杨强教授漫谈《西部世界》、生成式对抗网络及迁移学习

演讲时间:5 月 28 日,9:40-10:10 AM

演讲主题:迁移学习研究

本篇文章转自第四范式公众号,内容根据杨强教授的演讲编写。杨强教授为第四范式首席科学家,华人界首个国际人工智能协会AAAI Fellow、唯一的AAAI 华人执委。在今年 5 月份机器之心 GMIS 2017 大会上,杨强教授将就迁移学习这一主题分享更多精彩的内容

以下内容根据杨强教授演讲编写,略微有所删减。

有些人看过电视剧《西部世界》—在《西部世界》里,你可能问的一个关键问题是什么?就是当剧中的人们,其中任何一个人走到你面前,你能否区分出他/她是个真人? 你会问:咦,这不是图灵测试要解决的问题吗? 是的。 问题是,如果《西部世界》里的这些机器人已经通过了图灵测试,你又如何区分他/她们呢?

要解决这个问题,除了用“一枪把对方打死,然后看对方是否真的死了”这个极端的检测方法以外,还有什么更好的方法呢?这里有些剧透,答案是:拍苍蝇。当一个苍蝇飞到一个“人”的脸上,如果这个人没有感觉,不会去拨开或拍打苍蝇,他/她很可能就是机器人。结果因此还引发了一件趣事,去年美国大选的时候,希拉里在讲台上面,一个苍蝇飞到她脸上,她没有搭理,后来有人就说:糟了,我们要选一个机器人当总统了!那时《西部世界》恰好正在热播。

言归正传,从人工智能的角度,“拍苍蝇”这个例子,说明什么呢?它告诉我们有一些关键特征可供识别真人亦或机器人,但要找到这些关键特征并不容易。对《西部世界》而言,你得把整个剧看完才能知道。也就是说,你不但要有大量数据的训练,而且得知道剧里的机器人的制造原理,这样才能找到这个重要特征。那么问题来了:如果作为“游客”,我们对这个机器人的构造知道甚少怎么办?

要回答这一点,我首先要给大家讲一下概率模型的不同类型。概率模型是贯穿整个机器学习的主线。下面PPT上的这两张图是对一个女孩的素描,我们在素描里面可以看到很多的特征,比方说比较飘逸的笔画、或者是适合女性颜色等。我们把上面的问题简化一下:如何能够通过辨别这些体征、从而认出来画上的是男是女?

这里我要介绍一个“生成”模型的概念。 在某个关于“人”的样本集里面找到某一个高概率的样本,我们认为这个样本很可能对应我们对“人” 这个概念的认识。然后我们根据这个样本来做完形填空或着彩。在小学中学我们经常做的一种题就是填空。其实,生成样本的过程和填空很相似:当我们看到这张画要给它着色时要选择颜色和图案,是因为这些选择符合“人”的概率分布。

再具体一些:如果数据是(X,Y),这里我们用X这个变量来代表笔画和颜色,Y这个变量来区分男女,那么这个概率数据是遵循一定分布规律的。但问题是,如何才能得到这个数据的分布?在现实中,做到这一点是非常难的,因为这需要我们获得概率的“联合分布”,就是所有显式和隐式的特征和它们所有可能取值的概率。知道了这个概率,生成某个样本就很容易了。 在机器学习的历史上, 关于要不要首先获得“联合分布”这个问题,有着很多的争论。比方说,有贝叶斯流派,就说:“是的,我们需要这样一个联合分布”。而深度学习流派,或者是SVM等算法对应的这些流派,就说:既然我们的目的是分类,那用简单的算法就可以了,所以”不需要”。 得到一个联合概率分布是非常非常难的事情,因为需要因果关系的知识,还需要很多先验概率。

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入门深度学习第四范式理论GAN迁移学习杨强
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