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昨日，吳恩達在圣誕節(jié)之際回顧了2020年AI的一些重大發(fā)展，包括AI應(yīng)對新冠疫情、數(shù)據(jù)集存在種族偏見、對抗虛假信息算法、AlphaFold預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)、1750億參數(shù)的GPT-3出現(xiàn)等等。

吳恩達寄語：

親愛的朋友們，在過去的十年中，每年我都會飛往新加坡或香港，與我的母親一起慶祝她的12月22日的生日。今年，我們則是通過Zoom線上慶生。 盡管距離遙遠，但我仍然感到很高興，我的家人們可以從美國，新加坡，香港，香港和新西蘭一起線上聚會，并演唱同步性很差的“Happy Birthday To You”。

我希望我也可以和大家一起在Zoom通話，以祝大家節(jié)日快樂，新年快樂！

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節(jié)假日期間，我經(jīng)常想一想重要的人，回顧他們?yōu)槲一蛩怂龅氖?，并默默地表示我對他們的感謝。 這使我感到與他們的聯(lián)系更加緊密。

我覺得在我們遠離社交的假期中思考這一點非常有價值：誰是您生活中最重要的人，您可能出于什么原因要感謝他們？

無論是面對面的還是在線的，我都希望您能找到屬于自己的方式——在這個假期里培養(yǎng)于最重要的人之間的關(guān)系。

Keep learning!                 

 2020年回顧

 凡是過往 皆為序章

在過去一年，突如其來的傳染性冠狀病毒破壞了人們的正常生活，它所導(dǎo)致的社會裂痕也威脅到了我們的共同利益。

在這一年期間，有大量的機器學(xué)習工程師參與其中，設(shè)計了用于新冠肺炎（Covid-19）診斷和治療的工具、建立了識別仇恨言論和虛假信息的模型，并指出和強調(diào)了整個AI社區(qū)偏見的存在。

但是事情也有輕松的一面：這一年里可以將睡衣一鍵轉(zhuǎn)換成西裝的在家辦公工具、GPT-3語言模型、在AI輔助藝術(shù)和表演方面的引人入勝的實驗。

接下來請就讓我們一起探討過去一年我們的艱辛和輝煌。

應(yīng)對新冠疫情

AI加快了科學(xué)家對冠狀病毒疫苗的搜尋，全球的機器學(xué)習研究人員爭先恐后地利用AI技術(shù)來對抗冠狀病毒。例如：

1、巴黎和戛納市在公交車站、公共汽車和市場中使用計算機視覺評估法規(guī)的遵守情況。

2、多哥政府訓(xùn)練AI模型以識別衛(wèi)星圖像中的貧困地區(qū)，并精準分配救濟金給最需要的人。

3、聊天機器人提供了合成的虛擬朋友，供被疫情封鎖的人們聊天和調(diào)情。     

4、視頻會議公司為在線辦公提供AI模型，以過濾背景噪音，并將睡衣變成虛擬的商務(wù)正裝。

5、中國研究機構(gòu)合作開發(fā)了可在CT掃描中檢測Covid-19的AI模型，其準確度超過90％。 該模型已在七個國家/地區(qū)部署，代碼下載量超過300萬次。     

6、美國生物技術(shù)公司Moderna，其疫苗于12月份獲得美國食品藥品監(jiān)督管理局的批準，它使用機器學(xué)習來優(yōu)化mRNA序列以轉(zhuǎn)化為可以測試的分子。

此外，AI在治療Covid-19過程中也發(fā)揮了重要作用。例如，某非營利組織使用半監(jiān)督深度學(xué)習平臺篩選了14000種候選抗病毒藥物，該系統(tǒng)驗證了有望用于動物試驗的四種化合物。

我的立場：AI不是萬能藥，但這種新型、高傳染性冠狀病毒的問世已經(jīng)成為人類利用AI對抗傳染病能力的有力試驗。

Deepfake偽造“一切”

當生成對抗網(wǎng)絡(luò)滲透到文化、社會和科學(xué)領(lǐng)域時，它們正悄悄地在網(wǎng)絡(luò)中充斥著無底洞的合成圖像。

如我們所見，Deepfake出現(xiàn)在了主流娛樂活動、商業(yè)廣告、政治活動，甚至出現(xiàn)在紀錄片中，它被用來替換當事人的真實面貌以提供隱私保護。

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起初，圖像生成器在線前端的大肆使用并沒有引起人們的注意，直到2019年，一張“ This Person Does Not Exis”的逼真合成人像在網(wǎng)上盛傳，具有幽默感的程序員們受到啟發(fā)開始利用生成式對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）模仿現(xiàn)實世界的細節(jié)，如下：

1、經(jīng)過訓(xùn)練的Google Earth 可以使“This City Does Not Exist”產(chǎn)生大大小小定居點的鳥瞰圖。

2、“This Horse Does Not Exist” 可以生成各種各樣的姿勢、品種和形態(tài)的馬。

3、 “This Pizza Does Not Exist”，與真實的披薩相比，可能會缺少一些奶酪和醬汁的光澤感。

4、生成的不存在的中國山水畫，欺騙了眾多藝術(shù)愛好者。

        論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2011.05552.pdf

更多信息：GAN特刊包括Deepfake檢測，吳恩達對GAN發(fā)明人Lan Goodfellow的獨家訪談等。

https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-gan-special-issue-ian-goodfellow-for-real-detecting-fakes-including-minorities-synthesizing-training-data-applying-virtual-make-up

數(shù)據(jù)集存在種族偏見

深度學(xué)習的基本數(shù)據(jù)集開始受到廣泛關(guān)注。

由于數(shù)據(jù)集的編譯、標記和使用方式的不同，導(dǎo)致其在模型訓(xùn)練過程中會對社會邊緣化群體產(chǎn)生偏見。研究人員的審查促進了AI的改革，同時也加深了人們對AI所隱含的社會偏見的認識。今年涉及的典型案例包括：

1、知名計算機視覺數(shù)據(jù)集ImageNet被迫下架。ImageNet的創(chuàng)建者李飛飛及其同事對數(shù)據(jù)集進行了重新梳理，并刪除了WordNet詞匯數(shù)據(jù)庫帶來的種族主義、性別歧視和其他貶義標簽。   

2、一項研究發(fā)現(xiàn)，即使使用未經(jīng)標記的ImageNet數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，其模型也可能由于數(shù)據(jù)多樣性不足而引起偏差。

3、麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室撤回了Tiny Images數(shù)據(jù)集，原因是有外部研究人員發(fā)現(xiàn)該數(shù)據(jù)庫充斥著性暗示、種族歧視等大量不良標簽。

4、用于訓(xùn)練StyleGAN的數(shù)據(jù)集FlickrFaces-HQ（FFHQ）同樣缺乏足夠的多樣性?；赟tyleGAN模型訓(xùn)練的PULSE算法將美國黑人總統(tǒng)巴拉克·奧巴馬（Barack Obama）的肖像畫變成了白人。

（PULSE將提高低分辨率照片轉(zhuǎn)化為高分辨率的圖像）

在PULSE事件出現(xiàn)后，F(xiàn)acebook首席科學(xué)家Yann LeCun和當時Google AI倫理負責人Timnit Gebru之間展開了一場辯論，爭論的焦點在于：機器學(xué)習中的社會偏見是出自AI數(shù)據(jù)集，還是AI系統(tǒng)？      

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LeCun的立場是：模型在訓(xùn)練“存在偏見的數(shù)據(jù)集”之前不存在偏見，也就是模型本身不存在偏見，而且有偏見的數(shù)據(jù)集是可以修改的。 Gebru則表示：正如我們在信中所說的，這種偏見是在社會差異的背景下產(chǎn)生的，要消除AI系統(tǒng)的偏見，必須解決整個領(lǐng)域的差異。隨后，在關(guān)于偏見的進一步分歧中，Gebru和Google分道揚鑣。

我的立場：確保數(shù)據(jù)集中的偏見在任務(wù)開始時被刪除，這項重要的工作才剛剛開始。

更多信息：過去一年中有關(guān)減少技術(shù)偏見的研究報告。

https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-ais-progress-problem-recognizing-masked-faces-mapping-underwater-ecosystems-augmenting-feature

對抗虛假信息算法

全球新冠疫情和有爭議的美國大選掀起了一場虛假信息風暴，大型AI科技公司均受到了影響。

面對來自公眾日益增加的壓力——阻止煽動性謊言，F(xiàn)acebook、Google的YouTube部門以及Twitter在爭相更新其推薦引擎。據(jù)了解，紀錄片Netflix對他們進行了嚴厲的痛斥；美國國會議員對他們展開了調(diào)查；民意測驗顯示，他們已經(jīng)失去了大多數(shù)美國人的信任。

這幾家公司嘗試通過各種算法和策略解決虛假信息問題，例如：

1、在發(fā)現(xiàn)了數(shù)百個包含AI生成的虛假頭像的用戶個人資料后，F(xiàn)acebook嚴厲打擊了被認為有誤導(dǎo)性的操縱媒體，并徹底禁止了Deepfake視頻。該公司繼續(xù)開發(fā)深度學(xué)習工具，以檢測仇恨言論，導(dǎo)致偏見的模因以及有關(guān)Covid-19的錯誤信息。

2、YouTube開發(fā)了一個分類器來識別違規(guī)內(nèi)容：包括仇恨言論、陰謀論、醫(yī)學(xué)錯誤信息以及其它惡意視頻。

3、Facebook和Twitter關(guān)閉了他們認為是擾亂國家宣傳活動的賬戶。

4、這三家公司在含有美國大選誤導(dǎo)性信息內(nèi)容中均添加了免責聲明。 Twitter采取了最嚴格的政策，直接舉報了唐納德·特朗普總統(tǒng)的虛假推文。

不過，他們顯然沒有做出觸及底線的更改，而且其改革可能也不會持續(xù)很久，因為他們的政策有的已經(jīng)松懈，有的已經(jīng)發(fā)生了適得其反的效果。比如：

• 今年6月，《華爾街日報》報道說，一些Facebook高管已經(jīng)停止使用部分監(jiān)管工具。該公司后來撤銷了在選舉期間使用的修改算法，因為它促進了某些新聞源的知名度。Facebook不夠誠意的做法已經(jīng)導(dǎo)致了一些員工辭職。

• YouTube采用的算法成功減少了虛假信息內(nèi)容創(chuàng)作者的訪問量。但它也增加了某些經(jīng)常傳播同樣可疑信息的大型實體的訪問量，例如福布斯新聞。

我的立場：目前在這場貓和老鼠的游戲中，尚無明確的方法能夠贏得那些造謠者或虛假內(nèi)容傳播者，但是貓在這場游戲中必須保持領(lǐng)先的地位，否則將會失去公眾的信任，或者遭到監(jiān)管機構(gòu)的調(diào)查。           

AlphaFold預(yù)測蛋白質(zhì)三維結(jié)構(gòu)

AI在醫(yī)學(xué)制度上阻礙的減少，為深度學(xué)習在醫(yī)療設(shè)備和治療中的廣泛應(yīng)用奠定了基礎(chǔ)。

前不久，DeepMind的AlphaFold模型在短短幾個小時內(nèi)就確定了蛋白質(zhì)的三維結(jié)構(gòu)，其對研發(fā)新型藥物的承諾和對生物學(xué)的洞察迅速引起了人們的關(guān)注。據(jù)了解，醫(yī)療機構(gòu)已經(jīng)采取了行動將此類技術(shù)納入了主流醫(yī)學(xué)實踐中。

以下制度上的轉(zhuǎn)變提高了醫(yī)療AI的知名度，也讓它越來越受到認可。

1、美國最大的醫(yī)療保險公司已同意向某些使用了機器學(xué)習設(shè)備的醫(yī)生提供補償。

2、美國食品藥品監(jiān)督管理局（FDA）批準了幾種新的基于AI的治療方法和設(shè)備，例如心臟超聲檢查系統(tǒng)。

3、一個跨學(xué)科的國際醫(yī)學(xué)專家小組介紹了兩個協(xié)議：Spirit和Consort，該協(xié)議旨在確?；贏I的臨床試驗?zāi)軌蜃裱罴褜嵺`，同時，便于外部評審人驗證試驗成果并進行報告。

我的立場：AI在醫(yī)學(xué)中的應(yīng)用要求醫(yī)生和醫(yī)院重新組織其工作流程，這在一定程度上延緩了AI應(yīng)用的進度。一旦FDA和醫(yī)療保障制度變得更加明朗，臨床醫(yī)生就會獲得更大的動力去做出改變以適應(yīng)它們。

更多信息：Deeplearning AI醫(yī)療?？ㄉ疃葘W(xué)習在診斷、預(yù)防和治療方面的應(yīng)用，以及AI醫(yī)學(xué)教父Eric Topol的獨家專訪。

https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-ai-for-medicine-special-eric-topols-planetary-health-system-discovering-drugs-diagnosing-heart-disease-predicting-infections-alexa-for-doctors

GPT-3解鎖寫作新方式

自然語言處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體積越來越大，功能也越來越豐富、有趣。例如GPT-3可以用來寫作畫圖敲代碼玩游戲等，被網(wǎng)友們玩出了50多種新用法。

GPT-3是OpenAI打造的包含1750億參數(shù)的文本生成器，它展示了自然語言處理方面的持續(xù)進步。同時，它展現(xiàn)了機器學(xué)習領(lǐng)域的廣泛趨勢：模型參數(shù)呈指數(shù)增長，無監(jiān)督學(xué)習成為主流，且越來越普遍。   

1、GPT-3的寫作能力比上一代GPT-2更加強大，以至于用它來撰寫博客文章和Reddit評論時，成功欺騙了很多人類讀者。另外，也有很多人以不同的方式展現(xiàn)了GPT-3的創(chuàng)造性，例如撰寫哲學(xué)文章、與歷史人物對話。 

 圖注：AI生成的哲學(xué)文章

2、語言模型促進了商業(yè)工具的發(fā)展，例如幫助Apple自動更正功能區(qū)分不同語言；讓Amazon的語音小助手Alexa能夠跟隨對話內(nèi)容切換；更新機器人律師，對非法稱呼美國公民的電話銷售商提起訴訟。

3、OpenAI的GPT-2訓(xùn)練Pixel數(shù)據(jù)生成iGPT，iGPT通過填充部分模糊的內(nèi)容以生成怪異的圖像。

我的立場：語言模型顯然越大越好，但它還不止于此。 iGPT預(yù)示著在圖像和文字上訓(xùn)練的模型，至少在OpenAI的工作中，它可能比2020年的巨型語言模型更聰明、更怪異。

更多信息：NLP特刊包括有關(guān)如何消除偏見，以及對NLP先驅(qū)Noam Shazeer的獨家采訪。

https://blog.deeplearning.ai/blog/the-batch-nlp-special-issue-powerful-techniques-from-amazon-apple-facebook-google-microsoft-salesforce