深度学习是炫词还是真进展？化学诺奖与图灵奖得主“起争执”
迈克尔·莱维特（左一）、莱斯利·瓦利安特（左二） 10月30日，第二届世界顶尖科学家人工智能算力算法峰会在上海举行，2013年诺贝尔化学奖得主迈克尔·莱维特与2010年图灵奖得主莱斯利·瓦利安特在台上展开了一小段有趣的“争执”。 他们“争执”的点是“深度学习”、“深度神经网络”这些名词的设计是否只为了炫酷、吸引人？ 这场“争执”发生在圆桌对话环节。有观众提问，技术通常都有涨潮、落潮的周期，人工智能的发展处于哪个阶段？ 作为台上唯一一位人工智能领域的科学家，哈佛大学教授莱斯利·瓦利安特拿起了话筒。他表示，人工智能近来的进展发展主要在机器学习，这是算法层面很大的进展。他说，“人工智能近期可能不会有很大的突破，但肯定还是稳步向前发展的。机器学习是一个非常底层的人工智能的构建，希望看看具体会有什么样的应用。” 这时，迈克尔·莱维特问出了一个很多人关心已久的问题：“为什么叫做深度学习？” 他评价道，“年轻人觉得它很炫酷就会来学了。用‘深度神经网络’等词都是商业化操作，把原来基础科学领域的基本概念用新的词语包装一下，可以获得更多的兴趣和眼球，促进这个领域的发展。” 莱维特提到的深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。机器学习则是让计算机从数据中学习如何完成任务，不对其提供明确的程序设定。 此前，一直有观点认为，人工智能其实就是统计学。 莱斯利·瓦利安特显然不太赞同这个观点，“你这样说有点偏颇，除了包装之外是有很多进展的。” 迈克尔·莱维特坚持自己的观点。他说，“但是我的意思是，有很多早期的统计学的、数学专家已经研发了机器学习，只是现在用一些炫酷的词包装了一下而已。” 莱斯利·瓦利安特回应道，“你说到机器学习，现在研究机器学习的人比过去研究的人要精通多了。” 迈克尔·莱维特承认瓦利安特所说的研究质量提升的观点，“你说的没错，有更多的变量、更多的自由度，更多客观的参数等等，这些我都不反对”。 但他坚持认为，“用深度学习、神经网络这样的炫词，本身不会带来更多的意义。” 第二届世界顶尖科学家论坛由上海市人民政府主办、世界顶尖科学家协会发起，主题围绕“科技，为了人类共同命运”。据悉，共有44位诺贝尔奖科学家，21位图灵奖、沃尔夫奖、拉斯克奖、菲尔兹奖等杰出科学家参与其中。其中，3位菲尔兹奖得主，3位图灵奖得主和2位诺贝尔化学奖得主参加了人工智能算力算法峰会。
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