16625篇论文揭示25年来AI进化规律,深度学习时代行将结束

原标题:16625篇论文揭示25年来AI进化规律,深度学习时代行将结束

导读:

尽管深度学习让人工智能进入了公众的视线,但它只是人类探索智能的历史上的一个插曲。在不到 10 年的时间里,它一直处于人工智能的最前沿。但当我们放大这个领域的整个历史,我们很容易意识到,它可能很快就会从历史舞台上退场。

时至今日,几乎你所有听到的关于 AI 的重要进展,背后都离不开深度学习。

这类算法的工作原理是使用统计数据来发现数据中的模式。事实证明,它在模仿人类技能 (如我们的视觉和听觉能力) 方面非常强大。在一些特殊情况或者是某些有限范围内,它甚至可以模仿我们的推理能力。深度学习为谷歌的搜索、Facebook 的新闻 Feed 和 Netflix 的推荐引擎提供了强大的支持,并正在改变医疗和教育等行业。

然而,尽管深度学习让人工智能进入了公众的视线,但它只是人类探索智能的历史上的一个插曲。在不到 10 年的时间里,它一直处于人工智能的最前沿。但当我们放大这个领域的整个历史,我们很容易意识到,它可能很快就会从历史舞台上退场。

华盛顿大学计算机科学教授兼主算法的作者佩德罗·多明戈斯就认为,长期以来,不同技术的突然兴起和衰落一直是人工智能研究的特点。每十年都有不同观点之间的激烈竞争。然后,每隔一段时间,一个新的技术就会兴起,研究人员都会聚集起来研究这个新兴的技术。

在对人工智能技术持续的报道和关注的基础之上,《麻省理工科技评论》想把技术断断续续、起伏变化的过程形象化。当今最大的科学论文开源数据库之“arXiv”是一个最佳选项,于是,本文作者下载了截止到 2018 年 11 月 18 日“人工智能”部分的 16625 篇论文的摘要,并对这些年来提到的词汇进行了追踪,以了解深度学习的发展究竟走到了哪一个阶段?下一个十年最大的发展机会,又将属于谁?

图 提及每种方法的论文百分比,神经网络显然取代了其他机器学习方法(来源:麻省理工科技评论)

在 20 世纪 90 年代和 21 世纪初,所有这些方法之间都保持着稳定的竞争态势。然后,在 2012 年,一个关键的突破打破了这个平衡,将其中一种方法——深度学习——带向前所未有的高潮发展期:在一年一度的 ImageNet 图像分类竞赛中,Geoffrey Hinton 和他在多伦多大学的同事们以惊人优势实现了当时的图像识别最高准确率,团队所使用的方法正是深度学习。

该标志性事件引发了人工智能一波新的研究浪潮——首先是在视觉研究上,然后其他领域也开始加入到这波深度学习浪潮中。随着越来越多令人印象深刻的结果的涌现,深度学习(以及神经网络)的普及程度呈爆炸式增长。

分析显示,在深度学习兴起后的几年里,人工智能研究发生了第三次也是目前最后一次变化:监督学习、非监督学习和强化学习受到越来越多的关注。其中,监督学习即标注数据来训练算法,这种方法是最常用的,也是目前为止最实用的方法。但在过去的几年里,强化学习的风头也很强劲,强化学习在论文摘要中被提及的次数迅速增加。这种方法旨在于 AI 学习过程是否正确执行了指令实施正面奖励或者负面奖励。

这个想法并不新鲜,但几十年来它并没有真正奏效。“监督学习的支持者会取笑强化学习的支持者”,佩德罗·多明戈斯说。

但,就像深度学习的发展遇到了 ImagNet 2012 年的成绩一样,强化学习同样迎来了一个关键的历史事件,自那以后人们对它的关注度突飞猛进。

那就是在 2015 年 10 月,经过强化学习训练的 DeepMind 的 AlphaGo 在古老的围棋比赛中击败了欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。那次成功对整个研究界的影响几乎是立竿见影的。

图 强化学习正在得到推动(来源:麻省理工科技评论)

下一个十年,两个问号

事实上,我们认为,这一次对 arXiv 的分析只是提供了目前人工智能研究的某些趋势的缩影,包括不同观点之间竞争的最新消息。但这也在某种程度上说明了人类在追求智能的道路上是多么的“反复无常”。

一个重要的线索是,在过去 25 年里,我们使用的许多人工智能技术大约同时起源于 20 世纪 50 年代,之后,各个技术随着一个有一个十年的到来此起彼伏,例如,神经网络曾在 60 年代达到顶峰,80 年代也短暂地达到高潮,但在深度学习重新迎来春天之前,它几乎走到了研究的边缘地带。

换句话说,每一个十年,本质上是某种技术的统治时期:神经网络统治 50 年代和 60 年代,各种象征性的方法征服了 70 年代,知识库系统在 80 年代走向巅峰,贝叶斯网络引领 90 年代,支持向量机在 00 年代爆发,10 年代,我们再次回到神经网络。

对此,华盛顿大学计算机科学教授兼主算法作者佩德罗·多明戈斯说,“21 世纪 20 年代也不会例外”,这意味着深度学习的时代可能很快就会结束。但是,对于接下来会发生什么,已经有两个截然不同的走向摆在我们面前——究竟是一种旧技术会重新获得青睐,还是 AI 领域将迎来一个全新的范式?

“如果你能回答这个问题,”多明戈斯说,“我想为这个答案申请专利。”

摘编:DeepTech深科技

免责声明:网络转载文章,版权归原作者所有。如有疑问,请联系我们。返回搜狐,查看更多

责任编辑:

原创文章,作者:afeng135,如若转载,请注明出处:https://www.521dj.com/222589.html