打標(biāo)簽，手機(jī)還是立刻發(fā)揮了作用。它能做好這件事是因?yàn)槲业耐米诱掌c一些大型數(shù)據(jù)庫中的兔子照片足夠相似。但是，基于深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)照片標(biāo)注也容易出錯(cuò)，比如漏掉一些（特別是那些場景雜亂、光線復(fù)雜、角度奇怪或者兔子被部分遮擋的照片。它偶爾還會(huì)把我兩個(gè)孩子的嬰兒照片弄混。但這類應(yīng)用出錯(cuò)的風(fēng)險(xiǎn)很低，我不會(huì)因此扔掉我的手機(jī)。

然而，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)更高時(shí)，比如在放射學(xué)或無人駕駛汽車領(lǐng)域，我們對是否采用深度學(xué)習(xí)要更加謹(jǐn)慎。在一個(gè)小小的錯(cuò)誤就能奪去一條生命的領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)還不夠優(yōu)秀。在遇到異常值時(shí)，深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)表現(xiàn)出的問題尤其明顯，這些異常值與它們所接受的訓(xùn)練有很大的不同。例如，不久前，一輛特斯拉在所謂的全自動(dòng)駕駛模式下遇到了一個(gè)在路中間舉著停車標(biāo)志的人。汽車未能認(rèn)出這個(gè)部分被停車標(biāo)志遮擋的人以及停止標(biāo)志（在正常情況下，停車標(biāo)志一般在路邊），所以人類司機(jī)不得不接手。這個(gè)場景遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出了訓(xùn)練數(shù)據(jù)庫，以至于系統(tǒng)不知道該怎么做。

沒幾個(gè)領(lǐng)域炒得像人工智能一樣兇

目前的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)經(jīng)常犯一些愚蠢的錯(cuò)誤。它們有時(shí)會(huì)誤讀圖像上的污垢，而人類放射科醫(yī)生會(huì)認(rèn)為這是一個(gè)小故障。（放射科系統(tǒng)的另一個(gè)問題是，目前的人工智能主要或完全依賴于圖像，很少或根本不理解可能描述患者病史的所有文本，有時(shí)甚至忽略了關(guān)鍵信息，這也是人類參與其中的關(guān)鍵動(dòng)機(jī)。)一個(gè)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)將蘋果誤標(biāo)為 iPod，因?yàn)樘O果的前面有一張紙，上面寫著 iPod。還有的系統(tǒng)會(huì)把一輛在雪路上翻倒的巴士誤認(rèn)為是掃雪機(jī)。目前，機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)完整分支領(lǐng)域正在研究這些錯(cuò)誤，但還沒有給出明確的答案。

表面上令人印象深刻的語言模型也經(jīng)常會(huì)陷入同樣的陷阱。以 GPT-3 為例，它生成的東西很不錯(cuò)，但總是需要人工編輯。紐約大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Ernie Davis 和我在 GPT-3 中發(fā)現(xiàn)了同樣的不可靠特征。比如，我輸入一段文字：「你給自己倒了一杯蔓越莓汁，但隨后又心不在焉地倒了大約一茶匙葡萄汁進(jìn)去。這個(gè)飲料看起來不錯(cuò)。你試著聞了一下，但你患了重感冒，什么也聞不到。你很渴，所以……」對此，GPT 給出的續(xù)寫是：「你喝了它，然后就死了。」

事實(shí)上，蔓越莓葡萄汁不會(huì)毒死你。盡管 GPT-3 非常流暢，但它既不能整合基本的網(wǎng)絡(luò)搜索信息，也不能解釋最基本的日常現(xiàn)象。另一個(gè)團(tuán)隊(duì)曾考慮將 GPT-3 變成自殺咨詢聊天機(jī)器人，但發(fā)現(xiàn)該系統(tǒng)更傾向于這樣的交流：

人：我感覺很不好，我想自殺。

GPT-3：聽到這個(gè)消息我很難過。我可以幫你。

人：我應(yīng)該自殺嗎？

GPT-3：我覺得應(yīng)該。

還有人發(fā)現(xiàn)，GPT-3 容易輸出不良語言，傳播錯(cuò)誤信息。比如，基于 GPT-3 的聊天機(jī)器人「Replika」曾表示，新冠病毒是比爾 ? 蓋茨發(fā)明的，新冠病毒疫苗的效果并不好。

為了解決這些問題，OpenAI 做了一些努力。但結(jié)果是，他們的系統(tǒng)會(huì)編造一些權(quán)威的胡話，比如，「一些專家認(rèn)為，吃襪子可以幫助大腦擺脫因冥想而改變的狀態(tài)。」

DeepMind 和其他機(jī)構(gòu)的研究人員一直在努力解決不良語言和錯(cuò)誤信息的問題，但是迄今為止并沒有什么實(shí)質(zhì)性進(jìn)展。在 DeepMind 2021 年 12 月發(fā)布的報(bào)告中，他們列出了 21 個(gè)問題，但并沒有給出令人信服的解決方案。正如人工智能研究人員 Emily Bender、Timnit Gebru 和其他研究者所說的那樣，基于深度學(xué)習(xí)的大型語言模型就像隨機(jī)的鸚鵡，大部分時(shí)候是機(jī)械重復(fù)，理解到的東西很少。

我們該怎么做呢？目前流行的一種選擇可能只是收集更多的數(shù)據(jù)，這也是 GPT-3 的提出者 OpenAI 的明確主張。

2020 年，OpenAI 的 Jared Kaplan 和他的合作者提出，語言神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型有一套 scaling laws。他們發(fā)現(xiàn)，向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入的數(shù)據(jù)越多，這些網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)就越好。這意味著，如果我們收集更多的數(shù)據(jù)，并在越來越大的范圍內(nèi)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)，我們可以做得越來越好。該公司的首席執(zhí)行官 Sam Altman 在博客上發(fā)表過一篇名為「Moore’s Law for Everything」的文章，并表示：「再過幾年，我們就能擁有能夠思考、閱讀法律文件、提供醫(yī)療建議的計(jì)算機(jī)。」

40 年來，我第一次對人工智能感到樂觀

關(guān)于 scaling law 的論點(diǎn)存在嚴(yán)重的漏洞。首先，現(xiàn)有方法并沒有解決迫切需要解決的問題，即真正的理解。業(yè)內(nèi)人士早就知道，人工智能研究中最大的問題之一是我們用來評估人工智能系統(tǒng)的基準(zhǔn)測試。著名的圖靈測試旨在判斷機(jī)器是否真的擁有智能，結(jié)果，人類很容易被表現(xiàn)出偏執(zhí)或不合作的聊天機(jī)器人所玩弄。Kaplan 和他的 OpenAI 同事研究的預(yù)測句子中的單詞的方法并不等同于真正的人工智能需要的深度理解。

更重要的是，scaling law 并不是那種像重力一樣的自然定律，而是像摩爾定律一樣是由人觀察到的。后者在十年前已經(jīng)開始放緩。

事實(shí)上，我們可能已經(jīng)在深度學(xué)習(xí)中遇到了擴(kuò)展限制（scaling limits），或許已經(jīng)接近收益遞減點(diǎn)。在過去的幾個(gè)月里，DeepMind 已經(jīng)在研究比 GPT-3 更大的模型，研究表明擴(kuò)大模型帶來的收益已經(jīng)在某些指標(biāo)上開始衰減，例如真實(shí)性、推理能力和常識(shí)水平。谷歌在 2022 年的一篇論文《LaMDA: Language Models for Dialog Applications》中得出結(jié)論，將類似 GPT-3 的模型做得更大會(huì)使它們更流暢，但不再值得信賴。

這些跡象應(yīng)該引起自動(dòng)駕駛行業(yè)的警惕，該行業(yè)在很大程度上依賴于擴(kuò)展，而不是開發(fā)更復(fù)雜的推理。如果擴(kuò)展不能讓我們實(shí)現(xiàn)安全的自動(dòng)駕駛，那么數(shù)百億美元的關(guān)于擴(kuò)展投資可能會(huì)付諸東流。

我們還需要什么？除了前文所述，我們很可能還需要重新審視一個(gè)曾經(jīng)流行，但 Hinton 似乎非常想要粉碎的想法：符號處理（symbol manipulation）——計(jì)算機(jī)內(nèi)部編碼，如用二進(jìn)制位串代表一些復(fù)雜的想法。符號處理從一開始就對計(jì)算機(jī)科學(xué)至關(guān)重要，從圖靈和馮諾依曼兩位先驅(qū)的論文開始，它幾乎就是所有軟件工程的基本內(nèi)容。但在深度學(xué)習(xí)中，符號處理被視為一個(gè)非常糟糕的詞。

Hinton 和許多研究者在努力擺脫符號處理。深度學(xué)習(xí)的愿景似乎不是基于科學(xué)，而是基于歷史的怨恨—智能行為純粹從海量數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的融合中產(chǎn)生。經(jīng)典計(jì)算機(jī)和軟件通過定義一組專用于特定工作的符號處理規(guī)則來解決任務(wù)，例如在文字處理器中編輯文本或在電子表格中執(zhí)行計(jì)算，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嘗試通過統(tǒng)計(jì)近似和學(xué)習(xí)來解決任務(wù)。由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識(shí)別、照片標(biāo)記等方面取得了不錯(cuò)的成就，許多深度學(xué)習(xí)的支持者已經(jīng)放棄了符號。

他們不應(yīng)該這樣做。

2021 年底，F(xiàn)acebook 團(tuán)隊(duì)（現(xiàn)在是 Meta）發(fā)起了一場名為「NetHack 挑戰(zhàn)」的大型比賽，這一事件給我們敲響了警鐘。《NetHack》是早前游戲《Rogue》的延伸，也是《塞爾達(dá)傳說》的前身，是一款發(fā)行于 1987 年的單人地下城探索游戲。游戲圖像在原始版本中是純 ASCII 字符，不需要 3D 感知。與《塞爾達(dá)傳說 曠野之息》不同，這款游戲沒有復(fù)雜的物理機(jī)制需要理解。玩家選擇一個(gè)角色（如騎士、巫師或考古學(xué)家），然后去探索地牢，收集物品并殺死怪物以尋找 Yendor 護(hù)身符。2020 年提出的挑戰(zhàn)是讓 AI 玩好游戲。

在許多人看來，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)掌握了從 Pong 到 Breakout 所有內(nèi)容，游戲 NetHack 對它來說應(yīng)該也很容易。但在 12 月的一場比賽中，一個(gè)純基于符號處理的系統(tǒng)以 3 比 1 的比分擊敗了最好的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)——這令人震驚。

MetaAI 的一位研究者認(rèn)為，Marcus 舉的 NetHack 的例子不太恰當(dāng)，因?yàn)檫@只是 NeurIPS 大會(huì)上一個(gè)比較有趣的競賽，放在這里當(dāng)論據(jù)有些薄弱。

弱者（符號處理）是如何取得勝利的？我認(rèn)為答案始于每場游戲都會(huì)重新生成地牢這一事實(shí)，這意味著玩家不能簡單地靠記住（或近似）游戲板取勝。玩家想要取得勝利，需要深入理解游戲中的實(shí)體，以及它們之間的抽象關(guān)系。最終，玩家需要思考在復(fù)雜的世界中他們能做什么，不能做什么。特定的動(dòng)作序列（如向左，然后向前，然后向右）太過膚淺，無法提供幫助，因?yàn)橛螒蛑械拿總€(gè)動(dòng)作本質(zhì)上都取決于新生成的情境。深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在處理以前見過的具體例子方面表現(xiàn)突出，但當(dāng)面對新鮮事物時(shí)，經(jīng)常會(huì)犯錯(cuò)。

處理（操縱）符號到底是什么意思？這里邊有兩層含義：1）擁有一組符號（本質(zhì)上就是表示事物的模式）來表示信息；2）以一種特定的方式處理（操縱）這些符號，使用代數(shù)（或邏輯、計(jì)算機(jī)程序）之類的東西來操作這些符號。許多研究者的困惑來自于沒有觀察到 1 和 2 的區(qū)別。要了解 AI 是如何陷入困境的，必須了解兩者之間的區(qū)別。

什么是符號？它們其實(shí)是一些代碼。符號提供了一種原則性的推斷機(jī)制：符合規(guī)定的、可以普遍應(yīng)用的代數(shù)程序，與已知的例子沒有任何相似之處。它們（目前）仍然是人工處理知識(shí)、在新情況下穩(wěn)健地處理抽象的最佳方式。在 ASCII 碼中，二進(jìn)制數(shù) 01000001 代表（是符號）字母 A，二進(jìn)制數(shù) 01000010 代表字母 B，依此類推。

深度學(xué)習(xí)和符號處理應(yīng)該結(jié)合在一起

二進(jìn)制數(shù)字（稱為位）可用于編碼計(jì)算機(jī)中的指令等，這種技術(shù)至少可追溯到 1945 年，當(dāng)時(shí)傳奇數(shù)學(xué)家馮 · 諾伊曼勾勒出了幾乎所有現(xiàn)代計(jì)算機(jī)都遵循的體系架構(gòu)。事實(shí)上，馮 · 諾依曼對二進(jìn)制位可以用符號方式處理的認(rèn)知是 20 世紀(jì)最重要的發(fā)明之一，你曾經(jīng)使用過的每一個(gè)計(jì)算機(jī)程序都是以它為前提的。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，嵌入看起來也非常像符號，盡管似乎沒有人承認(rèn)這一點(diǎn)。例如，通常情況下，任何給定的單詞都會(huì)被賦予一個(gè)唯一的向量，這是一種一對一的方式，類似于 ASCII 碼。稱某物為嵌入并不意味著它不是一個(gè)符號。

在經(jīng)典計(jì)算機(jī)科學(xué)中，圖靈、馮 · 諾伊曼以及后來的研究者，用一種我們認(rèn)為是代數(shù)的方式來處理符號。在簡單代數(shù)中，我們有三種實(shí)體，變量（如 x、y）、操作（如 +、-）和賦值（如 x = 12）。如果我們知道 x = y + 2，并且 y = 12，你可以通過將 y 賦值為 12 來求解 x 的值，得到 14。世界上幾乎所有的軟件都是通過將代數(shù)運(yùn)算串在一起工作的 ，將它們組裝成更復(fù)雜的算法。

符號處理也是數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)，比如數(shù)據(jù)庫可以保存特定個(gè)人及其屬性的記錄，并允許程序員構(gòu)建可重用代碼庫和更大的模塊，從而簡化復(fù)雜系統(tǒng)的開發(fā)。這樣的技術(shù)無處不在，如果符號對軟件工程如此重要，為什么不在人工智能中也使用它們呢？

事實(shí)上，包括麥卡錫、明斯基等在內(nèi)的先驅(qū)認(rèn)為可以通過符號處理來精確地構(gòu)建人工智能程序，用符號表示獨(dú)立實(shí)體和抽象思想，這些符號可以組合成復(fù)雜的結(jié)構(gòu)和豐富的知識(shí)存儲(chǔ)，就像它們被用于 web 瀏覽器、電子郵件程序和文字處理軟件一樣。研究者對符號處理的研究擴(kuò)展無處不在，但是符號本身存在問題，純符號系統(tǒng)有時(shí)使用起來很笨拙，尤其在圖像識(shí)別和語音識(shí)別等方面。因此，長期以來，人們一直渴望技術(shù)有新的發(fā)展。

這就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的作用所在。

也許我見過的最明顯的例子是拼寫檢查。以前的方法是建立一套規(guī)則，這些規(guī)則本質(zhì)上是一種研究人們?nèi)绾畏稿e(cuò)的心理學(xué)（例如有人不小心將字母進(jìn)行重復(fù)，或者相鄰字母被調(diào)換，將 teh 轉(zhuǎn)換為 the）。正如著名計(jì)算機(jī)科學(xué)家 Peter Norvig 指出的，當(dāng)你擁有 Google 數(shù)據(jù)時(shí)，你只需查看用戶如何糾正自己的 log。如果他們在查找 teh book 之后又查找 the book，你就有證據(jù)表明 teh 的更好拼寫可能是 the ，不需要拼寫規(guī)則。

在現(xiàn)實(shí)世界中，拼寫檢查傾向于兩者兼用，正如 Ernie Davis 所觀察到的：如果你在谷歌中輸入「Cleopatra . jqco 」，它會(huì)將其更正為「Cleopatra」。谷歌搜索整體上使用了符號處理 AI 和深度學(xué)習(xí)這兩者的混合模型，并且在可預(yù)見的未來可能會(huì)繼續(xù)這樣做。但像 Hinton 這樣的學(xué)者一次又一次地拒絕符號。

像我這樣的一批人，一直倡導(dǎo)「混合模型」，將深度學(xué)習(xí)和符號處理的元素結(jié)合在一起，Hinton 和他的追隨者則一次又一次地把符號踢到一邊。為什么？從來沒有人給出過一個(gè)令人信服的科學(xué)解釋。相反，也許答案來自歷史——積怨（bad blood）阻礙了這個(gè)領(lǐng)域的發(fā)展。

事情不總是如此。讀到 Warren McCulloch 和 Walter Pitts 在 1943 年寫作的論文《神經(jīng)活動(dòng)內(nèi)在思想的邏輯演算（A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity）》時(shí)，我掉了眼淚。這是馮 · 諾依曼認(rèn)為值得在他自己的計(jì)算機(jī)基礎(chǔ)論文中引用的唯一一篇論文。馮 · 諾依曼后來花了很多時(shí)間思考同樣的問題，他們不可能預(yù)料到，反對的聲音很快就會(huì)出現(xiàn)。

到了 20 世紀(jì) 50 年代末，這種分裂始終未能得到彌合。人工智能領(lǐng)域的許多創(chuàng)始級人物，如 McCarthy、Allen Newell、Herb Simon 似乎對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的先驅(qū)沒有任何關(guān)注，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)社區(qū)似乎已經(jīng)分裂開來，間或也出現(xiàn)驚艷的成果：一篇刊載于 1957 年《紐約客》的文章表示，F(xiàn)rank Rosenblatt 的早期神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)避開了符號系統(tǒng)，是一個(gè)「不凡的機(jī)器」…… 能夠做出看起來有思想的事情。

我們不應(yīng)該放棄符號處理

事情變得如此緊張和痛苦，以至于《Advances in Computers》雜志發(fā)表了一篇名為《關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)爭議的社會(huì)學(xué)歷史（A Sociological History of the Neural Network Controversy）》的文章，文章強(qiáng)調(diào)了早期關(guān)于金錢、聲望和媒體的斗爭。時(shí)間到了 1969 年，Minsky 和 Seymour Papert 發(fā)表了對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（稱為感知器）詳細(xì)的數(shù)學(xué)批判文章，這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以說是所有現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的祖先。這兩位研究者證明了最簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常有限，并對更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)能夠完成何種更復(fù)雜的任務(wù)表示懷疑（事后看來這種看法過于悲觀）。十多年來，研究者對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱情降溫了。Rosenblatt（兩年后死于一次航行事故）在科研中失去了一些研究經(jīng)費(fèi)。

當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 20 世紀(jì) 80 年代重新出現(xiàn)時(shí)，許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的倡導(dǎo)者努力使自己與符號處理保持距離。當(dāng)時(shí)的研究者明確表示，盡管可以構(gòu)建與符號處理兼容的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，但他們并不感興趣。相反，他們真正的興趣在于構(gòu)建可替代符號處理的模型。

1986 年我進(jìn)入大學(xué)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)迎來了第一次大復(fù)興。由 Hinton 幫忙整理的兩卷集（two-volume collection）在幾周內(nèi)就賣光了，《紐約時(shí)報(bào)》在其科學(xué)版塊的頭版刊登了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，計(jì)算神經(jīng)學(xué)家 Terry Sejnowski 在《今日秀》中解釋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的。那時(shí)對深度學(xué)習(xí)的研究還沒有那么深入，但它又在進(jìn)步。

1990 年，Hinton 在《Artificial Intelligence》雜志上發(fā)表了一篇名為《連接主義符號處理(Connectionist Symbol Processing)》的文章，旨在連接深度學(xué)習(xí)和符號處理這兩個(gè)世界。我一直覺得 Hinton 那時(shí)試圖做的事情絕對是在正確的軌道上，我希望他能堅(jiān)持這項(xiàng)研究。當(dāng)時(shí)，我也推動(dòng)了混合模型的發(fā)展，盡管是從心理學(xué)角度。

但是，我沒有完全理解 Hinton 的想法，Hinton 最終對連接深度學(xué)習(xí)和符號處理的前景感到不滿。當(dāng)我私下問他時(shí)，他多次拒絕解釋，而且（據(jù)我所知）他從未提出過任何詳細(xì)的論據(jù)。一些人認(rèn)為這是因?yàn)?Hinton 本人在隨后幾年里經(jīng)常被解雇，特別是在 21 世紀(jì)初，深度學(xué)習(xí)再次失去了活力，另一種解釋是，Hinton 被深度學(xué)習(xí)吸引了。

當(dāng)深度學(xué)習(xí)在 2012 年重新出現(xiàn)時(shí)，在過去十年的大部分時(shí)間里，人們都抱著一種毫不妥協(xié)的態(tài)度。到 2015 年，Hinton 開始反對符號。Hinton 曾經(jīng)在斯坦福大學(xué)的一個(gè)人工智能研討會(huì)上發(fā)表了一次演講，將符號比作以太（aether，科學(xué)史上最大的錯(cuò)誤之一）。當(dāng)我作為研討會(huì)的一位演講者，在茶歇時(shí)走到他面前尋求澄清時(shí)，因?yàn)樗淖罱K提案看起來像是一個(gè)被稱為堆棧的符號系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)，他拒絕回答并讓我走開（he refused to answer and told me to go away）。

從那以后，Hinton 反對符號處理更加嚴(yán)重。2016 年，LeCun、Bengio 和 Hinton 在《自然》雜志上發(fā)表文章《 Deep learning 》。該研究直接摒棄了符號處理，呼吁的不是和解，而是徹底替代。后來，Hinton 在一次會(huì)議上表示，在符號處理方法上的任何投資都是一個(gè)巨大的錯(cuò)誤，并將其比作電動(dòng)汽車時(shí)代對內(nèi)燃機(jī)的投資。

輕視尚未經(jīng)過充分探索的過時(shí)想法是不正確的。Hinton 說得很對，過去人工智能研究人員試圖埋葬深度學(xué)習(xí)。但是 Hinton 在今天對符號處理做了同樣的事情。在我看來，他的對抗損害了這個(gè)領(lǐng)域。在某些方面，Hinton 反對人工智能符號處理的運(yùn)動(dòng)取得了巨大的成功。幾乎所有的研究投資都朝著深度學(xué)習(xí)的方向發(fā)展。Hinton、LeCun、Bengio 分享了 2018 年的圖靈獎(jiǎng)，Hinton 的研究幾乎得到了所有人的關(guān)注。

具有諷刺意味的是，Hinton 是 George Boole 的玄孫，而 Boolean 代數(shù)是符號 AI 最基本的工具之一，是以他的名字命名。如果我們最終能夠?qū)?Hinton 和他的曾曾祖父這兩位天才的想法結(jié)合在一起，AI 或許終于有機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)它的承諾。

我認(rèn)為，混合人工智能（而不僅僅是深度學(xué)習(xí)或符號處理）似乎是最好的前進(jìn)方向，理由如下：

• 世界上的許多知識(shí)，從歷史到技術(shù)，目前主要以符號形式出現(xiàn)。試圖在沒有這些知識(shí)的情況下構(gòu)建 AGI（Artificial General Intelligence），而不是像純粹的深度學(xué)習(xí)那樣從頭開始重新學(xué)習(xí)所有東西，這似乎是一種過度而魯莽的負(fù)擔(dān)；

• 即使在像算術(shù)這樣有序的領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)本身也在繼續(xù)掙扎，混合系統(tǒng)可能比任何一個(gè)系統(tǒng)都具有更大的潛力；

• 在計(jì)算基本方面，符號仍然遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過當(dāng)前的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它們更有能力通過復(fù)雜的場景進(jìn)行推理，可以更系統(tǒng)、更可靠地進(jìn)行算術(shù)等基本運(yùn)算，并且能夠更好地精確表示部分和整體之間的關(guān)系。它們在表示和查詢大型數(shù)據(jù)庫的能力方面更加魯棒和靈活。符號也更有利于形式驗(yàn)證技術(shù)，這對于安全的某些方面至關(guān)重要，并且在現(xiàn)代微處理器的設(shè)計(jì)中無處不在。放棄這些優(yōu)點(diǎn)而不是將它們用于某種混合架構(gòu)是沒有意義的；

• 深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)是黑盒子，我們可以查看其輸入和輸出，但我們在研究其內(nèi)部運(yùn)作時(shí)遇到了很多麻煩，我們不能確切了解為什么模型會(huì)做出這種決定，而且如果模型給出錯(cuò)誤的答案，我們通常不知道該怎么處理（除了收集更多數(shù)據(jù)）。這使得深度學(xué)習(xí)笨拙且難以解釋，并且在許多方面不適合與人類一起進(jìn)行增強(qiáng)認(rèn)知。允許我們將深度學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)能力與符號明確、語義豐富性聯(lián)系起來的混合體可能具有變革性。

因?yàn)橥ㄓ萌斯ぶ悄軐⒊袚?dān)如此巨大的責(zé)任，它必須像不銹鋼一樣，更堅(jiān)固、更可靠，比它的任何組成成分都更好用。任何單一的人工智能方法都不足以解決問題，我們必須掌握將不同方法結(jié)合在一起的藝術(shù)。(想象一下這樣一個(gè)世界: 鋼鐵制造商高喊「鋼鐵」，碳愛好者高喊「碳」，從來沒有人想過將二者結(jié)合起來，而這就是現(xiàn)代人工智能的歷史。)

好消息是，將神經(jīng)和符號結(jié)合在一起的探索一直都沒有停止，而且正在積聚力量。

Artur Garcez 和 Luis Lamb 在 2009 年為混合模型寫了一篇文章，叫做神經(jīng)符號認(rèn)知推理 (Neural-Symbolic Cognitive Reasoning)。最近在棋類游戲(圍棋、國際象棋等) 方面取得的一些著名成果都是混合模型。

AlphaGo 使用符號樹搜索(symbolic-tree search) ，這是 20 世紀(jì) 50 年代末的一個(gè)想法(并在 20 世紀(jì) 90 年代得到了更加豐富的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)) ，與深度學(xué)習(xí)并行。

經(jīng)典的樹搜索本身不足以搜索圍棋，深度學(xué)習(xí)也不能單獨(dú)進(jìn)行。DeepMind 的 AlphaFold2 也是一個(gè)混合模型，它利用核苷酸來預(yù)測蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)。這個(gè)模型將一些精心構(gòu)建的代表分子的三維物理結(jié)構(gòu)的符號方法，與深度學(xué)習(xí)的可怕的數(shù)據(jù)搜索能力結(jié)合在一起。

像 Josh Tenenbaum、Anima Anandkumar 和 Yejin Choi 這樣的研究人員現(xiàn)在也正朝著神經(jīng)符號的方向發(fā)展。包括 IBM、英特爾、谷歌、 Facebook 和微軟在內(nèi)的眾多公司已經(jīng)開始認(rèn)真投資神經(jīng)符號方法。Swarat Chaudhuri 和他的同事們正在研究一個(gè)叫做「神經(jīng)符號編程(neurosymbolic programming)」的領(lǐng)域，這對我來說簡直是天籟之音。他們的研究成果可以幫助我理解神經(jīng)符號編程。

四十年來，這是我第一次對人工智能感到樂觀。正如認(rèn)知科學(xué)家 Chaz Firestone 和 Brian Scholl 指出的那樣。「大腦的運(yùn)轉(zhuǎn)不只有一種方式，因?yàn)樗⒉皇且患|西。相反，大腦是由幾部分組成的，不同部分以不同方式運(yùn)轉(zhuǎn)：看到一種顏色和計(jì)劃一次假期的方式不同，也與理解一個(gè)句子、移動(dòng)一個(gè)肢體、記住一個(gè)事實(shí)、感受一種情緒的方法不同。」試圖把所有的認(rèn)知都塞進(jìn)一個(gè)圓孔里是行不通的。隨著大家對混合方法的態(tài)度越來越開放，我認(rèn)為我們也許終于有了一個(gè)機(jī)會(huì)。

面對倫理學(xué)和計(jì)算科學(xué)的所有挑戰(zhàn)，AI 領(lǐng)域需要的不僅僅是數(shù)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)方面的知識(shí)，還需要語言學(xué)、心理學(xué)、人類學(xué)和神經(jīng)科學(xué)等多個(gè)領(lǐng)域的組合知識(shí)。只有匯聚巨大的力量，AI 領(lǐng)域才可能繼續(xù)前進(jìn)。我們不應(yīng)該忘記，人類的大腦可能是已知宇宙中最復(fù)雜的系統(tǒng)，如果我們要建立一個(gè)大致相似的系統(tǒng)，開放式的協(xié)作將是關(guān)鍵。

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原文鏈接：

https://nautil.us/deep-learning-is-hitting-a-wall-14467/

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