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被罵了三年,谷歌Dropout專利還是生效了,卡脖子預(yù)警

新聞 前端
所謂Dropout是一種搞深度學(xué)習、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,普遍會用到的方法,由Hinton于2012年提出,可以有效防止過擬合。

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谷歌的Dropout專利,6月25日生效了。

有效期15年。

所謂Dropout是一種搞深度學(xué)習、訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,普遍會用到的方法,由Hinton于2012年提出,可以有效防止過擬合。

三年前,因為谷歌給Dropout申請了專利,就已經(jīng)引發(fā)過一次業(yè)界嘩然。當時,reddit上有個熱帖,言辭激烈的把谷歌、還有當時未獲圖靈獎的Hinton等人統(tǒng)統(tǒng)給“問候”了一個遍。

被罵了三年,谷歌Dropout專利還是生效了,卡脖子預(yù)警

歷史證明,罵街是沒有用的。如今,Dropout依然是AI領(lǐng)域的必備武器,而且——谷歌已經(jīng)確定地拿到了專利授權(quán)。

先不要慌。

你看,網(wǎng)友@peng321就說:

別擔心,只要等到2034年,它就過期了。

當然,在Dropout專利過期之前,所有人,所有要用到Dropout的人、公司、機構(gòu),都可能要面臨一個被掐脖子的尷尬境地。

reddit網(wǎng)友@rantana總結(jié)了一下:

  • 如果你是一家試圖融資的創(chuàng)業(yè)公司,在你的算法中使用谷歌的專利,會影響你的估值。
  • 如果你跟谷歌有專利糾紛,起訴人家前要三思,分分鐘反訴你。
  • 如果你是谷歌的專利律師,恭喜你成人生贏家。

Dropout是啥?

專利的名字是:解決神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過擬合的系統(tǒng)與方法 (英文如下) 。

被罵了三年,谷歌Dropout專利還是生效了,卡脖子預(yù)警

看看摘要,就知道Dropout的基本原理:

這是一個用來訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)。特征檢測器 (Feature Detectors) 上面,都連著一個開關(guān),至少網(wǎng)絡(luò)的某些層是這樣。

在每一個training case里,開關(guān)都會隨機關(guān)閉一些特征檢測器,是根據(jù)一個預(yù)先配置的概率來決定的。

然后,每個訓(xùn)練案例的權(quán)重,會被歸一化 (Normalized) ,以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在測試集上。

至于為什么能防過擬合,Hinton爺爺和小伙伴們,在CNN成名作ImageNet Classification with Deep Convolutional里面,大致講到了這樣的意思:

每次關(guān)掉一半的特征檢測器,每次訓(xùn)練的都是不一樣的網(wǎng)絡(luò)。然后取各種網(wǎng)絡(luò)的平均,用來預(yù)測。這樣可以提升模型的穩(wěn)定性,或是泛化能力,防止過擬合。

專利文件上填的發(fā)明者,也是這篇論文的各位作者,只不過申請者是谷歌:

被罵了三年,谷歌Dropout專利還是生效了,卡脖子預(yù)警

關(guān)于專利都包含了哪些內(nèi)容,谷歌列舉了20條,細數(shù)了各種想到、想不到的訓(xùn)練步驟:

被罵了三年,谷歌Dropout專利還是生效了,卡脖子預(yù)警

算是Dropout的一份優(yōu)秀使用說明了。

如果大家在打擊過擬合的過程中,產(chǎn)生了困惑,大可以進去查一查。

當然,這不是重點。

關(guān)鍵是,以后再用Dropout,會受到怎樣的限制?。?/p>

開源的重大障礙

名叫mtanti的網(wǎng)友問:

就是說我們以后都不能用Dropout了么?

樓下 (NicolasGuacamole) 的回答很精彩:

誰用了,就拿無人機除掉誰。

戲謔是其中一種態(tài)度,把它用正常的句子講出來就是:

谷歌也不會真的去用這項專利的。

當然,不是所有人都這樣看。

其實,早在三年前,這項專利已經(jīng)獲批,并且激起了嚴重的反彈。

被罵了三年,谷歌Dropout專利還是生效了,卡脖子預(yù)警

△ Dropout專利申請授予信息

至于是預(yù)見到了怎樣的未來,才會生出這樣的情緒,網(wǎng)友 (AnonMLResearcher) 認真地分析過:

曾經(jīng)有人說“不要怪玩家,要怪就怪制定游戲規(guī)則的人。”

就是說,我們不應(yīng)該指責谷歌,應(yīng)該指責專利制度。

既然允許這樣著名的抽象概念被注冊專利,谷歌也有他們的合法權(quán)利。

我只是害怕,這可能會對機器學(xué)習的學(xué)術(shù)研究帶來重要的損害。

在視覺領(lǐng)域,SIFT和SURF已經(jīng)被注冊了專利。這樣,像OpenCV這樣的開源庫,就十分困擾了。

repo里面沒有包含“不免費 (Nonfree) ”模塊,所以用戶要從源代碼開始自己搭建,就很麻煩。

以后,開源機器學(xué)習庫還是會遇到同樣的事情。

卡脖子預(yù)警

而且Dropout這樣的基礎(chǔ)算法成谷歌專利,之所以備受關(guān)注,影響還不止于開源社區(qū)。

網(wǎng)友 (AnonMLResearcher) 說:

這樣的專利,對任何年輕的機器學(xué)習公司都會有影響,讓他們更難吸引到投資——現(xiàn)在谷歌對許多算法已經(jīng)有知識產(chǎn)權(quán)了,(如果使用專利代碼) 隨時可能被起訴。

被罵了三年,谷歌Dropout專利還是生效了,卡脖子預(yù)警

一度引起廣泛討論的“徐匡迪之問”,也再次被拿出來討論。

今年5月,上海院士沙龍活動中,中國工程院院士徐匡迪等多位院士尖銳一問:中國有多少數(shù)學(xué)家投入到人工智能的基礎(chǔ)算法研究中?

尷尬現(xiàn)狀是,中國AI的應(yīng)用雖然當前如火如荼,但自主知識產(chǎn)權(quán)的底層框架和核心算法非常缺乏,更多還是依靠開源代碼和算法。

接受科技日報采訪的浙江大學(xué)應(yīng)用數(shù)學(xué)研究所所長孔德興教授就呼吁:如果缺少核心算法,當碰到關(guān)鍵性問題時,還是會被人“卡脖子”。

孔教授說,開源代碼是可以拿過來使用,但專業(yè)性、針對性不夠,效果往往不能滿足具體任務(wù)的實際要求。孔教授認為,是否掌握核心代碼將決定未來的AI“智力大比拼”中是否擁有勝算。

而今年一而再的例子已經(jīng)證明,核心算法靠燈塔,即便口碑如谷歌,可能也會有斷供的一天。

所以Dropout成谷歌專利,不只關(guān)于開源,不只停留在科研,還關(guān)乎更致命的自主核心算法和背后的“卡脖子”困境。

 

責任編輯:張燕妮 來源: 量子位
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