八年之癢！除了NLP和CV，人工智慧就不能幹點別的啥了？

大資料文摘出品

來源：medium

作者：Sergii Shelpuk

編譯：王轉轉、junefish、武帥、錢天培

從2012年AlexNet驚豔亮相開始算起，AI已經經歷了將近8年的蓬勃發展期。

這一迅猛發展尤其反映在了AI頂會的參會資料上。2013年，ICML的參會人數僅有數百名，但到了2018年，這一數量上升到了5000多。2019年12月，機器學習領域的最大型的會議NeurIPS更是聚集了13000名AI研究人員和工程師。

大型會議參會人數變動圖

AI研究人員的迅速湧入也直接導致了論文數量的爆炸增加。如今，arXiv已有六萬多篇AI論文。

2013年，一位AI專家可能會熟悉其子領域中的所有出版物。在2019年，這是不可能的。如今，行業中的絕大多數AI工程師都依賴“最佳論文”和其他簡要名單來了解最新成果。

從最開始星辰大海般的探索，到如今研究領域的細分再細分，AI研究似乎也進入了“小修小補”階段。

那麼，AI研究中我們能夠解決的重大問題是否已經完全被解決了呢?　下一次的AI大突破是否就要等待新的里程碑式的研究呢？

AI基因研究公司Deeptrait的創始人Sergii Shelpuk認為，我們在這一輪AI發展期中依舊大有可為。

除去自然語言處理和計算機視覺兩大領域，我們還有太多領域可以開拓。

下面，我們對Sergii Shelpuk的觀點進行了編譯整理。

arXiv上AI子類論文數量變動圖

首先，讓我們來梳理一下如今AI從業者面對一個新問題時的常見心路歷程。

以計算機視覺為例，只需看一看影像識別的最新技術，然後選擇適合要求的體系結構即可。在比如自然語言處理，如果需要進行情感分析等任務，同樣只需瀏覽有關此問題的出版物，然後選擇適用於您的資料，硬體和所需效能的解決方案。

即使現有出版物不存在針對特定問題的解決方案，它也涉及“關於子問題的子問題”。例如，傳統的資料增強技術無法給你的資料集帶來理想的結果，或者，神經網路在收集到的資料集中表現不佳，亦或是最佳的詞語嵌入技術在特定任務情境下表現不佳，等等。

這些年來，人們不斷遇到這些關於子問題的子問題，似乎關於AI的所有重大問題都已得到解決，越來越多的針對不斷縮小的研究領域的論文的發表更加強化了人們的這種印象。

當我們開始使用DeepTrait開發用於基因組分析的AI系統時，我們查閱了現有文獻。我們以為，深度學習的研究者已經詳細探討過所有相關的問題，例如異構資料分析。如今，基因組分析已成為人類研究中最有前途和最重要的領域之一，並且該領域中總共已有6萬多篇AI論文發表。研究者們肯定已經完成了相對廣泛而深入的工作，不是嗎？

但事實證明並不是。在2019年12月12日訪問arXiv並搜尋“深度學習”，共有22,140篇論文。然而將搜尋內容更改為“深度學習基因組”後，發現只有76篇相關的論文，其中許多論文並未解決基因組資料的問題，只是提到基因組是未來潛在的相關應用方向。

在其他論文來源（包括bioRxiv）中搜尋有關基因組學的深度學習論文，也就僅有200多篇。其中絕大多數運用的還是過時的神經網路架構和訓練技術，另外很大一部分錯誤地使用了這些工具，例如，將卷積神經網路應用於異構資料（例如SNP），這導致了模型表現不佳。我們發現這樣的論文並不在少數。

那些正確使用AI工具的人主要將其應用在分析基因組的較小子序列，例如啟動子或蛋白質結合位點。他們的輸入資料最長為一到兩萬個核苷酸。相比之下，擬南芥基因中的核苷酸數量接近1.35億，而這僅僅是我們在第一次測試中所使用的基因之一。因此，我們沒有現成的範例或已有的神經網路架構可供參考，也沒有針對這種大小序列的訓練技術，完全沒有！我們必須從頭開始。

大家都在研究什麼？

我感到奇怪，因為研究基因組資料具有巨大的潛力。高通量測序可產生大量資料，而AI似乎是理所當然的研究工具。然而，按論文的比例衡量，基因組學只佔AI研究關注的1％。

那麼剩下的99％在哪裡？基因組資料的AI應用顯然是一個機遇，如果這樣一個寶貴的研究課題都被忽視了，那麼也許還有更多研究課題有待探索。

我回到arXiv尋找其他潛在的AI應用方向。例如，現代天文學會生成大量資料：影像資料、射頻、帶註釋的天體（包括天空的最小部分）等。還有可能改變我們對宇宙認知的重大問題，例如“什麼是暗物質？”，例如恩里科·費米（Enrico Fermi）所提出的著名問題的“他們都在哪呢？”

利用AI的力量通過分析宇宙中探測到的天文資料來解決這些重要的謎題，應該是一個顯而易見的方向，不是嗎？

然而現在在arXiv搜尋“深度學習暗物質”，卻只有20個結果。

接下來是什麼？材料科學？現代強化學習模型可以擊敗圍棋和星際爭霸2中最好的人類玩家。這些模型的表現如此出色，以至於AlphaGo的勝利被刊登在《自然》雜誌上，最近，世界上排名最高的圍棋選手李世石選擇退役，留下一句話，“AI難以被擊敗”。（注：李世石的原話是“即使我成為棋手中的第一，我也無法站到頂點了，因為還有一個個體是我無法打敗的。”聽起來好悲壯o(╥﹏╥)o ）

這個訊息令人鼓舞，將相同的方法應用於材料科學怎麼樣？人類已經對物理和化學瞭解很多。我們可以構建一個模擬器，在其中可以通過強化學習來學習如何自行建立新材料（例如石墨烯）。這些新材料可以創造出新的飛機和艦船，空間升降機，水下站，甚至幫助人類移民到外太空。這應該是一個有趣的研究方向。

然而，arXiv上只有16篇有關“深度學習晶體結構”的論文。

這世界真小

事實證明，幾乎所有現代AI研究和工業應用都聚焦於兩個子領域中的十幾個技術問題：計算機視覺和自然語言處理。

AI創新的反向金字塔

我們可以使用倒金字塔為AI世界建模。每個較低的層級都啟發較高的級別模式，對其進行具象化並在某種意義上對其進行定義。

最底層是非常深入的基礎科學和技術。它涉及對神經網路，演算法優化，統計屬性以及這些工具的概率性質的理論理解。

中間存在一個技術層面的問題。這就是我前面提到的十幾個技術子問題。對於計算機視覺而言，它們是用於NLP的影像識別，影像分割和影像生成，包括解析，文字分類，機器翻譯和問題解答等方面，其中通用語言理解評估（GLUE, General Language Understanding Evaluation）基準很好地代表了後者。

大多數研究人員和行業專家都處於這一級別。當然不是所有的人都專注於涉及GLUE或視覺任務的研究，你可能就是一個例外而不同意我的說法。但是，作為局內人，你可以清楚地明白我們中有多少人處於這個級別之中，又有多少人從事與這份任務清單本身、變形或組合之外的工作。

中間層的界限取決於理論科學底層的發展狀況。在底層出現的任何新想法，例如梯度下降，儲存單元或卷積濾波器，都可以在技術問題級別實現一系列新動作。

正如理論科學的進步可以實現整個技術領域的擴充套件一樣，解決單個技術問題也可以實現金字塔頂端的一系列工業應用成為可能。

該模型說明了行業的一個基本限制：雖然將產品從技術問題的層次轉換到工業應用相對簡單，但是反過來則難以實現。將應用程式流程視作一系列單向箭頭，如果我們在技術水平上只有一群特定的計算機視覺和自然語言處理工具，那麼許多工業應用將無法實現。如果事實是這樣，絕大多數人都會這樣做。一位需要設計工業應用程式的AI專家最初希望在技術層的某個地方找到答案，但實際上可能會走向更廣泛且令人興奮的技術問題。

走進AI

技術問題和工業化實踐的當前狀態使得從應用程式到現有技術工具的反向路徑幾乎難以實現。現有的AI工具箱是為計算機視覺和自然語言處理（ＮＬＰ）中特定的應用量身定製的，而這些工具越先進，其關注範圍就越窄。

以資料的大小為例，在植物基因組學中，我們從擬南芥的1.35億個字母基因組開始。如果將其按比例成卷列印，一個擬南芥基因組的每個資料點將佔用150卷，這還僅僅只是開始。番茄基因組將生成9.5億個字母文字或1,055卷印刷量，大麥將生成53億個字母或5,888卷，小麥將生成170億個字母或18,888卷。當前的NLP無法處理這麼大資料量的任何東西，我們目前所有的用於NLP的現代深度學習工具，例如類似變壓器的網路，只能處理長達數千個元素的序列。

另一個例子是資料的性質。基因組由四個離散的核苷酸組成，這些核苷酸由四個字母分別表示：A，C，T和G。一個核苷酸的T字母數量不容許出現多一個或者少一個的任何偏差，此外，將單個T更改為其他字母，則可能導致完全不同的表型，致命疾病或致死性疾病。

上述潛在問題都限制了為連續資料開發的計算機視覺技術的使用。將這些資料規模加總，以方形四通道影像表示的人類基因組將具有54,772 x 54,772畫素的解析度，這遠遠超過了現代計算機視覺神經網路可以處理的解析度水平。

基因組資料的性質和大小對我們目前所有最先進的深度學習技術提出了挑戰，在計算機視覺或NLP領域中迄今還沒有可借鑑的神經網路體系或訓練實踐能夠解決上述問題。

天文學，化學，材料科學等資料豐富的學科，都存在著類似的問題：它們無法使用侷限於狹窄的計算機視覺和NLP解決方案的現有AI工具集。目前有幾種流行的解決方法，例如將十六進位制資料轉換為影像，調整其大小之後再使用計算機視覺工具等，但它們並沒有太大幫助。

在這一點上，那些堅持不懈地尋求解決方案的人別無選擇，只能進入人工智慧的最深層次，即理論層次。 AI生態系統的這一根源促使了很多發現，包括關於深度神經網路如何工作，不同體系結構如何影響其行為，不同啟用功能如何與特定資料分佈相互關聯等。換句話說，你可以使用這些工具建立自己的工具箱，並應用於你關心的工業程式。

這是一場艱難的旅程，它需要時間，深厚的專業知識，奉獻精神和些許運氣，但最終，你將在AI生態系統中開發出全新的技術問題層。儘管是為特定的工業應用而構建的，但該新工具集可以很多解決其他問題，例如解決影像識別的技術可以為各種產品和產品原型提供新的思路，從放射學分析到自動駕駛系統例如Tesla Autopilot等都將受益於此。

新技術問題層使一系列新的工業應用成為可能

藍海

解決計算機視覺和NLP的技術問題是一條非常可靠，可預測和安全的途徑。在這些領域有很多研究小組，初創公司和知名公司。專門研究計算機視覺或NLP還可以確保你接觸到前沿的工具，包括資料集，GPU技術，框架，以及大量的開源儲存庫等，這些儲存庫囊括了示例，庫，基準測試和其他有用的資源。好的工具可以減輕我們的工作負擔並提高生產力，這也許可以解釋為什麼AI人才在這兩個特定領域中聚集。

另一方面，創造自己的用於天文學，遺傳學，化學，材料科學，地球科學或經濟學的AI工具箱是一項充滿挑戰，甚至偶爾令人沮喪的孤獨旅程，你只能依靠自己和你的團隊。但是，它可以使整個領域收益，足以建立另一個十億美元級別的公司或一個研究機構。

目前，人類面臨著許多至關重要但尚未解決的問題。對於其中的許多問題來說，那些勇敢的先驅們已經收集了多到無法分析的大量資料。他們的目的很簡單，收集資料並繼續前進。這些資料就在那裡，等著人們去發現它的價值，但是有時這需要花費數年的時間。這些問題中還有許多仍未得到解答，因為它們被證明是無法明確解決的。但是，人工智慧技術也因此而聞名，因為它能夠學習如何破解無法解決的問題。

遠離擁擠的人潮，靜坐冥思，你會發現整個世界都被AI社群所忽視了。這個世界等待了數十年，翹首以盼那些AI先驅的到來。沒有地圖，沒有線索，它們只把自身的價值送給那些勇於探索並一往無前的人。

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