深度学习三巨头聚首 Hinton坚持10年内机器会掌握常识 Lecun说20年

蒙特利尔深度学习峰会：深度学习三巨头齐聚一堂，探寻AI的未来之路

昨日，蒙特利尔深度学习峰会上星光璀璨，人工智能领域的三位巨擘Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio和Yann LeCun齐聚一堂，共同探讨深度学习的未来走向。这场讨论由来自麦吉尔大学的Joelle Pineau主持，她用幽默风趣的方式开场，使得整个会场气氛轻松愉快。

Yoshua Bengio介绍了Yann LeCun，回忆了他们在研究卷积神经网络时的合作经历。接着，LeCun谈到了他与Hinton的相识，以及他们共同推动神经网络研究的历程。Hinton以幽默的方式表达了他对Yoshua Bengio的赞赏和敬意。他表示，如今领域发展迅猛，新的研究成果层出不穷，但深度学习在加拿大的研究环境仍然保持着对基础研究的支持。

Bengio坦言：“我的论文还没提交，因为我知道它很可能被拒绝。这篇论文的理念是，学习需要我们得到他人的指导，就不多说了。”

随着你们的影响力和共识逐渐扩大，被誉为“深度学习三巨头”的你们，在哪些问题上依然存在巨大分歧呢？

Bengio笑道：“这个问题像是个陷阱，我可不会轻易跳进去哦！”

Hinton立刻接过话题：“在政治方面我们有分歧，但我们对美国的政治观点是一致的。”

LeCun则提出：“我们解决问题的方法可能有分歧。有时Geoff倾向于依赖概率方法，但Yann对概率不感兴趣，甚至把Geoff戏称为概率警察。”

深度学习和神经网络领域正蓬勃发展，深度学习是否会在AI领域一直独领风骚，还是有其他领域会崭露头角？

Bengio表示：“我们必须发展新的想法，并基于现有技术概念进行创造。这些概念将被进一步参数化并持续发展。”他还强调：“我们需要找到新的方法来训练和教育目标函数，这对AI至关重要。”

对于未来挑战的问题，LeCun提到Facebook团队正在使用机器学习解决星际争霸游戏的问题。他认为下一个真正能改变人类生活的挑战是如何训练汽车自动驾驶。他说：“我们能否实现完全自动驾驶并且保证安全？”这是一个令人兴奋的挑战。同时他也提到了Bengio正在进行的有趣的项目：一个虚拟环境中的AI婴儿教育游戏。这个游戏让人用自然语言教育AI婴儿，帮助人们更好地理解如何使用强化学习来确定自然语言和环境之间的相关性。这种游戏不仅有趣，还能帮助收集大量数据。关于AI中的挑战，让两位专家都感到兴奋的是机器如何发现高表征来解释世界的问题。他们认为这是一个真正有趣且有待解决的问题。他们也提到了自然语言处理和语言理解的问题，认为这是一个巨大的挑战和机遇。如何让机器了解我们的语言背后的背景和常识是非常重要的任务。关于常识的学习如何让机器了解人们日常生活的各个方面也是一个值得期待的方向。而睡眠的奥秘对于人类和机器的学习都有重要的启示作用。总之两位专家都对此充满期待并不断探索着可能的解决方案和方法。而对于机器如何掌握常识的问题他们表示这需要巨大的技术突破和创新才能实现让我们拭目以待吧！抛开技术问题，让我们来谈谈——那些问题让你夜不能寐？

Bengio：对我而言，AI的错误使用以及我们开发的产品所带来的后果是我最担心的。例如，对于在智能武器装备中应用AI，我深感不安，这可能会带来无法预知的危险。我坚信应该为此制定相关条约来约束其使用。除此之外，用操纵性的手段利用AI进行广告宣传，可能对民主制度构成真正的威胁。而当AI落入心怀不轨的人手中时，后果更是不堪设想。这些问题让我难以安心入睡。

LeCun：我对恶意用户利用AI技术深表忧虑。事实上，如果我们使用带有偏见的数据来训练机器，那么机器本身就会带有偏见，甚至可能复制训练者的不良行为。这不仅是一个技术问题，更是一个深刻的道德挑战——我们该如何消除这些偏见？这些问题不仅会影响AI在公众中的形象，更需要我们主动采取行动去改变现状。我正在与“The Partnership in AI”合作，我们共同制定了部署测试的指导原则以确保AI技术的安全使用。

对于年轻的AI从业者，有什么建议呢？

Hinton：如果你有一个强烈的直觉，认为自己的想法是独特且有价值的，即使其他人表示怀疑，也不要轻易放弃。你应该深入研究你的“好主意”，并坚定地走自己的路。如果你有出色的直觉，那就跟随它去创新。如果你没有独特的直觉，那么无论你做什么，可能都不会有太大的影响。

Bengio：我同意Hinton的看法。

LeCun：我们三人都是凭借直觉提出概念和想法的人，即使有时被质疑其可行性。有趣的想法往往不在于其复杂性，而在于如何实现它。令人惊讶的是，人们往往需要很长时间才能真正意识到某些想法的价值！对于年轻的AI从业者来说，应该勇于追求自己的想法和创意，即使面临挑战和困难。