专栏首页量子位机器学习太讨厌!细数ML五大罪,引发网友大讨论

机器学习太讨厌!细数ML五大罪,引发网友大讨论

鱼羊 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI

在当今的人工智能领域,机器学习已成主宰,独领时代风骚。

但登上技术王座并不意味着地位永固,万众归心。

偏偏就有人不买账,恨不能拿着大喇叭向全世界宣布:讨厌机器学习!

甚至还有理有据,灵魂拷问机器学习。

振臂一呼,追随者众。对机器学习的质疑掀起波澜,引发了一片热议。

五问机器学习

质疑源自一位不愿透露姓名的人工智能研(shou)究(nue)者。

灵魂质疑一:今年的技术明年就out

当年还说RNN好,转头就投入了CNN的怀抱。

如果不做技术的弄潮儿,转眼机器学习的大浪就把你拍死在沙滩上。

技术迭代是正常的,可无休止的更新会让一天的专注学习全都付诸流水。

灵魂质疑二:付费墙

想做机器学习,数据集和算力缺一不可。

拥有更强大的计算资源,你就可以快人一步地训练并测试方案。

那不就是比谁更能烧钱吗?

诚然在许多工业领域,资金投入一样非常重要,钱总能带来更快更好的进步,但在机器学习领域,问题远不止于此。

只要肯烧钱,即使你的数据集分类器是一坨垃圾,你的模型也可能比别人学得更快更好——这才是问题所在。

哦,做数据集也要花钱呢!

这还不够让人讨厌的吗?

灵魂质疑三:code/改进机器学习代码令人沮丧

黑盒是老生常谈了,但你可知道,它竟给程序员造成了精神折磨?

码代码解决问题给人一种创造的快感,但神经网络的黑盒属性破坏了这一切。

做一个炼丹师会快乐吗?不会的。我调参了,我的分类准确度提升了,可它是为什么提升的?鬼知道!

这位工程师举了个例子,Ta曾花费了数周的时间在改变输入数据的形态和设置,调整每个层的节点数量这样的事情上,然而,这一切毫无效果。

有一天Ta把稠密层上的激活函数从relu换成了selu,神奇的事情出现了,只是改变了字母,网络的准确度就超越了过去几周里所有的尝试!

这样的感觉太糟糕了,就好像你并把握不住你的代码。你做出了调整并且也知道会有所改进,可这个改进在何时何地以何种程度出现,没人能给出准确的答案。

花费在这种事情上的时间越久,失望的感觉就会捆得人越紧,到底是我玩机器学习,还是机器学习玩我?

工程师可不是无情的调参机器啊。

灵魂质疑四:依赖数据集

没有数据集的神经网络是没有灵魂的空壳,可数据集会存在什么样的bias可说不好。

拿考试复习来举个例子,非机器学习的方式是从头开始建立对学习资料的理解,扎实的理解足以解决任何可能出现的问题。

而机器学习的方式则是搜集教授前几年出的试题,而后疯狂刷题。

诚然刷题可能会让成绩更好看,但问题是在考试结束之后,在实际解决问题之时,真正掌握了知识的人更有可能发挥坚实的作用。 更糟糕的是,在机器学习的逻辑里,如果答题出错,那么一定是因为这道题没出过。

在实际应用场景当中,神经网络会把数据集里的固有偏差变成自己的特质,在遇到以前没有见过的情况时它就变成了那个不靠谱的猪队友。

灵魂质疑五:建议使用机器学习解决问题的人和真正的ML工程师缺乏联系

引发热议

五点质疑引起热烈讨论,许多人产生了共鸣:

我非常烦恼的是有些人文章写得稀烂还沾沾自喜,要是不开源代码,我压根不想读他们的文章。在这个领域里,许多结果根本无法重现。 付费墙这件事我也很想吐槽。看英伟达的论文里说的:噢,看我们这个网络多么鹅妹子嘤,你只需要8个V100就能复现我们的工作哟。简直想打人。

赞成。让模型变快基本就是纯靠经验,课程和教材都没啥帮助。不过倒是有一些技术标准可以用来诊断模型里偏差 vs. 方差的问题。

也有人不以为然:

我认为这些方法并没有变化得那么快。注意力机制是在2013年提出的,但它对机器翻译来说依然非常重要。同样的例子还有LSTM,90年代末期它就出现了。 甚至是RNN,尽管用的比以前少了(这也是有争议的),但ResNet在概念上仍对LSTM有很大影响。

机器学习的准入门槛很低了,有时候甚至能从Google和AWS上拿到免费的GPU时间。即使是在计算机科学领域,ML也不是最贵的。更何况ML是非常开放的,很多最新研究成果都能轻松获取。

其实,机器学习还是一个非常年轻的领域,它潜力巨大,但这也意味着存在许多未知。随着基础研究的推进,这个黑盒在未来很可能渐渐透明,发挥更加强大的超能力。

你觉得呢?

本文分享自微信公众号 - 量子位(QbitAI)

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原始发表时间:2019-07-15

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