資訊專欄INFORMATION COLUMN
摘要：作為工程師的我們，怎樣才能確保在網(wǎng)絡(luò)訓練過程中不存在偏見和種族歧視深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難用來解決邏輯問題。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理大維度的特征數(shù)據(jù)方面效果不佳。
認臉、翻譯、合成語音……深度學習在很多問題上都取得了非常好的成績。
那么，還有什么問題不能用深度學習來解決呢？
斯坦福大學在讀博士Bharath Ramsundar列出了以下15個方面，希望能對今后的算法開發(fā)有所幫助。
以下為譯文：
1. 眾所周知，深度學習方法很難學習到輸入樣本的微小變化。當樣本的顏色交換時，所構(gòu)建的目標識別系統(tǒng)可能會完全崩潰。
2. 基于梯度的網(wǎng)絡(luò)訓練過程相當緩慢。一般按照固定模式來實現(xiàn)多種梯度下降方法，但是這種方法很難用于高維數(shù)據(jù)的預測。
3. 深度學習方法在處理條件約束方面的效果也不佳，不能像線性規(guī)劃方法那樣，能快速找到滿足約束的解決方案。
4. 在訓練復雜模型時，網(wǎng)絡(luò)相當不穩(wěn)定。通常不能很好地訓練神經(jīng)圖靈機和GAN網(wǎng)絡(luò)，嚴重依賴網(wǎng)絡(luò)的初始化方式。
5. 深層網(wǎng)絡(luò)能較好地應(yīng)用于圖像處理和自然語言分析中，但是不適合現(xiàn)實世界的實際問題，如提取因果結(jié)構(gòu)等等。
6. 在實際應(yīng)用中，要考慮關(guān)鍵影響者檢測的問題。在參議員投票的數(shù)據(jù)集中，應(yīng)該如何檢測出關(guān)鍵影響者，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN還不能應(yīng)用于此方面。
7. 強化學習（Reinforcement Learning）方法對輸入數(shù)據(jù)非常挑剔，實際性能主要取決于調(diào)參技巧，雖然這個特殊問題僅存在于這個方面。
8. 深度學習方法不容易理解未知實體，比如說當棒球擊球手在視頻中，深度學習不知道如何推斷出屏幕外還有個投手。
9. 實時訓練深層網(wǎng)絡(luò)幾乎不可能，因此很難進行動態(tài)調(diào)整，上文已經(jīng)提到網(wǎng)絡(luò)訓練緩慢的問題。
10. 一般來說，網(wǎng)絡(luò)需通過離線訓練后才能進行智能辨識。
11. 人們經(jīng)常提出一些對深層網(wǎng)絡(luò)的理論解釋。但這可能不是一個大問題，人們才是一個真正的大問題。
12. 目前很難確定深層網(wǎng)絡(luò)學習到了什么。作為工程師的我們，怎樣才能確保在網(wǎng)絡(luò)訓練過程中不存在偏見和種族歧視？
13. 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)很難用來解決邏輯問題。3SAT求解器具有很強的能力，但是很難應(yīng)用到深層網(wǎng)絡(luò)。
14. 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理大維度的特征數(shù)據(jù)方面效果不佳。這種方法與強大的隨機森林方法不同，在訓練前需要大量的特征調(diào)整。
15. 深度網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)優(yōu)化研究仍然處于起步階段。研究者需要完成大量的計算或是手動調(diào)整許多網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。
以上這些并不是一個完整的列表，但是我覺得這些都是值得思考的問題。在這些問題的基礎(chǔ)上，要思考：
這些問題是深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身存在的問題，還是要被克服的工程挑戰(zhàn)？
這些都很難說，其中的一些問題可能會得到解決，比如更多性能優(yōu)秀的硬件被開發(fā)用于超參數(shù)自動搜索。有一些早期結(jié)構(gòu)可以用來自動歸一化和處理大維度的特征數(shù)據(jù)，因此處理特征的問題可能有所改善。
然而，邏輯、約束、隱藏結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)審查等問題可能會進行更深入的研究。我很愿意看到大家對這些問題提出質(zhì)疑，深度學習的研究者通常都是很有才華和想象力的。摩爾定律仍然適用于GPU性能曲線，TPU和定制硬件還需要多久才能上市？
所以我對這些挑戰(zhàn)持樂觀態(tài)度。盡管如此，我還是懷疑深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不足以實現(xiàn)通用人工智能，當然，這可能只是我的偏見，事件上的專家可能是預測上的菜鳥，我們花了太多時間鉆研技術(shù)。
千萬不要只知其然，而不知其所以然！
我不想把這個隨筆寫成一篇文章，不確定是否有未知的主題還未被列出。
最后，作者還說，把這篇隨筆送給聰明的讀者。
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