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[科普中國]-AI版“雙手互搏”有多牛:對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)憑啥入選MIT2018十大突破性技術(shù)

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日前,《麻省理工科技評(píng)論》刊文評(píng)出了2018年十大突破性技術(shù),“對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(GAN)赫然在列。什么是對(duì)抗性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?為什么它能入選MIT十大突破性技術(shù)?它的發(fā)展脈絡(luò)如何?與我們此前耳熟能詳?shù)纳窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)有什么區(qū)別?能夠應(yīng)用在人工智能的哪些場景?還有哪些關(guān)鍵問題有待攻克?中國自動(dòng)化學(xué)會(huì)混合智能專委會(huì)副主任、中國人工智能學(xué)會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)專委會(huì)常委、復(fù)旦大學(xué)博士生導(dǎo)師張軍平教授在接受科技日?qǐng)?bào)記者采訪時(shí)做了深入淺出的解釋。故事中的GAN幻影張軍平告訴記者,雖然GAN是科技領(lǐng)域的“新貴”,但其實(shí)在很久以前的中外小說中就能看到這個(gè)想法的影子。這個(gè)想法最早可以追溯到奧地利小說家斯蒂芬·茨威格寫于1941年的小說《象棋的故事》。在該小說中,主人公B博士被長期囚禁在納粹集中營中。在想盡了各種擺脫空虛和孤獨(dú)的辦法卻徒勞無功后,B博士意外得到了一本國際象棋棋譜。他背完書里的上千棋譜后,用送來的面包做了副國際象棋,開始自己跟自己下棋,最終演變成一盤接一盤的相互瘋狂挑戰(zhàn),這令他棋力大漲。出獄后,在一艘游艇上,他居然輕松地在首盤就擊敗當(dāng)時(shí)的世界冠軍。在中文小說里也有類似的影子,它出現(xiàn)在金庸寫于1957年的武俠小說《射雕英雄傳》中。王重陽的師弟周伯通被東邪“黃藥師”困在桃花島的地洞里。為了打發(fā)時(shí)間,周伯通就用左手與右手打架,自娛自樂。其武功決竅在于要先“左手畫圓、右手畫方”,分心二用,保證可以同時(shí)使出兩種武功,從而使得武力倍增。這兩部小說主人公功力大增的關(guān)鍵都是“自己跟自己決斗,試圖傾盡全力擊敗對(duì)方”,而結(jié)果都是練成后,去跟高手過招時(shí)能輕松秒殺對(duì)手。用一句俗話來解釋,叫“雙拳難敵四手”。讓機(jī)器學(xué)會(huì)“左右互搏”GAN網(wǎng)絡(luò)的原理本質(zhì)上就是這兩篇小說中主人公練功的人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)版本。一個(gè)網(wǎng)絡(luò)中有兩個(gè)角色,修煉的過程中左手扮演攻方,即生成器(generator),試圖生成和自然世界中擬完成任務(wù)足夠相似的目標(biāo);右手扮演守方,即判別器(discriminator),試圖把這個(gè)假的、生成的目標(biāo)和真實(shí)目標(biāo)區(qū)分開來。經(jīng)過反復(fù)多次雙手互搏,左手右手的功力都會(huì)倍增,從而達(dá)到“舍我其誰”的目標(biāo)。明白這個(gè)道理,就不難明白為什么GAN網(wǎng)絡(luò)一出,就有獨(dú)孤求敗的感覺了。正是因?yàn)镚AN網(wǎng)絡(luò)的機(jī)理是“雙手互搏、一心兩用”,所以,雖然最初的應(yīng)用場景是針對(duì)圖像相關(guān)任務(wù),但其機(jī)理是普適性的。只要能用這個(gè)“訣竅”的地方,都能把自己的功力提升一個(gè)檔次。不過,需要注意的是,GAN只把雙手互搏用來訓(xùn)練自己“雙手”的功力。在多數(shù)實(shí)際應(yīng)用中,它只用了自己千錘百煉出來的生成器,就得到了非常好的結(jié)果。于是,自2014年GAN網(wǎng)絡(luò)被Ian J.Goodfellow等人提出,至今其演繹出的各種版本就像攻城掠地般在各個(gè)領(lǐng)域蔓延。在今年的人工智能頂級(jí)會(huì)議IJCAI、機(jī)器學(xué)習(xí)頂級(jí)會(huì)議ICML和NIPS、深度學(xué)習(xí)著名會(huì)議ICLR上,光讀參會(huì)論文的標(biāo)題,就能發(fā)現(xiàn)大量GAN網(wǎng)絡(luò)的工作痕跡。圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、語音識(shí)別、智能駕駛、安全監(jiān)控……似乎GAN已經(jīng)無所不能了。張軍平用幾個(gè)比較火的人工智能應(yīng)用場景舉例——在年齡估計(jì)中,GAN能通過攻守互搏,基于給定的人臉圖像實(shí)現(xiàn)對(duì)其人衰老或年輕時(shí)的樣貌生成。在多視角人臉識(shí)別、跨視角步態(tài)識(shí)別領(lǐng)域,采用類似的機(jī)理,實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉角度和步態(tài)角度的自動(dòng)旋轉(zhuǎn),從而有效提高了多視角、跨視角人臉和步態(tài)識(shí)別的精度。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,需要對(duì)智能汽車進(jìn)行復(fù)雜環(huán)境下的虛擬訓(xùn)練。此時(shí),就可以利用GAN來實(shí)現(xiàn)與實(shí)際交通場景分布一致的圖像生成。具體來說,可以先給GAN輸入一張隨機(jī)噪聲圖像,通過其生成器來最小化與真實(shí)場景接近的圖像,同時(shí)判別器最大化生成場景與真實(shí)場景間的差異。經(jīng)過反復(fù)迭代的攻守博弈,從而獲得與真實(shí)環(huán)境一致的交通場景?!安还庠趹?yīng)用領(lǐng)域上有了突破,互搏的方式也有了不少變化。既然可以雙手互搏,那當(dāng)然可以三手甚至更多手的互搏,也可以組團(tuán)逐對(duì)互搏、成串互搏,諸如此類。還可以把圓和方換成其他東西或者所謂的函數(shù)或結(jié)構(gòu)來互搏。但萬變不離其宗,內(nèi)在的機(jī)理是不變的?!睆堒娖窖a(bǔ)充道。GAN有什么“軟肋”“毫無疑問,這種可倍增‘功力’的技術(shù)入選MIT年度十大突破性技術(shù)是當(dāng)之無愧的。但值得注意的是,這一技術(shù)仍然有較大需要改善的空間。”作為《IEEEIntelligent System》(智能系統(tǒng))和《IEEE Transactions on IntelligentTransportation Systems 》(智能交通系統(tǒng))等著名期刊的編委,張軍平對(duì)GAN的“軟肋”了如指掌——首先,對(duì)抗不好是容易出問題的。比如那位B博士。國棋象棋的世界冠軍在覺察到他的強(qiáng)烈焦躁與急切情緒后,就有意識(shí)地放慢下棋速度。結(jié)果誘發(fā)了B博士的精神分裂,使得他再次陷入狂亂的自我對(duì)弈之中,最終才幡然醒悟而告別了棋局。對(duì)抗網(wǎng)也是如此,穩(wěn)定性一直是其存在的問題之一。盡管理論上WassersteinGAN (WGAN)可以部分解決其收斂性問題,但實(shí)際的效果還沒有達(dá)到盡人意的地步。其次,槍打出頭鳥,既然這項(xiàng)技術(shù)這么牛了,過來挑戰(zhàn)的也不少。據(jù)不完全報(bào)告,似乎已經(jīng)有十五波“武林高手”對(duì)GAN網(wǎng)絡(luò)的抗擊打能力進(jìn)行了挑戰(zhàn)。極端情況,在圖像中加一個(gè)像素就可能使GAN網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)生誤判。第三,GAN網(wǎng)絡(luò)也是深度網(wǎng)絡(luò)的一種,在可解釋性這條路上,仍然沒有找到非常明確的方向。最后,雙手互搏的基礎(chǔ)還是手。而這一基礎(chǔ)的結(jié)構(gòu)并沒有從近幾十年來人工智能發(fā)展的框架中脫離出來。因此,張軍平提醒,期望以GAN之奇技,從弱人工智能沖擊“能真正推理和解決問題,且有知覺、有自主意識(shí)的”的強(qiáng)人工智能還遙遙無期。(編輯:p_vmeilingpan)