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Yann LeCun怒批Sophia并表示深度学习已死

讲述:丁婵大小:1.18M时长:02:35
从 2016 年年底开始,人工智能机器人索菲亚 (Sophia) 开始活跃在各档电视节目中,用连贯自然、语意巧妙的对答和生动的表情赢来了现场嘉宾和观众们的赞叹。而索菲亚明显显露的自我意识、“我会毁灭人类”的话语也引起了广泛的讨论甚至担忧。
近日,在索菲亚接受 Tech Insider 采访之后,被誉为“卷积神经网络之父”的扬·勒昆(Yann LeCun)在 Twitter 上公开指责索菲亚是彻头彻尾的骗局。
勒昆说道:“这之于 AI,就像变戏法的之于真正的魔法。我们把它称作‘实体崇拜 AI‘或者‘假冒 AI‘或者‘远程操控 AI‘可能会比较好。换句话说,这根本就是在扯淡。”
勒昆也对 Tech Insider 进行了指责,认为他们也是同伙。
许多研究者都认可索菲亚有一些技术突破,比如表情控制,但同时也认为她根本就没有媒体宣称的理解能力、智慧和人性等。
随后第二天,勒昆又在 Facebook 上发表了一篇标题为《深度学习已死,可微分编程万岁!》的短文。他在文中表示“深度学习”这个词已死,该有新的名词来替代它了,而这个新词就是可微分编程。
他解释道,“可微分编程”不过是把现代深度学习技术重新换了个叫法,这就跟当年神经网络还只有两个以上的隐藏层时就被称为“深度学习”一样。对于现代深度学习技术,“深度学习”这个词已经不够用了。
勒昆认为,重点是人们现在正通过组装参数化功能模块网络,构建一种新的软件,并用某种基于梯度优化的方法来训练它们。
越来越多的人正在以一种依赖于数据的方式来程序化定义网络,让它们随着输入数据的动态变化而变化。这与普通的程序非常类似,除了前者是参数化的、可以自动可微分的并且是可训练和优化的。动态网络变得越来越流行,而这要归功于 PyTorch 和 Chainer 等深度学习框架。
同时,现在人们正在积极研究开发命令式可微分编程语言编译器,这对开发基于学习的 AI(learning-based AI)来说是一条非常令人兴奋的途径。
最后,勒昆还特别强调将“深度学习”改名为”可微分编程”还不够,其他的一些概念也需要修改,比如“预测性学习”就应该改为 “Imputative Learning”。
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