在深度學習最熱的兩大關鍵詞“AlphaGo”和“自動駕駛”，托馬索·波吉奧（Tomaso Poggio）都有聲名卓著的學生，分別是DeepMind天才創始人戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)和Moblieye首席執行官Amnon Shashua。
“深度學習：從煉金術走向化學”，在《麻省理工科技評論》與DeepTech深科技1月28－29日主辦的全球新興科技峰會上，MIT人工智能實驗室教授托馬索·波吉奧拋出了這個演講標題，顯然是對前段時間深度學習界那場口水戰的某種回應。
激辯深度學習是否“煉金術”
2017年年底，人工智能頂級學術會議NIPS因為一份獲獎演講風云突變。在這個本該充滿套路的環節，當屆經典論文獎得主、谷歌工程師Ali Rahimi意外向深度學習開槍，提出深度學習是“煉金術”。
從圍棋到智能駕駛，深度學習締造了眼下這一波人工智能熱潮。其本質是通過大量匹配的輸入和輸出數據訓練計算機，使其自動提取相關特征，建立聯系，免去了人類設計特征。但也因如此，計算機給出結果的邏輯是一個“黑匣子”，無法為人類所知。
AlphaGo下贏了柯潔，但它為什么落這一子？制造AlphaGo的DeepMind工程師們也不知道。
Ali Rahimi由此提出煉金術的比喻。煉金術“管用”，催生了冶金、紡織和現代玻璃制造工藝，但不是科學。他希望世界能建立在嚴謹、周密、可驗證的知識之上，而不是“煉金術”。
Facebook科學家、深度學習三巨頭之一Yann Lecun迅速對這一比喻進行了駁斥。他歸納道：“在科技史上，工程產品總是要先于理論一步：鏡片和望遠鏡先于光學理論問世，蒸汽機先于熱動力學問世，飛機先于飛行空氣動力學問世，無線電和數據通訊先于信息論問世，計算機先于計算機科學問世。”
面對這場口水戰，波吉奧雖未直接站隊，但拋出“煉金術”的比喻，已隱隱站在了MIT校友Ali Rahimi的一方。波吉奧是計算機視覺領域的泰斗級人物，將認知科學與深度學習結合建立模型，模擬人腦看到物體后的反應。他見證了深度學習和人工智能的發展，但他也承認“煉金術”問題：人類需要去了解智能的整體架構，以及智能背后的科學原理。
他告訴澎湃新聞（www.thepaper.cn），雖然Yann Lecun歸納的科技發展史并沒有錯，事件通常會先于理論產生，但卻不是一定的。“比如深度學習就是這樣一種情況，它不一定。”
深度學習非常依賴數據，但人類卻不是這么學習的——人類通過與家長、監護人的頻繁互動進行學習。所以，現在的機器學習其實是比較“笨”的。
正因如此，波吉奧對人工智能的發展速度預判較為悲觀，可能需要200年才能拿到媲美人類的水平。“如果要達到人類的智能助手水平，可能只需幾年或者十幾年。但如果要這樣的一個助理除了規劃人類出行之外，也能夠玩游戲、打比賽，像人們一樣談論一切，我認為要有更長的時間。”
比愛因斯坦更聰明的大腦
那么，深度學習要如何從“煉金術”中走出來？人工智能要如何真正地學習？波吉奧認為還是要回歸理解人類智能，即腦科學和神經科學。人腦智能如何產生，是科學需要解決的元問題。在這點上，波吉奧顯然又站在了Yann Lecun的對立面。盡管深度學習的基本架構最早受到上世紀60年代猴腦視覺系統的啟發，但Facebook的首席人工智能科學家多次在公開場合強調，現在的卷積神經網絡其實與大腦神經網絡已無可類比之處。人工智能絕非“仿生學”，就像此前人類模仿鳥類制造飛行器，但發展出空氣動力學后，才知道翅膀的振動并不必要。
而波吉奧認為，從60年代的猴腦視覺系統到現在的計算機視覺，從腦科學到深度學習，這些架構在本質上都是一脈相承的。
人工智能的下一個突破口，波吉奧相信會來源于神經科學。目前，他的團隊正在研發的基于人類和猿猴視覺系統的新架構，其核心功能是綜合性地生成日常流程。這個過程并不需要對機器進行預先的訓練。不像現在的AlphaGo，雖能在棋壇封神，但如果下棋的房間著火了，它都意識不到。
“就像在這個房間里，我可以問它任何問題，你是坐在左邊還是右邊，房間有幾個窗，燈是不是開著，你不需要對它進行預先的訓練，因為我們也不可能預設所有可能的問題。”波吉奧說道。“這個架構看起來和深度學習可能正好是相反的，因為它不需要大數據，而是通過神經科學的方式達成。”
在這個過程中，波吉奧希望能越來越了解人類自身，包括那些人類最好奇的宏大問題：世界來源哪里，去向何處，是否有來生等等。
波吉奧告訴澎湃新聞（www.thepaper.cn），他青少年時瘋狂崇拜愛因斯坦。不過，愛因斯坦也只是在物理和宇宙學領域取得了成就，這個世界上還有許多其他領域的問題。他開始遐想，如果能造出比愛因斯坦更聰明的大腦，能否解決一切問題。
波吉奧相信，隨著計算速度和儲存空間的不斷發展，人工智能的能力會越來越強，盡管方式不同，但它們都是人類智能在機器上的復制和增強。
而波吉奧的天才學生哈薩比斯，也擁有遠超過圍棋的目標：“他很有野心，想要真正的智能系統。”
DeepMind天才創始人、“阿爾法狗之父”戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)
責任編輯：吳禮得
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