杨立昆：挺过“神经网络寒冬”，人工智能实现大突破
“卷积网络之父”杨立昆谈人工智能
今年GPT爆火以后，杨立昆化身“杠精”。从提出“GPT系统将很快被抛弃”的观点，到回怼特斯拉创始人马斯克“延缓大模型研究和开发是一种新的模糊主义，没有任何意义”，杨立昆的言论引发了激烈的讨论。
在今年6月的智源大会上，杨立昆教授做了精彩的线上演讲，题目为“从机器学习到自主智能：朝向能够学习、推理和规划的机器进发”。在演讲中，他提出了未来人工智能将面临的三大挑战：1、学习表征并预测世界的模型；2、学会推理；3、学习规划复杂的行动序列。
而他认为战胜这些挑战的答案就是“世界模型”，通过世界模型，未来人工智能可以真正的理解这个世界，并预测和规划未来。通过成本核算模块，结合一个简单的需求（一定按照最节约行动成本的逻辑去规划未来），它就可以杜绝一切潜在的毒害和不可靠性。虽然这一方案目前还没有形成完整可行的系统，但也具有了一些初步的研究成果。杨立昆认为这是人工智能领域下一个十年的重要研究方向。
杨立昆是法国计算机科学家、Facebook首席人工智能科学家、纽约大学教授，在人工智能领域极富盛名。作为 2018 年的图灵奖得主之一，杨立昆与杰弗里・辛顿、约书亚・本吉奥并成为“深度学习三巨头”。他大幅完善了卷积神经网络（CNN），并将其用于计算机视觉领域，极大地拓宽了应用范围，被誉为“卷积网络之父”。
深度学习领域的里程碑之一：LeNet-5的开发
近年来，神经网络热度较高，许多 AI 应用都离不开 “三巨头” 构建的深度学习理论基础和指导框架。但在 20 多年前，计算机学界和产业界都对它完全提不起兴趣，甚至是嗤之以鼻。在长达近 15 年的神经网络 “寒冬” 里，学术会议多次拒收神经网络论文，也没人愿意公开支持。
上世纪八十年代末，杨立昆和本吉奥以及其他组员进入了当时美国电信巨头AT＆T所属的实验室──AT＆T贝尔实验室。在这里，他和他的组员将反向传播算法应用在卷积神经网路上，这种进阶版的人工神经网路，可以自动寻找数据中的模式和表征，适合应用在图像与文字的识别上。在这个基础上，他们成功开发出拥有 6.4 万个连接的 LeNet 卷积神经网络，并成功研发出升级版——拥有34万个连接的LeNet-5，将其部署到银行支票数字读取系统，最终应用在美国和法国的许多自动取款机上。这是卷积网络的首次商业应用，直至20 世纪 90 年代末，美国所有支票的10%-20%都是它处理的。
LeNet-5的基本原理
卷积神经网络是一种深度学习架构，主要分为三个部分：卷积层、池化层和全连接层。卷积神经网络的核心是卷积层，它运算的目的是提取输入的不同特征；池化层用于降低特征图的空间分辨率，并增强模型对输入图像的平移不变性和鲁棒性；全连接层能够整合卷积层或者池化层中具有类别区分性的局部信息。
LeNet-5的基本结构包含7层网络结构（不含输入层），它具有2个卷积层、2个降采样层（池化层）、2个全连接层和输出层。
LeNet-5的贡献
LeNet-5在当时的手写数字识别任务中拥有高达98%以上的准确率，它的成功也吸引了更多研究者加入到深度学习的研究中。同时，LeNet-5也为AlexNet、VGG、ResNet等更加复杂的卷积神经网络奠定了基础。
如今，卷积神经网络已经席卷计算机视觉、语音识别、语音合成、图像合成和自然语言处理领域，成为行业标准。杨立昆也因深度学习的研究贡献，与杰弗里・辛顿、约书亚・本吉奥共同获得了2018年计算机科学最高荣誉图灵奖。
作者 | 小河
排版 | 居居手
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