AI Insight:放弃幻想,搞 AI 必须过数学关

从2012年“大数据”概念兴起到2016年人工智能大热,已经四五年时间了,该看的热闹看到了,该爆炒的话题炒够了,该沉淀的也沉下来了。现在越来越多的人已经放下质疑,相信这一届 AI 确实靠谱,该找找门道了。最近好多关注 AI 的公众号都发表了文章谈数学学习的问题,这就真的上道了。如果你是技术人员,特别是程序员,想成为 AI 工程师,那么只要你稍微花点时间研究一下 AI 的门道,就会意识到,主要的拦路虎是数学。如果你看到有人说什么不懂数学也能搞 AI,那你可能要警惕,因为这很可能是一种误导。

一定要认识到一点,数据科学、机器学习、DT、AI,whatever,不管你叫什么,它不是 IT 行业中又一项新技术,而是一个新行业。马云说 IT 时代结束了,DT 时代开始了,有点标题党,但大意是对的。

我们要充分认识到,这不是一次 paradigm shift(范式转换)。游戏没变,规则变了,那是 paradigm shift,连游戏都变了,那就是 game shift 了。比如说,对于商业来说,互联网是一次 game shift,但对于 IT 行业来说,从企业网 C/S 架构走向互联网 Web 架构,平台变了,工具变了,协议变了,模式变了,赚钱的规则也变了,但事情的本质没变,还是在网络上构造商业管理和通讯系统。所以面向对象是 paradigm shift,敏捷是 paradigm shift,Web 是 paradigm shift,移动互联网开发是 paradigm shift。而 AI 不是 paradigm shift,是 game shift。

新行业有新玩法。AI 跟 IT 技术的主要差别是什么?简单的说,就是 AI 对数学要求较高,对编程要求较低,而 IT 开发对于编程要求高,特别是对编程经验要求高,但对数学要求不高。

“大学工科数学三板斧”

说一个秘密,全世界的程序员两千万,大多数手持大学学历,外行人以为他们的数学都得要好,但其实大部分人对于大学数学三板斧微积分、线性代数和概率统计的记忆已经基本清零。除了专业从事有关领域的底层技术开发人员,大多数程序员、架构师、软件工程师、项目经理甚至相当多的 CTO,对于什么方向导数和梯度、函数项级数的一致收敛、魏尔斯特拉斯定理、拉格朗日乘数法、矩阵特征值与特征向量、矩阵二次型、多维随机变量条件分布之类的大学数学基本概念,实际已经陌生如听天书了。这无可指责,因为这些东西在实际产品设计、系统开发和运维当中根本用不着。他们必须将主要精力投入到“广义计算机语言”的学习当中,适应所谓“热门驱动开发(Hype Driven-Development)”,包括一门又一门最新最火的编程语言,一个又一个网络协议,成百上千的 API 用法,各种框架、平台、数据库、操作系统和浏览器的方言、怪癖甚至陷阱,还有设计模式、架构模式、版本管理、build system、container、DevOps,等等等等,内容实在是太繁杂了,变化实在是太多了,风潮转换实在是太快了,耗费精力实在是太大了。哪有时间搞没用的东西?连算法都只是在准备跳槽刷题时才需要认真对待的,数学?一边凉快去吧。

“三板斧之后”

然而搞 AI 就完全是另一回事,关键是数学。大学工科数学?那只是一个基础,想再搞懂 AI 的那些基本的算法和思想,你不但需要把这三板斧基础打扎实,而且还需要学习矩阵分析和凸优化。这只是一个入门,想要在这个领域有点建树,你可能还需要在随机过程、泛函分析、微分流形、数值分析和优化理论等领域进一步深造。想要搞机器人学或自动驾驶?还得研究微分方程、运动学、动力学。毫不夸张的说,在 AI 学习的入门阶段,数学是主要的攻坚对象,任何胸有大志的 AI 学习者都不要幻想绕过数学。

可能正是因为数学是一只拦路虎,最近我们看到了不少鸡汤文章出来安慰说数学不好也可以学 AI。这些文章,大多只是标题党,你以为他给你指了一条方便法门,其实打开一看,只不过是舒缓你的畏难情绪,推荐几本寓教于乐的数学书,给你做做心理按摩,本质上还是一句话:想搞 AI,就得把数学拿下。但是很多人现在看文章只看标题啊,所以就产生了幻想,是不是不学数学也能搞 AI呢?有没有可能把数学都交给封装好的框架和程序库,我只做调用和调试的工作呢?未来会不会达到 AI 工具化、AI 工具傻瓜化的程度呢?

AI 工具化可能性是有的,而且是必然,趋势很明显。比如著名的机器学习框架 scikit-learn,把多种机器学习算法包装成他们所说的“黑盒子”,使用时只需要选择算法,设置合适的参数进行初始化,然后灌数据训练模型,得到模型以后就可以进行分析和预测了,大多数复杂性都被包装在后面。而现在当红的深度学习,这个趋势更加明显。在张重生所著的《深度学习——原理与应用实践》一书中,作者援引周志华教授的一段话,吐槽当前深度学习现状说:

“有点幽默,但很朴实,深度学习现在差不多就是民工活,调来调去,刷来刷去。文章发得飞快,貌似热闹,但有多少是能沉淀下来的实质真进展、真原理、真算法、真技术,又有多少是换个数据就不靠谱了的蒙事撞大运?既缺乏清澈干净的内在美感,又不致力于去伪存真、正本清源,只图热闹好看,迟早把 arXiv 变成废纸堆。”

通过这段吐槽,我们侧面了解到深度学习这个领域当前的局面,极少人做核心理论研究,一小部分人开发框架和程序库,大多数人只是把黑盒子拿来刷参数、攒论文。我们从正面的意义上来理解这件事情,这恰恰表明深度学习的工具化做得比较好,初步形成了一个金字塔模型。专家们批评的,只不过是现在很多金字塔底层的“深度学习民工”在利用 AI 的热潮和外界对这个领域的不了解沽名钓誉,导致某些 AI 人士所说的“深度学习泡沫”。批评归批评,这个人员分布结构是合理的,AI 工具化是有效的。

所以,是的,机器学习和 AI 领域的软件工具也会逐渐走向成熟,也会像黑盒子一样把很多复杂性包装起来,把很多今天需要较深数学理解才能做到的事情简化为调参。但是这是否就能让我们得出结论说,未来的 AI 工程师可以不懂数学呢?

当然不能。首先,数学不过关的人在 AI 这个圈子里是无法参与交流的,或者说得直白一点,是被人瞧不起的,根本无法被接纳成为AI 圈子里的人。其次,数学不过关而只能调参数的人,实践当中并不好用。我接触过几个 AI 创业企业,他们都疯狂的缺人,但是对于不懂数学只会使用工具的“人才”,他们却大门紧闭。什么原因?沟通效率低,出活慢,遇到问题无法解决,一句话,“不好用”。第三,即便是调参这件事情本身,懂不懂数学也是有很大差别的。因为调参是一个跟自己较劲的过程,不断地划分训练数据集和验证数据集,调整参数,追求更高的准确率,又要防范过拟合,一遍又一遍,本身就是非常繁琐和枯燥的工作。如果你数学不过关,对参数的意义和相关关系理解不深,方向感不强,只能半随机的去刷参数,那么工作的单调性和烦琐性还会大大上升,很难坚持到做出好的模型来。

就这三点,决定了不懂数学的“AI框架调参工”不会是一个令人向往的工作。我绝不相信一个年轻人满怀 AI 梦想走进这个行业,会满足于做一个“以其昏昏使人昭昭”的调参工。

所以,结论已经很清楚,想搞 AI,数学必须过关。一切与这个结论有冲突的说法,都是耍流氓。

当然,请注意我在这里说的是“数学必须过关”,只要求过关,并不是要求你为了搞 AI 而先要变成一个数学家,那既不现实也不必要。为什么只要求过关呢?为什么不是数学越棒越好呢?因为 AI 要在数学上形成重大的突破,可能是十年甚至几十年一遇的。今天机器学习中有效的数学方法,绝大多数都是几十年前做出来的成果。因此做 AI 工程,重点是充分理解、熟练掌握和运用这些成熟的数学工具,尊重分工,把数学领域的创新交给数学家和应用数学家。

机器学习学者张志华教授曾经说过:“搞好机器学习,关键是数学,但你又不能把机器学习变成搞数学,那样就漫无边际了。”数学浩瀚如海,神灵通天,我们还是要敬畏数学之神,不要毫无目标、不计成本的扩大数学的钻研,而是要把握好度。对于绝大多数 AI 工程师来说,还是应该以机器学习为主导,对于其中涉及的数学知识形成理解,打牢基础,突出重点,适度拓宽,这就算过关了。以后根据主攻方向,随用随学,急用先学,这样就可以了。

数学过关以后,还得懂编程语言、系统架构、数据库、异构平台上的高性能计算,要成为一个优秀的 AI 工程师,这些都得通。吴恩达就说过,深度学习的前沿是高性能计算。因为数学的进展是可遇而不可求的,而软硬件的进步是线性的甚至指数的,是一趟快车。你想冲在前沿,得搭上这趟快车。如果你只是数学好,编程和工程化能力不行,所能做的事情就比较有限,需要一个强有力的工程团队来支持你。实际上,我就知道一些学院派的 AI 人士,他们的数学背景很好,但是编程玩得不溜,下面的学生又不给力,只能封闭在“数学—Matlab—论文” 这个三角里,对他们来说,编程成了一个障碍。

但是对于一个有一定经验的程序员而言,编程是优势。前不久,我向一个在国内 AI 界有点名气的新锐 AI 科学家了解情况,他们手上的深度学习项目使用 Python 和 C++ 语言开发,都是基于开源的深度学习框架,但自己的工程师也要做相当程度的调整和改进。那么他们对于工程师编程语言的掌握程度有多高的要求呢?Python 语言不需要自己设计 class,就更不用提什么 decorator, metaclass, asyncio 了,C++ 只要求看懂框架代码当中核心的部分,只有很少的人需要去修改 C++ 代码。这里头真正有点挑战的,是要熟练掌握 Python 标准库和一些流行包中的 API 用法,快速完成数值计算、数据清洗、数据可视化等工作,这是需要时间去熟悉和掌握的。但有经验的人知道,这些可以边做边熟悉,不是什么硬约束。如果你在“城头变幻大王旗”的开发界混过几年,转行搞 AI,你的编程能力绝对是下山猛虎,完全不必担心。你真正要过的,就是数学关。只要你过了数学这关,后面将数学理解、工具框架、数据资源和应用结合起来形成正向循环,就可以一步一步的攀爬 AI 的高峰了。

本文为 AI100 原创,转载已获同意。

原文发布于微信公众号 - CreateAMind(createamind)

原文发表时间:2017-02-08

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