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《一日一析:“让机器学习思考的人”》 精选

已有 2441 次阅读 2019-3-1 23:34 |个人分类:立委科普|系统分类:科研笔记

白:“让机器学习思考的人”

wang:1.让 机器 学习 (思考的人) 2.(让 机器 学习 思考)的 人 3. (让 机器学习 思考)的人

李:parse parse:

这个 therefore 可能是个 bug,语义模块做因果关系过头了,走火入魔了?深度解析其他该有的关系都在 though。

wait a minute,好像也对,说的是,因为 X 促成了 event,X 是因,event 是果。这就是语义模块本来的因果关系逻辑,落在这句就是,thanks to “人”, (therefore)ML thinks now。这符合 “有多少人工 有多少智能,人是一切机器学习的原始发动机” 的因果本质。乍一看有点绕,是因为赶巧这一句不是一个 statement,而是一个定语从句修饰的NP。其结果,这个因果关系虽然不错,但实际上是隐含的因果(hidden causal links)。如果是一个NE,更加容易理解一些“”让机器学习思考的图灵大师“。因为图灵, 所以机器思考。我思故我在,图灵在故机器思。

wang:顺便一提,@wei 我对你的海量规则对系统的comment,回复一下写得有点多,发微博上了。

李:很好,拷贝留存如下

昨晚在一个群里就李老师说的内容提了一些问题,今天看到李老师详细回复,本想简单写写再发回群里,写完一看,这篇幅好像不适合放微信群里了,不如单发微博作为回复。李老师若觉不妥,告知我则立删。

@wei 中午看到李老师的后续回应, 现在正好有空这里回复一下。

看了李老师的后续内容,很是详细,而且前前后后已经考虑到很多方面,说明早有备货。大体勾勒一下:虽规则总量数万条,但通过分层(分组),就可以每组千条左右,规则之间的博弈也就在一个组内范围,即便组内的内斗激烈也不会引发组外的群组混战,这的确是“局部战役隔离解决”的最经济策略。另外,既然已经见识了规则系统的越大越不好对付的教训,想必肯定是避开了这个陷阱。一个组内至少再采用了共性+个性的两种及以上分支处理,先个性(词典)规则先前拦截,然后再共性来兜底,这样以来,一个组内可能内斗的程度又减轻不少,从走向来看,基本上是走大词典+小语法的组合路线,词典虽大但有索引方式来保速。如此以来,就把庞大的规则库,通过条块分割,把规则有序执行限制在了一个狭小的隔离河内,维护者在这样一个窄河里“捉鱼”确实容易得多。当然还有若干辅助策略,通过控局堵漏来进行加固。当然也看到“我是县长派来的”和“我是县长蹲点来的”有了不同的解析。这肯定不是一个简单“V”解决的,想必一定是词典策略起了作用。这词当然有丰富的语义信息了,我认为采用合适的语义范畴比词会有更好的覆盖性,尽管采用词准确性更高。

下面说下感受,必须承认之前本人还停留在规则系统教训的层面,另外,就是顾虑要扯入的人工工作量大的问题。若是李老师通过这样的俯瞰语言,化繁为简,调整规则能达到信手拈来,那么在机器学习满天飞的当下,这存量稀少的规则派之花,自有它的春天。如今是个多元的世界,允许各路英雄竞技,只要有独到之处,更何况人工智能皇冠上明珠,尚无人触及,怎下定论都是早。也曾闻工业界很多可靠的规则系统在默默运行,而学术界则只为提高小小百分点而狂堆系统,专挑好的蛋糕数据大把喂上,哪管产业是否能现实中落地。当然对于人工规则系统 VS 机器学习系统,能有怎样的结局,我确实没有定论,要么一方好的东西自然会好的走下去,要么两方都走得不错而难分输赢,或者发现只有结伴相携更能走远,那谁还能拦着么!

百花齐放,百家争鸣,各自在自己的路上,走出自己的精彩就好!世界本身就不是一种颜色,也不是一直就一种颜色

李:很赞。工作量大是所有专家编码、程序员编程的短板,自不必说。在一个好的机制平台架构下,规则应该可以非常容易编写和调试。规则应该看上去简单、透明,而不是需要玩精巧。像集成电路一样,能力不是每个单元的精巧,而是大量单元的组织集成。其实,半个世纪的持续探索,这种类似人海战术的规则海量快速编码迭代的路子是有了端倪了。说到底是数据制导,可以半自动进行,这与机器学习的海量数据训练,理据是相同的。昨天说自然语言是猫矢,应该学猫咪目标导向,反复迭代,不在一时一地的得失,不怕冗余,也不怕零星的中间错误。说的就是要创造一个环境,把小作坊的专家编码,变成可以工业化的规则流水线。以规则量取胜,而不是靠专家的精雕细刻。这条半自动的海量规则路线还在探索之中,但是前景已经相当清晰。

最后,符号规则不必争雄,游兵散勇也无法与正规军打遭遇战,但差异化总是优势与短板并存。寸有所长就是这个意思。大家在同一条路上跑,遇到困境与天花板都是类似的。这时候有人在另一条路上,保不准在最痛的某个部分,突然会有突破。原因无他,因为这力气使得角度不同,世界观不同,设计哲学不同。据说,NLU是AI皇冠上的明珠,是珠穆朗玛峰。

老友周明一直在为NLP鼓与呼,认定今后10年是NLP的黄金10年。AI似乎每天都在翻新,每周都有新闻,每月都有突破,浪头一个赶一个,新的算法、突破的model层出不穷,很多人惊呼“奇点”就要来临。为什么周老师还要提10年,对于AI进步主义者,这听上去简直是宇宙尺度了。为什么?无他,皇冠自有皇冠的难处,登顶珠峰绝非儿儿戏。唯此,有什么招使什么招吧,武器库还嫌武器多吗?


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