最近，推特上掀起了一場 AI 領域的大論戰(zhàn)，AI 大神們連打幾個回合，討論 AGI（通用人工智能）和深度學習之間的關系。一時間，Yann LeCun、Jeff Dean、Gary Marcus 等大神都卷入這場討論中，宛如神仙打架。

紅方：反方，紐約大學教授 Gary Marcus，論點“打倒深度學習”；

藍方：正方，F(xiàn)AIR 主任 Yann LeCun，論點“給我們看看你有什么成果”。

這場推特大戰(zhàn)，大有一勞永逸，決定 AI 研究命運的架勢。

在過去一周左右的時間里，這兩位 AI 專家在推特上 “大戰(zhàn)” 了幾個回合，以友好但不失風趣的辯論探討通往通用人工智能之路。

爭論焦點：特定的人工智能發(fā)展模式是否必然是通向 AGI 的途徑

Gary Marcus：既然你加入了符號處理的陣營，我拜托你認真讀下我的論文《深度學習：一些批判建議》，再來跟我討論你不同意的觀點。

Yann LeCun：我不明白的是你為什么對深度學習抱有這么大的敵意，我們有分歧的是它在前進道路上有多重要，但是現(xiàn)在我們顯然都認為深度學習是解決方案的一部分。

Gary Marcus：我不是對深度學習有敵意，而是深度學習本身。我已經(jīng)為這兩者之間的差別解釋了 26 年了。

Gary Marcus：歡迎更多人加入辯論：你認為僅靠深度學習能通向 AGI 嗎？如果不能理由是什么？

Yann LeCun：因為現(xiàn)在有深度學習，但還沒有實現(xiàn) AGI，很明顯我們忽略了一些東西。我重復一下：這個有趣的問題很明確。我重復下我的觀點：深度學習（定義為基于梯度的非線性函數(shù)學習）將會是解決方案的一部分。

可能有人不太熟悉這個術語：AGI 是指機器獲得人類水平的智能。這場爭論的焦點在于，一個特定的人工智能發(fā)展模式是否必然是通向 AGI 的途徑。其實問題比這復雜得多，但要點是：LeCun 強烈認為深度學習將成為通向 AGI 解決方案的一部分。 當然，Gary Marcus 對此表示不同意。

Peter Jung：有一件事困擾著我：我們究竟對于這種符號處理能力應用于日常生活的需求有多大？古文明（如巴比倫人）真的需要使用這些東西來創(chuàng)建文明嗎？

Gary Marcus：給我看看發(fā)明數(shù)學和天文學的深度網(wǎng)絡，如果有我能把帽子吃了，或者給你最喜歡的慈善機構(gòu)捐錢。

雖然從點贊和轉(zhuǎn)發(fā)來看，這并不算社交媒體上一個現(xiàn)象級的大事，但成就歷史的事件往往在當時并不是社會討論的主流。

這場辯論的發(fā)起者 LeCun 和 Marcus 并不是我們熟悉的網(wǎng)紅，而在機器學習領域，他們的影響力非同一般。

而且，當 AI 領域的大神們的觀點產(chǎn)生碰撞時，就會產(chǎn)生戲劇性的效果。另外，這場辯論更是有更深一層的含義：這是一次典型的大型科技公司和學術研究之間的對抗。

在 FAIR，LeCun 負責緊跟先進的機器學習的最新發(fā)展。他曾經(jīng)在日常工作之外，狠批機器人索菲亞并非真正的 AI。

Gary Marcus 在紐約大學教授心理學和神經(jīng)科學，這使他成為人工智能方面的專家。他寫過一篇嚴厲批評深度學習的文章。文章標題并不是《它不是‘深度學習：你最近為我做了什么？’》，副標題也不是《‘ImageNET：真無聊’》。如果真是這樣的話也挺有趣的，但實際上文章標題還是挺平平無奇：《深度學習：一些批判性建議》（https://arxiv.org/abs/1801.00631）。

不過，在 11 月的 Great AI 辯論中，參與的 AI 大神不僅有 LeCun 和 Marcus，和所有精彩的表演一樣，這場辯論還有很多名人陸續(xù)加入。

Matt McDonnell：現(xiàn)在我想在 “計算機程序的構(gòu)造和解釋” 項目里加一個 RNN，看看會發(fā)生什么。

Jeff Dean：它會口齒不清... 或者至少是一個訓練項目。

谷歌的 Jeff Dean 也出現(xiàn)了。他幫助谷歌創(chuàng)建了谷歌大腦項目。

OpenAI 策略總監(jiān) Jack Clark 也加入進來。他還是 Import AI 周報的作者。

隨后，圖靈獎得主 Judea Pearl、機器學習先驅(qū)之一 Thomas Dietterich 也加入論戰(zhàn)。

Gary Marcus：我想我知道為什么 LeCun 為什么這么抵觸了：三星經(jīng)典的《星際爭霸》AI 機器人仍然比 Facebook 的機器學習系統(tǒng)強。@Jack Clark 比賽結(jié)果、討論、鏈接在這兒 https://t.co/1GQOg10rRz

Yann LeCun：我有抵觸情緒？不，我不需要這樣。但你為什么有這么大的敵意呢？CherryPi（FAIR 星際爭霸機器人）是基于規(guī)則的，加上一點機器學習 / 強化學習。它也是開源的。三星機器人不是 “仍然” 比 CherryPi 強，因為此前它還不存在。

Gary Marcus：哈哈，我開玩笑的，但這和你昨天所的話截然相反：“關于 Facebook 和谷歌的爭論在于深度學習... 很難找到任何用操作碼寫的符號 AI。”

Thomas G. Dietterich：我不認為 Facebook 把《星際爭霸》當作操作碼。

不久前，F(xiàn)AIR 宣布將機器人 CherryPi 開源，使用結(jié)合了規(guī)則 / 搜索和深度學習（模仿學習和 RL）的模塊化架構(gòu)。Yann LeCun 表示，將這個機器人開源旨在逐步增強學習的作用，并稱它可能是目前世界上最好的星際爭霸機器人。然而，就在最近一次《星際爭霸》錦標賽中，三星的手寫機器人卻打敗了一眾 AI 機器人，包括 Facebook 的 CherryPi。

這場討論的源頭不知從何而來，但最近對于 AGI 的熱議可能源自 Martin Ford 的新書Architects of Intelligence(鏈接見文末）。在這本書中，作者采訪了全球 25 位 AI 領域的頂級專家，包括 LeCun, Marcus 和 Dean。

Gary Marcus 還轉(zhuǎn)發(fā)了 Martin Ford 關于新書的推特。

AI 專家對這個領域的看法差距迥異

Martin Ford 表示，通過寫這本書，他最大的收獲是看到了專家們對人工智能領域的看法有多么的不同。

看來，是 Martin 拋出了這個話題，Marcus 和 LeCun 讓這個話題發(fā)酵。當然，通往 AGI 之路的方法并沒有在一周的討論中就得出結(jié)論，但是這場歷史性的對話可能在未來的某一天被載入電子博物館的檔案中。在如今這個每個人都可以聯(lián)網(wǎng)的時代，觀看這些 Ai 領域的大神們討論 AGI 的未來，就好像在觀看當初物理學家們討論曼哈頓計劃的早期設想一樣精彩。

屏幕前的你有什么想法呢？要不要也一起加入討論？