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关于机器学习的领悟与反思
信源:微信公众号|编辑:2017-01-11| 网址:http://www.popyard.org     抄送朋友打印保留

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近年来,人工智能的强势崛起,特别是去年AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战,让我们深刻地领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体,智能是目标,而机器学习是从数据通往智能的技术、方法途径。因此,机器学习是数据科学的核心,是现代人工智能的本质。

通俗地说,机器学习就是从数据中挖掘出有价值的信息。数据本身是无意识的,它不能自动呈现出有用的信息。怎样才能找出有价值的东西呢?第一步要给数据一个抽象的表示;接着基于表示进行建模;然后估计模型的参数,也就是计算;为了应对大规模的数据所带来的问题,我们还需要设计一些高效的实现手段,包括硬件层面和算法层面。统计是建模的主要工具和途径,而模型求解大多被定义为一个优化问题或后验抽样问题,具体地,频率派方法其实就是一个优化问题。而贝叶斯模型的计算则往往牵涉蒙特卡罗(Monte Carlo) 随机抽样方法。因此,机器学习是计算机科学和统计学的交叉学科。

借鉴计算机视觉理论创始人马尔 (Marr) 的关于计算机视觉的三级论定义,我把机器学习也分为三个层次:初级、中级和高级。初级阶段是数据获取以及特征的提取。中级阶段是数据处理与分析,它又包含三个方面:首先是应用问题导向,简单地说,它主要应用已有的模型和方法解决一些实际问题,这可以理解为数据挖掘;其次,根据应用问题的需要,提出和发展模型、方法和算法以及研究支撑它们的数学原理或理论基础等,这则是机器学习学科的核心内容;第三,通过推理达到某种智能。高级阶段是智能与认知,即实现智能的目标。数据挖掘和机器学习本质上是一样的,其区别是数据挖掘更接近于数据端,而机器学习则更接近于智能端。

统计与计算

今年刚被选为美国科学院院士的卡内基梅隆大学统计系教授沃塞曼 (Larry Wasserman) 写了一本名字非常霸道的书:《统计学完全教程》(All of Statistics)。这本书的引言部分有一个关于统计学与机器学习非常有趣的描述。沃塞曼认为,原来统计是在统计系,计算机是在计算机系,这两者是不相来往的,而且互相都不认同对方的价值。计算机学家认为那些统计理论没有用,不解决问题,而统计学家则认为计算机学家只是在“重新发明轮子”,没有新意。然而,他认为现在情况改变了,统计学家认识到计算机学家正在做出的贡献,而计算机学家也认识到统计的理论和方法论的普遍性意义。所以,沃塞曼写了这本书,可以说这是一本为统计学者写的计算机领域的书,为计算机学者写的统计领域的书。

现在大家达成了一个共识:如果你在用一个机器学习方法,而不懂其基础原理,这是一件非常可怕的事情。正是由于这个原因,目前学术界对深度学习还是心存疑虑的。尽管深度学习已经在实际应用中展示出其强大的能力,但其中的原理目前大家还不是太清楚。

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