返回蓝鲸财经
添加收藏
微信分享
微博分享
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投入颇多的技术,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来的AI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,其中原因是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上提及深度学习的次数减少,当做深度学习衰落的证据。又将知名不靠谱自动驾驶厂商Uber的自动驾驶事故,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再次强调了自动驾驶的不靠谱。证据是最近一年自动驾驶领域逐渐冷却,实验过程中时有事故发生,福特CEO Jim Hackett也承认,该公司“高估”了全自动驾驶汽车的到来速度。

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界最为头痛的人才问题,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研究院进入企业,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?

相比上一次那Twitter内容当做证据,这一次Filip Piekniewski所提出的自动驾驶遇冷、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和移动终端热潮初期,通过一种普遍性的设备和产品更新换代来获得财富。但AI和区块链的出现,又在试图从底层改变整个软件和硬件生态。这其中让科技企业获得了不少红利,例如大量投资涌入区块链和AI创业领域,又像是英伟达近年来的迅速成长。

但我们并不能因此将AI和区块链完全看做一谈,两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,是因为移动时代带来的数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耗,如同“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必将到来的未来。

技术原罪论:深度学习,是L5自动驾驶的绊脚石吗?

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,我们依然能看到区块链正在进入种种领域。在应用层面,Filip Piekniewski一直试图通过抨击自动驾驶来驳倒AI整体的应用价值。

把目标集中在自动驾驶这一领域中,我们发现似乎真的有一丝“寒冬”的意味:从2018年年底开始,自动驾驶相关创业企业就开始有了融资量下降甚至估值回调的现象;特斯拉改变了在2019年推出完全自动驾驶的口径,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“自动驾驶很困难,尤其是L5级别的自动驾驶”。

可自动驾驶降温的原因,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自动驾驶视觉、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级别的自动驾驶发展产生了一些阻碍。可我们不能将自动驾驶的发展看做一条单一路径,虽然L5级别自动驾驶尚且没有理想进展,但L4级别的自动驾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级别自动驾驶发展的,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、伦理道德等等。更何况AI在自动驾驶之外,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,我们或许应该从“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研究者,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看到Filip 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、吴恩达等等活跃在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,例如纽约大学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。

我们可以看到一个很有趣的现象:这些为AI“哭丧”的学者,恰恰也都是研究AI相关领域的。

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

就拿Filip Piekniewski本人来说,其研究范围在经典计算机视觉中,既是在广泛的算法集合中从图像中提取信息,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,所以一直很难走向市场。

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。

看到这里,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炒作带来的学者身价膨胀,本质上都是在为自己的学术观点站台,表达对目前深度学习一家独大的不满。

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。

说到底,这些看似鼓吹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本质上是一种夹带私货,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,商业与学术研究正在结合的越来越紧。在大量科技企业出资支持学界的情况下,学者们究竟是在进行纯粹的学术创新,还是被商业支持圈到了某一个笼子里?商业资助的影响,是否会对学者们的学术道路选择产生一定的影响,最终导致技术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。

 

声明:本文内容仅代表该投稿文章作者观点,不代表千寻专栏立场。转载请注明投稿人姓名并附上本文出处(千寻专栏)。未按照规范转载者,千寻专栏保留追究相应责任的权利。
热门文章
1
教培界的“海底捞”今日上市,思考乐将正面迎击卓越教育
2
"洋名字"不可取、"怪名字"当取缔,规范地名应审慎实行|蓝鲸热评
3
太兴集团上市扩张,港式茶餐厅跻身内地餐饮市场难突围
4
长虹投19亿元转向智能制造,赛道拥挤或难有突破
5
IPO之后,丸美仍难在外资占据高端、本土品牌转型期中“弯道超车”

注册成功,欢迎来到蓝鲸财经!