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暇疵和瑕疵的区别_瑕疵与瑕疵的区别

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发布时间：2019-02-08加入收藏来源：互联网点击：

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丰色 编译整理量子位 | 公众号 QbitAI

AI大牛吴恩达不久前刚被检测出新冠阳，许多网友都向他表达了早日康复的祝愿。

如今，他的工作重心放在了他的Landing AI公司上。

这是一家专门面向制造业厂商数字化转型的初创公司，创立目标就是帮助制造业公司更快速、轻松地构建和部署人工智能系统。

对于传统企业来说，预训练好的模型都是基于公开数据，实际派不上用场。

但毕竟是传统企业，上哪儿收集海量的特定数据来支撑训练？

那Landing AI是如何克服的这个困难？

最近，吴恩达在接受IEEE Spectrum的一段专访中，讨论了人工智能领域下一个十年的风向，表达了“是时候从大数据转向小数据、优质数据”的观点。

或许我们能从中找到这个问题的答案。

以下整理自采访原文，略有删减。

IEEE Spectrum：得益于越来越大的模型和数据集，深度学习在过去十年间取得了巨大的进步。一些人认为这是一个不可持续发展的轨迹。你同意吗？

吴：这确实是个值得思考的问题。NLP领域已经有了基础模型（foundation model），并正在继续扩大规模。计算机视觉领域也有构建基础模型的潜力，就是在视频领域由于计算带宽（算力）和处理成本的限制还有待开发。虽然扩展深度学习算法的引擎已经运行了大约15年，但它还有足够的动力。不过，它只适用于某些问题，还有一系列场景需要小数据解决方案。

注：基础模型是Percy Liang和吴在斯坦福大学的一些朋友创造的一个术语，指的是在非常大的数据集上训练的巨大模型，这种模型可以针对特定的应用进行调整，例如GPT-3。

过去十年里，面向消费者的企业由于拥有大量用户群（有时甚至高达数十亿），因此获得了非常大的数据集得以开展深度学习。这给它们带来了不少经济价值，但我发现这种法则不适用于其他行业。

IEEE Spectrum：有意思，你以前就是在这种公司工作。

吴：确实，不过十多年前，当我提议启动谷歌大脑项目、利用谷歌的计算基础设施建设大规模网络时就引起了争议。一位非常资深的人把我拉到一边，警告我说，这会对我的职业生涯不利。我想他的意思是这个项目不能只注重扩大规模，应该把重点放在架构创新上。

我还记得当我和我的学生，发表第一篇倡导使用CUDA进行深度学习的论文时，另一位AI资深人士坐下来对我说：“CUDA编程非常复杂。作为一种编程范例，如果这么做的话工作量太大了。”

IEEE Spectrum：我想他们后来肯定都被说服了。

吴：是的。

现在当我与大家讨论以数据为中心的人工智能（Data-centric AI）运动时，也会想到15年前与大家讨论深度学习时的场景。这一年，许多人和我说“方向错了”、“两者之间似乎没有什么新东西”。

IEEE Spectrum：你是如何定义以数据为中心的人工智能，为什么你认为它是一种运动（movement）？

吴：以数据为中心的AI是为构建成功AI系统所需数据的系统准则。对于AI系统来说，你必须用代码实现一些算法，然后在你的数据集上进行训练。过去十年里，主要的应用范例就是我们下载数据集，同时专注于改进代码。这种模式给深度学习网络带来了显著的改进，但其架构基本上表达的就是一个已解决的问题。因此，对于许多实际应用来说，现在更有效的方法是固定神经网络结构，找到改进数据的方法。

而当我提出这个观点时，有从业者说：“这事儿我们已经做了20年了。” 我想说的是，现在是时候把这件少数人凭直觉做的事情变成一门系统的事。

IEEE Spectrum：你前面提到，一些公司或机构只有少量数据可供使用。以数据为中心的人工智能如何帮助他们？

吴：像很多视觉模型都是用数百万张图像构建的，我也曾经花3.5亿张图像搭建了一个人脸识别系统。但这种模型在只有50张图像的数据集上却没法运行。不过事实证明，如果你有50个非常好的数据，你也可以做出有价值的东西，比如缺陷检查系统。在许多根本不存在巨型数据集的行业，我认为重点必须从大数据转向优质数据。有50个经过深思熟虑的实例就足以向神经网络解释你想要它学会什么。

IEEE Spectrum：用50张图像训练一个模型的意思是在一个用大数据集训练好的现有模型上对其进行微调吗？还是说这是一个全新的模式，就从这个小数据集上学习？

吴：我来讲一下Landing AI是做什么的吧。在给制造商提供暇疵检查服务时，我们一般就用带有我们自己风格的RetinaNet。它是一个预训练模型。话说过来，预训练只是难题的一小部分，更大的难题是提供一个工具让制造商能够选择正确的图像集（用于微调），并用一致的方式对图集进行标记。面对大数据集的应用时，我们的通常反应都是如果数据有噪音也没关系，所有数据照单全收，算法会对其进行平均（average over）。但是，如果我们能够开发出用来标记出数据不一致的地方的工具，为制造商提供一种非常有针对的方法来提高数据质量，那这将是获得高能系统的更有效方法。

就比如你现在你有10000张图像，其中30张属于一个类别，但这30张的标签不一致。我们要做的一件事就是构建工具来吸引你注意到这个特殊的数据子集，使你能够快速重新对它们进行标记，从而提高模型能。

IEEE Spectrum：像这样生成高质量的数据集是否有助于消除数据偏见？

吴：非常有帮助。有偏见的数据是导致最终模型产生偏见的众多因素之一。在NeurIPS会议上，Mary Gray的演讲谈到了以数据为中心的AI是这个问题的解决方案之一（并非全部）。

以数据为中心的AI给我们带来的强大能力之一是构建（engineer）数据子集。想象一下，你训练了一个机器学习模型，它的能对于大多数数据集都还可以，但只有一个子集有偏差。要是仅仅为了提高该子集的能就更改整个神经网络架构，那是相当困难的。

但如果你能针对这个子集构建（engineer）出合适的数据，解决方式也就更有针对。

IEEE Spectrum：构建（engineer）数据的确切意思是？

吴：在AI领域，数据清洗很重要，但目前都是靠很机械的方式。面对一个非常大的数据集时，这个工具可以快速地将你的注意力吸引到有噪音的数据子集上，针对该子集进行集中收集。

就像我曾经发现语音识别系统的能很差，主要是背景中有汽车噪音。知道了这一点，我就可以再收集更多带这种噪音背景的数据，而不是对所有内容都采取行动，省钱又省时。

IEEE Spectrum：使用合成数据怎么样？这也是个好的解决方式吗？

吴：合成数据也是Data-centric AI工具集中的一个重要工具。在NeurIPS研讨会上，Anima Anandkumar做了一次涉及合成数据的精彩演讲。我认为它仅仅只是一个为模型增加数据的预处理步骤。我希望能看到开发人员将生成合成数据作为迭代机器学习模型闭环的一部分。

IEEE Spectrum：你的意思是合成数据可以让你在更多不同数据集上尝试模型吗？

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