人工智能現(xiàn)在已經(jīng)火的不能再火了。各種新聞機(jī)構(gòu)都在不斷地放出猛料，有的說現(xiàn)在 IBM 的 Waston 人工智能已經(jīng)能夠徹底取代勞動(dòng)者了;還有的說現(xiàn)在的算法在醫(yī)療領(lǐng)域已經(jīng)能夠打敗醫(yī)生了。每一天，都有新的人工智能初創(chuàng)公司出現(xiàn)，每一家都聲稱自己在利用機(jī)器學(xué)習(xí)，徹底顛覆你個(gè)人的生活，商業(yè)性質(zhì)的活動(dòng)。
還有一些大家平日里司空見慣的產(chǎn)品，比如榨汁機(jī)，無線路由器，一夜之間也都換上了全新的廣告語：「我們都是由人工智能技術(shù)所支持的!」智能桌子不僅能知道你平日里工作時(shí)所需要的合適高度，甚至還能幫你點(diǎn)午餐!
但事實(shí)是什么呢?那些報(bào)道新聞的記者，其實(shí)從來沒有親自去介入到一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程當(dāng)中，而新聞源頭的初創(chuàng)公司以及營(yíng)銷團(tuán)隊(duì)也有自己的盤算：都是想擴(kuò)大自己的名聲，獲取到資本和人才的關(guān)注，哪怕它們壓根沒有解決一個(gè)現(xiàn)實(shí)中存在著的問題。
也正是在這樣的喧囂氣氛中，難怪在人工智能領(lǐng)域會(huì)出現(xiàn)那么多一知半解，其實(shí)大家都搞不清楚什么是 AI 能做的，什么是 AI 無法辦到的。
深度學(xué)習(xí)確實(shí)是一個(gè)讓人心馳神往的技術(shù)，這無可辯駁。
其實(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個(gè)概念自上個(gè)世紀(jì) 60 年代就已經(jīng)出現(xiàn)了，只是因?yàn)樽罱诖髷?shù)據(jù)、計(jì)算機(jī)性能上面出現(xiàn)的飛躍，使得它真正變得有用起來，由此也衍生出來一門叫做「深度學(xué)習(xí)」的專業(yè)，旨在將復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)應(yīng)用在數(shù)據(jù)建模上，最終帶來前所未有的準(zhǔn)確性。
現(xiàn)在的技術(shù)開發(fā)成果也確實(shí)讓人印象深刻。計(jì)算機(jī)現(xiàn)在可以辨識(shí)圖片和視頻里的東西都是什么，可以將語音轉(zhuǎn)化成為文字，其效率已經(jīng)超過了人力范疇。Google 也將 Google Translate 服務(wù)中添加了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，現(xiàn)在的機(jī)器學(xué)習(xí)在翻譯水平上已經(jīng)逐步逼近人工翻譯。
現(xiàn)實(shí)中的一些應(yīng)用也讓人大開眼界，就比如說計(jì)算機(jī)可以預(yù)測(cè)農(nóng)田作物產(chǎn)量，其準(zhǔn)確性比美國農(nóng)業(yè)部還高;機(jī)器還能更加精準(zhǔn)的診斷癌癥，其準(zhǔn)確度也比從醫(yī)多年的老醫(yī)師還要高。
DARPA(美國國防部高級(jí)研究計(jì)劃局)的一名負(fù)責(zé)人 John Lauchbury 形容如今人工智能領(lǐng)域內(nèi)存在著三股浪潮：
1. 知識(shí)庫，或者是類似于 IBM 所開發(fā)的「深藍(lán)」和 Waston 專家系統(tǒng)。
2. 數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，其中包括了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。
3. 情境適應(yīng)，其中涉及通過利用少量數(shù)據(jù)，在現(xiàn)實(shí)生活中中構(gòu)建出一個(gè)可靠的，解釋型的模型，正如人類能完成的程度一樣
⊥第二波浪潮而言，目前深度學(xué)習(xí)算法的研究工作進(jìn)展的不錯(cuò)，用 Launchbury 的話來說就是因?yàn)椤噶餍渭僭O(shè)」的出現(xiàn)。(見下圖)
但是深度學(xué)習(xí)也是存在著一些棘手問題的
在最近在灣區(qū)召開的一次人工智能大會(huì)上，Google 的人工智能研究人員 Francois Chollet 強(qiáng)調(diào)了深度學(xué)習(xí)的重要性，它比一般的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法都要更高級(jí)，是一款非常強(qiáng)大的模式辨別工具。但是，不可否認(rèn)它是存在著嚴(yán)重局限性的，至少目前來說是這樣。
深度學(xué)習(xí)的成果是建立在極其苛刻的前提條件之上
不管是「監(jiān)督學(xué)習(xí)」(supervised perception)，亦或者是「強(qiáng)化學(xué)習(xí)」(reinforcement learning)，它們都需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行支撐，而且在提前計(jì)劃上面表現(xiàn)的非常差，只能做某些最簡(jiǎn)單直接的模式辨認(rèn)工作。
相比之下，人就能夠從極少數(shù)的例子上學(xué)到有價(jià)值的信息，并且善于在時(shí)間跨度很長(zhǎng)的計(jì)劃，在針對(duì)某個(gè)情境上有能力自己建造一個(gè)抽象模型，并利用這樣的模型來做站在 處的歸納總結(jié)。
事實(shí)上，隨便在街邊上走著的一個(gè)路人所能做到的最為稀松平常的事，對(duì)于深度學(xué)習(xí)算法來說都是難如登天。還是舉個(gè)例子好了：現(xiàn)在比如說我們要讓機(jī)器來學(xué)會(huì)如何在路上走的時(shí)候避免被車撞到。
如果你是采用的「監(jiān)督學(xué)習(xí)路徑」，那么你需要從汽車駕駛的情境中提取海量的數(shù)據(jù)，而且還要以明確標(biāo)示出來的「動(dòng)作標(biāo)簽」進(jìn)行分類挑揀，比如「停止」、「站住」等等。再接下來，你還需要訓(xùn)練一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得它能夠從眼下的情景和所與之相對(duì)應(yīng)的行動(dòng)之間構(gòu)建因果聯(lián)系;
如果你是采用的「強(qiáng)化學(xué)習(xí)路徑」，那么你應(yīng)該給算法一個(gè)目標(biāo)，讓它能夠獨(dú)立地判斷當(dāng)下最優(yōu)解(也就是最理想的行動(dòng))是什么，電腦在不同的情境之下，為了實(shí)現(xiàn)避免撞車的這個(gè)動(dòng)作，它估計(jì)要宕機(jī)上幾千次;
Choliet 總結(jié)道：「你不可能就以今時(shí)今日的技術(shù)研發(fā)成果作為基礎(chǔ)，就能實(shí)現(xiàn)某種一般意義上的智能。」
而人則不一樣，你需要告訴他一次：你需要躲避車子走。然后我們的大腦就有能力從少數(shù)的例子中提拳驗(yàn)，有能力在大腦中想象出來被車碾壓后的凄慘嘲(在計(jì)算機(jī)那里被稱之為「建�！�)，為了避免喪生或者缺胳膊少腿，絕大多數(shù)人都能快速地學(xué)習(xí)到不被車撞到的要領(lǐng)。
雖然現(xiàn)在已經(jīng)有了比較大的進(jìn)展，一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以從數(shù)據(jù)層面，在相當(dāng)大的樣本數(shù)量上給出一個(gè)驚人的成果，但是它們?nèi)绻麊为?dú)拿出一個(gè)出來，都是不可靠的，所犯的錯(cuò)誤是人一輩子都不可能犯的，比如說錯(cuò)把牙刷當(dāng)作棒球棍。
數(shù)據(jù)質(zhì)量的不穩(wěn)定性帶來的是：不可靠、不準(zhǔn)確，以及不公平。
而且，你的結(jié)果，還得撒于輸入的數(shù)據(jù)質(zhì)量如何。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中如果輸入的數(shù)據(jù)是不準(zhǔn)確的，不完整的，那么結(jié)果也會(huì)錯(cuò)的離譜，有些時(shí)候不僅造成損失，而且還會(huì)很尷尬。就比如說 Google 圖片錯(cuò)把非裔美國人當(dāng)作了猩猩;而微軟曾經(jīng)試著把一個(gè)人工智能放在 Twitter 上進(jìn)行學(xué)習(xí)，幾個(gè)小時(shí)之后，它就變得充滿惡意，滿口臟話，帶有嚴(yán)重種族歧視。
也許推特上的這個(gè)例子有些極端，但不可否認(rèn)，我們輸入的數(shù)據(jù)本身就存在著某種程度的偏見和歧視，這種帶有主觀性的，潛移默化的觀念或者暗示，有時(shí)我們甚至自己都無法察覺。就比如說：word2vec 是 google 推出的做詞嵌入(word embedding)的開源工具，從 Google News 里提取了 300 萬個(gè)詞。這組數(shù)據(jù)傳遞出來的信息包括了「爸爸是醫(yī)生，媽媽是護(hù)士�！惯@明顯就帶有性別上的歧視。
這種歧視不僅僅是被原封不動(dòng)地搬運(yùn)到了數(shù)字世界，而且還會(huì)得到放大。如果「醫(yī)生」這個(gè)詞更多的指向「男人」而非「女人」，那么算法在面對(duì)一份公開的醫(yī)生職位篩選的時(shí)候，它會(huì)將男性放在女性前面優(yōu)先考慮。
除了不準(zhǔn)確、不公平，還存在著最大的風(fēng)險(xiǎn)：不安全。
「生成對(duì)抗式網(wǎng)絡(luò)」(GAN)的發(fā)明人 Ian Goodfellow 提醒我們：現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以很容易被不軌之徒操縱。他們可以以一種人的肉眼無法識(shí)別的方式，篡改圖片，讓機(jī)器錯(cuò)誤地辨識(shí)這個(gè)圖片。
左邊的是熊貓(機(jī)器的確認(rèn)度是 57.7%)，加上中間的這層圖片之后，機(jī)器的確認(rèn)度上升到了 99.3%，認(rèn)為圖片上出現(xiàn)的是長(zhǎng)臂猿。
不要寫這樣的風(fēng)險(xiǎn)，這種惡意篡改人工智能系統(tǒng)的做法，會(huì)帶來極大的危害，尤其是被篡改的圖片和最初的圖片在我們看來完全是一回事。比如說無人自駕駛汽車就會(huì)受到威脅。、
以上就是深度學(xué)習(xí)所存在著的種種瓶頸，目前它要發(fā)揮作用所需要的前置條件太過苛刻，輸入的數(shù)據(jù)對(duì)其最終的結(jié)果有著決定性的影響，另外，它存在著很多漏洞，安全性也無法得到保證。如果我們要駛向理想中的人工智能未來，這些瓶頸還有待于人們的進(jìn)一步的突破與挑戰(zhàn)。
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