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Marcus十大理由质疑深度学习?LeCun说各国政策不确定性仍旧是比特币面临最大风险。截至3日中午,大部分错了

添加时间:2018/1/6 21:43:33


大数据文摘作品

作者:Aileen, 魏子敏,钱天培,龙牧雪


昨天下午,一直对深度学习持质疑态度的纽约大学教授、人工智能创业者Gary Marcus在arxiv上发布了一篇长文,列举十大理由,质疑深度学习的局限性,在AI学术圈又掀起了一轮波澜。


Gary Marcus文章地址:

https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1801/1801.00631.pdf


而就在刚刚,一直对Gary Marcus这一观点持反对态度的Facebook人工智能研究中心负责人Yann LeCun发推文“怼”了这一论调,称“有想法,可能吧,但是,大部分都错了“(Thoughtful, perhaps. But mostly wrong nevertheless.)。


似乎听到了LeCun的冷笑……作者很礼貌地回复:“您能不能详细说说哪里错了?我们之前辩论的时候您可不是这么说的。”



当然不只是简单质疑,推文下观战的各位也不安分的呼喊LeCun说出更多质疑理由,LeCun在之后又发推叙述了自己的观点:“不正确,Gary混淆了‘深度学习’和‘监督学习’。”


图注:LeCun怼的是Jason Pontin的“支持Gary"的转推,值得一提的是,Jason曾经在MIT科技评论任职主编。


现在美国时间已是深夜,我们期待LeCun在深思熟虑后给出更多想法,可能也会写出一篇20几页的长文也不一定呢。


Gary Marcus和Yann LeCun关于“深度学习”的争执由来已久。去年,两人还曾经公开就此问题辩论了两个小时,文摘菌当时细看了整个视频,全程观点犀利、逻辑缜密,让人佩服。来不及等LeCun观点的同学也欢迎戳下边的视频先看看两人的辩论??



在去年的辩论中,Marcus和LeCun都坦言,深度学习当前还远不能实现简单的常识推理。LeCun甚至表示,如果在他的有生之年,深度学习在常识推理方面的智能能够达到一只小老鼠的水平,那他也就心满意足了。


然而,对于深度学习发展的何去何从,两人却产生了不小的分歧。Marcus认为深度学习应该更全面地借鉴人类探索认知世界的方式,加入更多对物体、集合、空间等的认识表示,而LeCun则认为深度学习并不需要太多地模拟人类的认知方式。


去年两人的讨论更多的是对深度学习未来发展之争,孰是孰非皆未可知。而这次两人的争论则似乎更有看头——Marcus本次质疑的是深度学习当前发展现状,是一场基于事实的讨论。两人此次再度怼上,输赢恐怕终有一个分晓。


让我们也回顾一下Gary Marcus这篇发布在arxiv上,长达27页的文献质疑了深度学习的哪些问题,仅摘录了部分精彩观点:


1.深度学习至今缺少足够的数据。


人类可以在一些尝试后学习抽象关系。但深度学习不具备这种学习抽象概念的能力,其需要依赖大量数据。深度学习目前缺乏通过明确的语言定义来学习抽象概念的机制,在DeepMind开发棋类和Atari游戏AI的工作中,有成千上万甚至数十亿的训练样例时效果最好。


正如Brenden Lake和他的同事最近在一系列论文中强调的那样,人类学习复杂规则要比深度学习系统更有效率。


2.深度学习至今仍不够深入,且在迁移度上存在很大局限。


尽管深度学习能够带来一些惊人的成果,但重要的是要认识到,深度学习中的“深度”一词指的是技术特性(在现代神经网络中使用了大量的隐藏层),而不是一个概念。


Robin Jia和Percy Liang(2017)最近的实验是语言领域的一个例子。神经网络在一个被称为SQUAD(斯坦福问答应答数据库)的问题回答任务上进行了训练,其目标是突出特定段落中对应于给定问题的单词。例如,通过一个已训练的系统,可准确地识别出超级碗 XXXIII 的胜利者是 John Elway。但 jia 和 Liang 表明,仅靠插入干扰句(例如宣称谷歌的 Jeff Dean 在另一个杯赛中获得了胜利)就可以让准确率大幅下降。在 16 个模型中,平均准确率从 75% 下降了到了 36%。


通常情况下,深度学习提取的模式,比最初的模式更肤浅。


3.现在的深度学习并没有能够处理层次化结构的方法。


至少目前来说,深度学习无法学到层次结构。


深度学习学到的是各种特征之间的相关性,这些特征本身是“平坦的”或非分层的,就好像在一个简单的非结构化列表中一样,每个特征都是平等的。层次结构(例如,识别句法结构中的主要从句和嵌入式从句)在这样的系统中并不能被直接表示,因此深度学习系统被迫使用其他代理变量,例如序列中呈现的单词的顺序位置。


相对而言,像Word2Vec(Mikolov,Chen,Corrado,&Dean,2013)这样的将单个词汇表示为向量的系统表现更好。另一些系统试图在矢量空间中表示完整的句子(Socher,Huval,Manning,&Ng,2012),但是,正如Lake和Baroni的实验所表明的那样,循环神经网络难以处理丰富的层次结构。


4.深度学习至今无法解决开放性的推理问题。


如果你不能理解“John promised Mary to leave” 和 “John promised to leave Mary”之间的细微差别,那么你不能推断谁是谁离开了谁,或者接下来可能发生什么。


目前的机器阅读系统已经在“问答”这样的任务中取得了一定程度的成功,其中对于给定问题的答案被明确地包含在文本中,但是在推理超出文本的任务时却很少成功。组合多个句子(所谓的多跳推理)或通过组合明确的句子与没有在特定文本选择中陈述的背景知识各国政策不确定性仍旧是比特币面临最大风险。,对于深度学习还很难。


5.深度学习还不够透明。


“黑箱”神经网络的相对不透明性一直是过去几年讨论的重点(Samek,Wiegand,&Müller,2017; Ribeiro,Singh,&Guestrin,2016)。


目前的深度学习系统有几百万甚至几十亿的参数,对开发人员来说,很难使用人类可解释的标签(“last_character_typed”)来标注它们,而仅仅能描述它们在一个复杂的网络中的位置(例如,网络模块k中第j层的第i个节点的活动值)。


尽管在复杂网络中可以看到个体节点的贡献(Nguyen,Clune,Bengio,Dosovitskiy和Yosinski,2016),但大多数研究者都承认,整个神经网络仍然是一个黑盒子。


6.深度学习尚未能很好地结合先验知识。


深度学习的主要方法是解释学,也即,将自我与其他潜在有用的知识隔离开来。


深入学习的工作通常包括,找到一个训练数据库,与各个输出相关联的输入集,通过学习这些输入和输出之间的关系,通过调参等方式,学习解决问题的方法。有些研究会主动弱化先验知识,比如以 LeCun 为代表的神经网络连接约束等研究。


人们可以很容易地回答“威廉王子和他那还没几岁的儿子乔治王子谁高”这样的问题。你可以用衬衫做沙拉吗?如果你把一根别针插入一根胡萝卜,它是在胡萝卜还是在别针上留下一个洞?据我所知,没有人会试图通过深度学习来解决这类问题。这些显而易见的简单问题需要人类将知识整合到大量不同的来源中。如果要达到人类认知的灵活性,除了深度学习,我们还需要另一个完全不同的工具。


7.深度学习还无法区分“因果关系”和“相关性”。


因果关系和相关性是两个不同的概念,这两者的区别也是深度学习面临的一个严重问题。粗略地说,深度学习学习输入和输截至3日中午,出特征之间的复杂关联,但没有固有的因果表示。


比如,把人类作为整体数据,深度学习可以很容易地学习到,“身高”和“词汇量”是相互关联的,但不能说这种相关性来自“长大(growth)“和”发展(development)”。孩子们在学习更多的单词时也在长大,但这并不意味着,长大会使他们学习更多的单词,也不是说,学习新的单词使他们长大。


因果关系在人工智能的其他一些方法中是中心因素(Pearl,2000),但深度学习的核心不是应对这一任务的,所以深度学习很少考虑这一问题。


8.深度学习在一个环境稳定的世界里表现最好,然而现实往往并非如此。


深度学习在高度稳定的世界中表现很好,比如棋盘类游戏,因为其有着不变的规则,而在政治和经济这类不断变化的问题上,表现很有限。


如果在诸如股票预测等任务中应用深度学习,那么很有可能出现Google预测流感趋势的命运:一开始在搜索趋势方面预测流行病学数据方面做得很好

,但是却无法预测出像2013年流感季节高峰的出现(Lazer,Kennedy,King,&Vespignani,2014)。


9. 当你需要一个近似的结果时,深度学习效果不错,但不能完全信赖这些结果。


深度学习系统在某个特定领域,表现会比较优秀,但很容易被愚弄。


越来越多的论文显示了这种脆弱性,从上面提到的语言学例子、到视觉领域的例子,都反映了这一问题。在Nguyen,Yosinski和Clune在2014年的一篇论文中,深度学习将黄黑相间的条纹误以为校车,将带有贴纸的停车标志误以为装满食品的冰箱。


10.深度学习仍很难被工程化。


从上面提出的所有问题还会引出另一个事实,那就是深度学习很难被着真正稳健地工程化。


Google的一个作者团队在2014的一篇文章中提到,机器学习就好像“ 有着高利息的技术债务信用卡”,意思是说,我们可以相对容易地使系统在一些有限的环境下工作(短期收益),但是很难保证他们能够在可能与以前的训练数据不ag115.net相似的新数据的情况下工作(长期债务)。


正如Google的Peter Norvig(2016)所指出的那样,机器学习仍然缺乏经典编程的渐进性,透明性和可调试性,在实现稳健性方面面临着挑战。 Henderson及其同事最近对这些观点进行了扩展,重点强调了深入的强化学习,并指出了与稳健性和可复制性有关的一些严重问题。尽管自动化机器学习系统的开发已经取得了一些进展,但还有很长的路要走。

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原标题:从小学到研究生,啥时去美国留学最合适?

小学留学 - 中国元素只剩一成

毛毛10岁来美国读小学5年级,刚来的时候英语几乎为零,上厕所都要拿纸条问路。现在他已是美国最顶级名校的新鲜人了。

毛毛来美后在家里与父母只说中文,从没有去过一天中文学校,现在中文听说流利,在大学里修最高级的中文,阅读方面还算ok,只是写中文的能力较差,运用成语的能力也不佳,回到国内光听说话没人知道他是在美国环境下长大的。他很欣赏和喜爱中国文化。

但在学校里毛毛只说英语,即使是少数的几个中国孩子凑在一起也只讲英语,因为英语对他们来说更简单一些。在学习上,大概一年左右的时间,毛毛与学校的美国孩子几乎没有任何区别,无论是英语还是其它课程都和美国孩子在同一个起跑线上。

从毛毛的情况看,小学留学美国的好处是孩子适应期短,英语几乎不是负担,而且很快地能够适应美国的学习环境,非常有利于在美国的教育环境中成长,在以后的初中、高中及大学的学习中完全没有如何适应、融入美国的问题。一句白话就是孩子成为小美国人了。

正因为如此,孩子在中文方面的能力却逐渐减弱,能够弥补这方面不足的只能是家庭的中文环境对孩子的影响。在家里,家长通过言传身教、因势利导使孩子能继续接触和学习中国文化,使孩子感到自己是中国人是非常值得自豪的,这样可以潜移默化地影响孩子继承和传承中国文化。在美国有许多中文学校,在中文学校里可以学到中文的基础知识,但中国文化底蕴今后在孩子身上的体现和发挥作用是中文学校学习很难弥补警惕社交群“荐股”陷阱中央气象的。

对于小学来美国留学好不好完全因人而异,但一个大的方向非常有必要考虑清楚,那就是孩子将来在哪个环境下生活和发展的机会大些。

如果家长希望孩子在美国接受完高等教育后,仍然在美国工作和生活,那么美国的因素就需要强一些,从小就接受美国教育没什么不好。

如果家长希望孩子在美国接受完高等教育后,回到中国工作和生活,那么中国的因素就需要强一些,小学留学就显得早了一些。

如果家长希望孩子在美国接受完高等教育后,在中美两地工作和生活,小学留学也显得早了一些,因为孩子毕竟在中国因素方面损失的多了些。

如果说家长不知道将来孩子的发展会如何,走一步看一步到时候再说,那么这将是一个非常个性化的问题了,仁者见仁智者见智。

总的来看,如果把中国因素看作一个整体它包括知识、文化、伦理、道德、能力等等各个方面,美国因素同样看作另一个整体,以毛毛的情况为例,如果从小学就开始留学美国的话,今后在孩子身上体现的中国因素会在10%--20%左右,相应的美国因素会在80%--90%左右。所以在考虑决定是否小学留ag5928.com学方面,能对孩子未来大的环境因素的考虑是非常重要的。

初中留学 - 中国元素能留三成

我在的城市属美国前20名左右的城市,各方面都比较平均在美国很有代表性。这里全美有名的公立和私立初中各有两所。学生(包括留学生)进入这两所名私立中学,必须在6年级通过考试才能进入,学校不接受6年级以后的插班生。其它私立学校则要求相关宽松一些,只要学生学习成绩优异并有资金保证,通过考试后在7、8年级都可以插班。

初中留学生是不可能进入公立学校的,除非是当地纳税人的子女。(一年期的交换学生除外)所以初中留学最好早做准备,按学校要求在5年级考出好成绩,在6年级一举走进初中名校。如果错过了,在我们这个城市只能考虑其它私立学校了。

对于6年级能进入初中的留学生来说,与小学留学的情况基本差不多,7年级插班情况会有些不同,7年级开始留学经过一年左右的适应期,还有能力参加以后的许多校内活动如科学竞赛、历史竞赛、文艺演出、体育比赛等,这些活动是一个积累,为以后激烈的高中竞争打下基础,如果8年级开始留学,整个初中余下的阶段基本上只是一个适应期,因为刚来的学生由于英语水平的限制,许多以英语为主的活动很难挤进去,至于对英语要求不太高的活动如果数学、生物等则影响不大,但无论如何,晚来的学生一定会失去许多宝贵的校内活动的机会。

但如果学生是万里挑一的天才,将不会有类似的问题。初中留学的好处是学生在学业及英语方面能打下一个好基础,在高中阶段能与其它美国孩子站在一个起跑线上,虽然失去了一些活动的机会,但也有得有失无碍大局。美国大学不要求初中成绩,所以如果初中成绩不理想,在高中阶段尚有弥补的机会。

初中留学最大的问题是孩子年龄小不够开车年龄,再加上私校没有校车,孩子上学的接送是个大问题,在初中阶段由于各项活动非常多,接送不仅只是上学放学的问题,参加活动也要接送,所以如果学生初中留学,家长需要有能力解决这一问题。

除此之外,在这一阶段孩子的身体变化很快,有的孩子一年不见能高出一头,营养的保障极为重要。安全也是特别重要的,一般来说,初中生初出茅庐,不知深浅特别是对留学生来说,人文环境、地理环境都发生了变化,发生意外和走向歧途的机会肯定会高一些。另外,这个阶段的孩子正处在叛逆年龄非常难管,常常自以为是而且讲不通道理,家长在这方面不要有侥幸心理,认为自己的孩子很懂事比别人的孩子强,其实不一定如想象的好。

所以,初中生留学美国时,家长一定要深思熟虑,有确切把握才可放行。总的来看,如果从初中就开始留学美国的话,今后在孩子身上体现的中国因素会在20%—30%左右,相应的美国因素会在70%--80%左右。所以在考虑决定是否初中留学方面,如同在小学留学阶段需要考虑的问题一样,对孩子未来大的环境因素的考虑也是非常重要的。

高中留学 -中美文化影响各占一半

美国的高中是从9至12年级,既然打算高中留学,那就越早越好。一般来说,高中阶段的课程难度开始增加,各项活动要上水准,标准考试也需要有所安排,总之,高中阶段的每一分钟都是非常宝贵的。美国高中的安排大致是,9、10年级文科重,11、12年级理科重,课内外活动则贯彻始终,但必须要在11年级出成绩,否则12年级报学校时就来不及了。

标准考试美国学生对时间选则各不相同,有的11年级考,有的12年级刚开始时考,标准考试有ACT,SAT,SATII,对留学生来说还有TOEFL考试,AP也是必须要考的,所以考试时间的安排非常重要,不仅要把握住各科的考试时间,而且不要错过报名时间。

高中留学生基本上不可能成为学校以英语为主活动的主力成员,如辩论队、模拟联合国、虚拟法庭等。但学生如果在国内的理科比较好,来美后通常会在理科、科学方面有很大的竞争优势。高中留学生,中国因素已经非常浓厚,中文水平已近完美,在美国的适应期至少需两年左右,而且口音已经形成几乎终生难改。英语是外语永远不会取代中文而成为母语,至少在考大学时学校会要求大多留学的高中生考TOEFL。

有的家长认为,高中留学能在高中阶段打下较好的英语基础,在上大学时能与美国学生在一个起跑线上。希望是好的,但事实是不太可能的。

童年学的好比石上刻的,仅经过后天三两年的努力不可能弥补童年的损失,只能说与美国学生的差距会小一些,比如用外语写作就是一道难以攻克的难关。但小留学生一般在理科、科学方面不会有语言方面的障碍,所以许多小留学生在大学理科、科学学习方面常会出类拔萃。

高中留学美国,小留学生可以买车、开车(车保险必不可少)、有自己的医疗保险、银行账户、支票、信用卡、驾照、手机、电脑等,可以自己开车购物、参加活动,有了腿哪都可以跑,在生活方面与美国孩子几乎没什么不同,甚至与美国的成年人没什么不同。但开车安全要特别加以重视,青少年出汽车事故的每年数不胜数。财务管理也是一个大问题,美国家长通常会要求银行给学生的信用卡(现金卡)设定较低的额度,以放乱花钱的事发生。

有了高中的美国生活经验和学习经验,小留学生在大学阶段除了相对于美国学生的高级英语略有逊色外,在其它方面与刚来读本科的国内学生相比占尽了先机,至少不再需要两三年的英语适应期了。另外,在大学录取方面,许多学校明确提出,只要不申请奖学金在美小留学生将与美国学生同等对待,这意味着小留学生将不必占用国际学生名额(假如10% 国际学生),而直接进入美国学生90%录取率的范围。所以小留学生在美国申请大学比国内学生从国内申请大学的竞争力急剧加强,进入名校的机会大大提高。

现在,留学美国并不难,走进名校才是竞争的焦点,所以目前小留学生来美的比例逐年增加,而小留学生之间的竞争也开始加剧。总的来看,如果从高中就开始留学美国的话,今后在孩子身上体现的中国因素会在50%—60%左右,相应的美国因素会在40%--50%左右。所以在考虑决定是否高中留学方面,如同在小学留学阶段需要考虑的问题一样,对孩子未来大的环境因素的考虑也是非常重要的。

大学留学- 中国文化影响占七成

美国大学四年前两年侧重基础课后两年侧重专业课,学习基础课的两年是学生最累的两年。大学一年级,新生既要适应新环境,又要保持GPA,还要参加各种校内外的活动,所以对许多大学新鲜人来说头一年最让人心烦,同时也是最难度过的一年。

二年级刚对学校有些熟悉,课程便压了下来,应付课程是二年级的首要任务。三年级,学生忙的除了课程之外,便是实习的事,在大学三年级的暑期几乎每一个学生都要参加实习,实习对一个学生毕业后的工作非常重要,好多学生会在实习后留下来获得大学毕业后正式的工作机会,所以很多学生都非常看重大学期间的实习机会。有的同学认为工作要等到毕业后再找,其实不然,大学毕业后再找工作会失去很多机会。

大学留学美国对国内留学生来说将是极大地考验。网上流传一句话:“爱她就送她去美国读大学吧,恨她也送她去美国读大学吧!”这种冰火两重天的境地,从某些方面来说不是没有道理的。对留学生来说最大的难关是英语,在大学里要读的东西太多了,不仅是教科书还有报纸、杂志、网上文章等等,不仅要读懂还要读的快。听、说、写作就更不用说了。在好的大学里,老师对外国学生是不会有任何特殊照顾的,这就意味着外国学生要和美国学生在一个起跑线上去拼。

另外,在生活方面留学生要比美国学生要适应的地方更多,再加上国内教育所形成的固定的学习模式,使留学生更加处于一种不利的地位。相对于留学生来说,这种非公平的竞争所产生的压力,有时是难以想象的。值得一提的是,这里是指美国的好大学,而且越好的大学竞争和压力也就越大,一般大学则完全是另外一回事。

所以,当听有同学说到美国读大学不累的时候,那么那所大学的水准就一目了然了。当然,到美国读大学好处也太多了,首先是真金不怕火炼,能在如此的竞争中拼搏出来的都是好样的,在以后的人生中将获益匪浅。经过4年的大学学习,大多数留学生的工作英语将无可挑剔,此时的留学生不仅掌握了完美的中文,而且在以后的工作中不会再为自己曾经蹩脚的英语而懊恼。中国、美国甚至国际都将是施展才华的舞台。继续在美国及其它国家深造,也会是如鱼得水。

以前曾经高不可及的某某名校,如果有了美国本科的金钥匙是变得不在遥远。在世界众多的大学中,美国名校最具优势,特别是本科更是优中之优,美国的本科最难读,也最值得读,因为它的含金量太大了。

总的来看,如果从大学就开始留学美国的话,今后学生身上体现的中国因素会在70%—80%左右,相应的美国因素会在20%--30%左右。所以在考虑决定是否大学留学方面,如同在小学留学阶段需要考虑的问题一样,对学生未来大的环境因素的考虑也是非常重要的。

研究生留学 - 中国元素占九成

美国大学的真正优势是美国大学的研究生院,不仅水准高而且可供选择的专业多,如医学、法律、商学、工程、教育等等。通常美国研究生的学制是两年,学生基本上是成年人。

在美国读研究生是进入研究领域的必要途径,没有研究生学位是很难在专业领域里有所发展的。读研究生的费用相对于本科来说每年要高一些,以MBA为例,一年的学费加上生活费至少要10万美元,但研究生获得资助的机会相当高,国际学生的比例也大大增加。研究生教育对英语要求较侧重于专业领域,所以相对于国际学生来说,英语一般不是特别大的问题。

美国大学的研究生院通常授予硕士和博士学位,博士学位是在本专业领域的最高学位,美国的医生,律师、学校校长通常都具有博士学位,但工程师的博士学位则相对少一些,最值得注意的是美国的工商管理博士少得可怜,以哈佛研究生院2008年授予的学位为例,在法学院中最热门的是法学博士学位,共有588名占其总授予学位的77%,法学硕士学位有168名,占其总授予学位的22%。在商学院中最热门的是工商管理硕士学位(MBA),共有907名占其总授予学位的99.45%,工商管理博士学位仅有5名,占其总授予学位的0.55%。在医学院中最热门的是医学博士学位,共有174名占其总授予学位的89%,医学硕士学位有22名,占其总授予学位的11%。(资料来源:哈佛校刊2008)。

通过这些数字不难看出,不是什么专业都必须修到博士学位不可,留学美国读博也好读研也好专业的选择尤为重要。总的来看,留学美国读研究生其特点是时间短,费用高,对英语要求不高,而且学生多是成年人。

从这些特点来看,研究生留学与其它时间段的留学有着非常巨大的不同。在美国留学方面,绝不可以用研究生留学的经验来评估和预测本科留学及小留学生留学,(个别人以为某某都读了美国研究生了,当然就知道美国的本科了,这种误解非常危险!)

有人说,没吃过猪肉还没看过猪跑,请千万注意,看过多少猪跑的人也不会知道猪肉的味道的。所以对本科留学及小留学生未成年的特殊情况,请家长和学生一定要有充分的准备。

如果研究生阶段留学美国的话,在研究生身上体现的中国因素将超过90%以上,相应的美国因素会在10%以下。所以在研究生留学方面,美国因素将很难对留学生根深蒂固的中国因素产生冲击性影响。自上个世纪80年代中国派出留学生以来,很多留在美国的留学生,至今都保持着传统中国生活方式即可作为佐证。返回搜狐,查看更多

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