拟人机械进修模型的风险

简评：AI、机械进修、深度进修是近年大年夜热的范畴，但我们要清跋扈，深度进修的局限性，即固然可以应用持续几何变换把 X 映射到 Y，但缺乏推理才能和抽象才能。练习集样本不足，有些数据无法用持续的几何变换表示。固然如今机械进修可以或许改变很多行业的游戏规矩，但距离人道化 AI 还有很远的路要走。

深度进修：几何视图

关于深度进修最令人惊奇的它把复杂简单化。十年前，没人能想到，经由过程梯度降低的练习简单的参数模型，就能实现机械感知方面的如斯惊人的结不雅。如今，事实证实，你只须要推敲足够多的例辅音及所须要的大年夜量参数模型就够了。费曼曾经这么描述过宇宙，「It’s not complicated, it’s just a lot of it」。

在深度进修中，所有器械都是向量，即一切都是几何空间的一个点。模型输入(它可所以文本，图像等)和目标起首被「矢量化」，即变成一些初始输入向量空间和目标向量空间。深度进修模型中的每层都对经由过程它的数据进行一个简单的几何变换。他们集合在一路，模型的层链形成一个异常复杂的几何变换，然后分化成一系列简单的几何变换。这种复杂的转换测验测验将输入空间映射到目标空间，一次一个点。该变换根据不合层的权重参数而改变，这些层根据模型在当前履行的程度长进行迭代更新。这种几何变换的一个关键特点是它必须是可微分的，这是为了使我们可以或许经由过程梯度降低来研究其参数的须要前提。直不雅地说，这意味着大年夜输入到输出的几何变形必须是腻滑和持续的。

全部过程都是把复杂的几何变换到输入数据。

这就是深度进修的魔力：将意义转化为向量，转化为几何空间，然后慢慢进修复杂的几何变换，将一个空间映射到另一个空间。

深度进修的局限性

经由过程简单的策略，我们就能拥有几乎无穷的实现应用的可能性。然而，今朝即使有大年夜量的工资注释的数据，也有很多的深度进修无法完成。比方说，你可以整顿一个数据集，范围可能是数百、数千、数十万、甚至数百万的说话来描述软件产品的功能。即使有这些数据，您也无法练习一个深度的进修模型来简单地浏览产品描述并生成响应的代码库。这只是个中的一个例子。一般来说，任何须要推理的法度榜样设计，或应用科学的办法(经久筹划和类似算法的数据操作)，无论您投入若干瘪据，深度进修模型都是无法完成的。即使进修具有深层神经收集的排序算法也是难以实现的。

这是因为一个深度进修模型是「简单的」 持续的几何变换链，将一个向量空间映射到另一个空间。它能做的就是标记数据 X，对应接洽关系到到数据 Y 上，假设存在大年夜 X 到 Y 的可进修的持续变换，并且存在密集的可用的 XY 练习集，深度进修模型才能够成立。但大年夜多半法度榜样不克不及被称为深度进修模型 – 对于大年夜多半义务，要么没有响应的实际多的深层神经收集来解决义务，要么即使存在神经收集，它可能无法自我进修，即对应的几何变换可能太复杂，或者没有可以进修的基本数据集作参考。

经由过程堆叠更独裁和应用更多的练习数据来扩大当前的深度进修技巧，只能外面缓解个中的一些问题。这些所代表典范围异常有限，这不会解决深度进修模型的更根本的问题，并且，大年夜多半可能采取深度进修的法度榜样不克不及用多样的数据持续几何变形来表示。

(当我们认为机械进修产生了「懂得才能」后，若机械进修输出的结不雅产生偏离，我们会异常吃惊，图字：这个男孩拿着一个棒球棒)

经常有些「对抗性案例」可以或许证实其辨识度的脆弱性，输入案例会特地放一些欺骗模型的样本，作为深度进修的输入材料。经由过程梯度上升，可以稍微修改图像，以便最大年夜化给定类的类猜测。经由过程拍摄一只熊猫，并添加一个「长臂猿」梯度，我们可以看到，一个神经收集将熊猫分类为长臂猿。这证清楚明了这些模型的脆弱性，以及它们运行的输入到输出映射与我们本身的仁攀类感知之间的深刻差别。

(把长臂猿放入练习集，某个神经收集会剖断照片上的熊猫是长臂猿)

作为一名机械进修大年夜颐魅者，始终要留意这一点，永远不要陷入陷阱，认为神经收集懂得他们所履行的义务 。

局部泛化与极端泛化

深度进修模型的输入到输出的直接几何变形和仁攀类思虑和进修的方法，有本质上的差别。仁攀类大年夜自我认知和对外界的经验熟悉中赓续进修，这和机械进修的进修路径不合，除了不合的进修过程之外，底层表征的性质存在着根本性的差别。

仁攀类对自身今朝的情况，对本身和其他人保持复杂的、抽象的思虑和行动模式，并可以应用这些模型来猜测不合的将来可能性，并履行经久筹划。仁攀类可以或许将已知概念融合在一路，就算他们以前大年夜未经历过的工作，比如见到了一只穿牛仔裤的马，中了彩票，他们会做什么。这种处理假设的才能，将我们的心理模式变得更复杂，可以说是仁攀类认知的定义特点。我称之为「极端泛化」：适应别致的才能，在情境之前大年夜未经历过，应用异常少的数据甚至没有新的数据就可以或许适应。

这与深度神经收集形成了光鲜的比较，我称其为「局部泛化」：如不雅新的输入与之前的练习集有误差，哪怕是一点点的差别化，都邑加快深度神经收集的输入与输出的缺点率大年夜而停下一切。例如，用深度进修来完成火箭登月的问题，我们须要恰当的发射参数。如不雅应用深度神经收集进行此项义务，无论是应用监督进修照样强化进修进行培训，都须要为数千甚至数百万次的启动实验供给弥补，即须要密集的抽样 的输入空间，以便完成大年夜输入空间到输出空间的靠得住映射。比拟之下，仁攀类可以应用他们的抽象力来提出物理模型「火箭科学」，并在一个或几个实验中得出一个精确的解决筹划，将火箭奉上月球。

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本文标题：深度学习的局限性，你了解吗？

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