重塑千禧年代 第1471节(2/3)

易科是有“siri”这样的语音助手作为人工智能的实践，而吴恩达的团队不仅在卷积神经网络的研究，也在循环神经网络rnn的研究，他们认为后者更适合与语音助手相结合，但效果并不算很好，完全达不到想要的成绩。

不太白还是阿尔法，它们都是基于卷积神经网络的发展而来，这一基础是类似的，而它的突破源于2012年alex、ilya和hinton合作发表的关于alex度卷积神经网络的论文，也正是在这之后，相关的研究现了爆炸式的增。

这易科与谷歌以及场嘉宾的极其愉快，也让方卓颇为满意，他虽然不懂，但瞧着这样的场面就觉得知识被了脑里。

吴恩达表述了困惑，也谈了谈易科的解决方向。

对于许多人来说，这场闹也就看到这里了，但对从业者、研发人员来说，真正的分才刚刚开始，不论易科还是谷歌都在度学习dl领域有很的研究，这围棋对弈只是展的表象，里的运转与思考才是更让人重视的。

“因为自注意力self-attention更加调并行理，这是gpu更擅的。”黄

“self-attention可以行更好的并行计算能力，而不是像rnn那样行顺序理，它还能直接比较序列中任意两个位置的向量表示，这样就能更有效的捕捉和利用距离依赖关系，但rnn不行！”

参会的一分人赞同易科的解题思路，但谷歌方面却现了不同的声音。

有人觉得前一亮，有人觉得异想天开，还有人现场行快速的分析和演算。

第一排的方卓极其茫然，他扭询问旁边沉思的英伟达掌门人黄仁勋：“他们在讨论什么？”

他这边刚说话，谷歌自家dl的席尔瓦也反驳了乌思克尔特提的新路线，其中一个重要原因在于rnn的循环结构太符合大家对序列数据理的理解，即当前状态依赖于过去的信息，而自注意力的全局依赖一看就不如rnn直观。

他纳闷：“我怎么完全没听到类似的表述？”

“乌思克尔特说，gpu是最适合度学习技术的件。”黄仁勋给一句总结。

易科与谷歌的两大领导者都批评了自注意力self-attention，但乌思克尔特并不服气，他直接登台阐述自己更多的想法。

“ai是在围棋领域赢了人类，但这不是人类智慧的终结，反而是人类智慧的延伸，是科技的又一次步，也是对未来的又一次探索。”

“ai会以一让人惊叹的迭代速度化，我们今天汇聚在这里也是为了寻找正确的发展方向。”

方卓这看法的表达还是赢来了不少掌声与直播间的好评。

是它能够极大的解放人类的双手，这一天大概很远，但就像今天的‘太白’相较于上个月的它，已经又有步。”

而且，针对吴恩达与席尔瓦抨击的缺也给一些解决思路，比如，引位置编码，比如，行多注意力的研究。

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方卓：“？？？”

问题在哪里？

乌思克尔特研究的是谷歌的机翻译改方法，他的父亲就是计算语言学的教授，尽刚开始谷歌时对语言翻译的工作很不喜，但最终还是专注于这一领域的研究，而他近期正在琢磨的便是“自注意力self-attention”在相关领域的改善。

吴恩达与席尔瓦谈的是在alex之后的架构创新，是将传统的搜索算法与度学习模型的有效整合，以及，整个团队在局受野、参数共享与稀疏连接、平移不变这些方面的努力。

吴恩达作为易科“venus”项目的负责人之一，与谷歌旗公司的席尔瓦就dl的模型逻辑行了。

“为什么非要使用循环神经网络？”谷歌的乌思克尔特本来正在休假，但因为对dl的兴趣便报名过来，“为什么不试试自注意力self-attention？我认为它对nlp领域将会有更优秀的改变。”

“而且，自注意力模型必然因为序列中每对元素计算的注意力权重而有大的参数量，这极可能导致过拟合。”

只是，等到第二天，当吴恩达提团队在研发上的困惑时，激烈的辩论到来了。

“rnn虽然理论上也能捕捉距离依赖，但实际上往往因梯度消失或爆炸问题而难以实现！”

吴恩达很快明白这位谷歌研究员的意思，也在几经思索后给予反驳：“自注意力没有显式地编码位置信息，这就意味着如果以它为心的模型无法区分序列中相同词语在不同位置的意义差异，而在自然语言的理中，词语的语义又与位置密相关。”