当前（2020年）机器学习中有哪些研究方向特别的坑？
2020年，机器学习领域依旧是风起云涌，创新层出不穷。但与此同时，也有一些研究方向，乍一看光鲜亮丽，实际操作起来却像是钻进了“坑”里，耗费大量精力却收效甚微，甚至可能走向死胡同。我来给你掰扯掰扯，看看哪些地方需要留神。
1. 过于追求“通用人工智能”（AGI）的“一步到位”方法
AGI，也就是通用人工智能，是机器学习的终极目标之一。然而，目前很多研究热衷于构建一个能够解决一切问题的“超级模型”。听起来很诱人，但实际操作起来，这更像是在追逐一个海市蜃楼。
问题的本质： 真正的智能，尤其是人类的智能，是建立在漫长的演化、丰富的经验、深刻的理解以及灵活的适应能力之上的。试图通过一个单一的、巨大的模型，在一次性的训练中就“学会”所有的事情，这忽略了智能的复杂性和动态性。
具体表现：
巨大的模型参数和训练数据： 为了“包罗万象”，模型参数被不断堆叠，训练数据量也呈指数级增长。这导致了极高的计算成本、能源消耗，以及难以承受的存储和维护压力。
缺乏可解释性和鲁棒性： 如此庞大的模型，其内部机制往往如同一个黑箱，我们很难理解它为什么做出某个决策，也难以预测它在遇到未见过的数据或情境时会发生什么。这在很多对安全性要求极高的领域（如医疗、自动驾驶）是致命的。
“幻觉”和低效： 尽管模型可能在某些任务上表现惊人，但它也很容易产生“幻觉”，即一本正经地胡说八道。并且，由于其通用性，它在执行特定、精细的任务时，效率可能远不如专门为该任务设计的模型。
“一刀切”的训练范式： 这种方法往往依赖于大规模的监督学习，但现实世界中的很多任务，我们并没有足够的高质量标注数据。而且，即使有数据，一次性的“吞食”所有信息，也可能导致模型在不同领域之间的知识迁移和融合出现问题。
更务实的方向： 与其追求一步登天的AGI，不如专注于构建更具“模块化”、“组合性”和“适应性”的智能系统。研究如何让模型更好地进行“持续学习”、“迁移学习”、“少样本学习”，以及如何通过“强化学习”与环境交互来逐步积累经验和知识，这可能才是通往更接近AGI的更可靠路径。
2. 盲目追求SOTA（StateoftheArt）的“论文竞赛”
在学术界，尤其是在一些热门的比赛和顶会，很多研究者陷入了一种“SOTA陷阱”。为了在某个数据集上取得微小的精度提升，不惜投入海量计算资源，设计出极其复杂、难以复现的模型。
问题的本质： SOTA的进步固然重要，但如果这种进步是以牺牲模型的可复现性、可解释性、效率和实际应用价值为代价，那么它的意义就大打折扣了。很多时候，SOTA的突破只是在特定数据集上的“特技表演”，而难以推广到更广泛的实际场景。
具体表现：
对特定数据集的“过拟合”： 研究者可能会花费大量时间去研究某个数据集的特性，从而设计出能够“恰好”在该数据集上表现优异的模型，但这种模型在稍有不同的数据集上可能表现惨淡。
超参数调优的“炼丹术”： 为了挤出最后一点性能，研究者会进行极其耗时和耗力的超参数搜索，但这往往是一种“玄学”，难以形成通用的方法论，也暴露了模型本身在泛化能力上的不足。
模型复杂度的爆炸： 为了提升性能，模型层数、参数量不断增加，导致训练时间成倍增长，部署也变得困难。
忽视实际部署的挑战： 很多SOTA模型可能需要强大的GPU集群才能运行，这对于大多数企业和开发者来说是无法承受的。
更值得关注的方向：
效率和资源消耗： 研究更轻量级、更高效的模型，以及如何在资源受限的环境下进行部署。
鲁棒性和泛化能力： 关注模型在不同数据集、不同噪声干扰下的表现，以及如何提升模型的泛化能力。
可解释性和可信赖性： 研发能够解释决策过程的模型，提高其透明度和可信度。
实际应用中的落地： 解决那些真正影响人们生活、具有商业价值的实际问题，而不是仅仅在学术竞赛中刷分。
3. 忽视数据质量和数据偏差的“模型万能论”
很多人认为，只要模型足够强大，就能弥补数据中的不足。但现实是，数据是机器学习的基石，如果基石不稳，再精美的建筑也可能摇摇欲坠。
问题的本质： 垃圾进，垃圾出。如果训练数据存在严重的偏差、错误或不代表真实世界的情况，那么模型无论多么先进，其学习到的结果都将是错误的或不公平的。
具体表现：
对偏差的“盲目相信”： 数据集中存在的性别、种族、社会经济地位等偏差，会被模型“原封不动”地学习并放大。例如，招聘系统可能因为历史数据中的性别偏见而歧视女性求职者。
对数据噪声的“无能为力”： 错误标注、缺失值、不一致的数据格式等问题，如果没有得到有效处理，会严重影响模型的训练和性能。
“幸存者偏差”的陷阱： 例如，分析历史用户数据时，往往只包含了活跃用户，而忽略了那些已经流失的用户，这会使得模型对用户行为的预测产生偏差。
数据收集的“懒惰”： 过于依赖现有的数据集，而忽视了对数据进行清洗、预处理、增强和主动收集更具代表性的数据。
关键的研究和实践：
数据清洗和预处理： 投入更多精力进行数据质量的检查和修复，是至关重要的一步。
偏差检测和缓解： 研发工具和方法来识别和纠正数据中的偏差，确保模型的公平性。
数据增强和生成： 通过数据增强技术创造更多样化的训练样本，或者利用生成模型生成高质量的合成数据。
主动学习和众包： 探索更高效的数据标注策略，减少人力成本，同时提高数据质量。
关注“负样本”的收集： 在某些任务中，负样本（即不满足某个条件的情况）的收集和处理同样重要。
4. 对“自监督学习”和“少样本学习”的过分乐观，忽略其局限性
自监督学习（SelfSupervised Learning, SSL）和少样本学习（FewShot Learning, FSL）在近年来获得了巨大的关注，它们承诺能够从无标注或少量标注的数据中学习。听起来很美妙，但现实应用中，它们的“坑”也不少。
问题的本质：
自监督学习： 虽然SSL在预训练阶段可以利用海量无标注数据学习到有用的表示，但这些表示是否能直接迁移到下游任务，以及迁移效果有多好，很大程度上取决于预训练任务的设计和下游任务的性质。并非所有SSL方法都能带来显著的泛化能力提升。
少样本学习： FSL的目标是在只有少量样本的情况下学习新概念，这非常吸引人，但目前的方法往往非常脆弱，对少量样本的敏感度极高，且在处理具有高度变异性的类别时表现不佳。
具体表现：
SSL的“预训练陷阱”： 很多研究者发现，精心设计的SSL预训练模型，在下游任务上的表现，可能并不比在有标注数据上直接训练的监督模型更好，甚至更差。预训练任务的设计至关重要，而很多设计可能并不具有普适性。
SSL的“计算成本”： 虽然SSL利用了无标注数据，但其预训练过程本身往往需要极大的计算资源，这可能比直接使用少量的标注数据训练模型还要昂贵。
FSL的“泛化瓶颈”： FSL模型在处理与训练数据分布差异较大的新任务时，很容易失效。而且，所谓的“少样本”，其具体数量的定义也比较模糊，在实际应用中，即使是几十个样本，也可能难以让模型稳定学习。
FSL的“元学习”争议： 一些FSL方法依赖于“元学习”（MetaLearning），即“学会学习”。但元学习本身的研究也存在很多挑战，其泛化能力、收敛速度和可解释性都有待提升。
更成熟和实际的关注点：
SSL与下游任务的“对齐”： 研究如何设计更有效的预训练任务，使其学习到的表示与下游任务更加相关。
SSL的“高效预训练”： 探索更轻量级、更快速的SSL预训练方法。
FSL的“鲁棒性提升”： 研究如何让FSL模型对噪声、样本扰动等更加鲁棒。
FSL与“迁移学习”的结合： 探索如何更好地将大规模预训练模型（可能通过SSL）的能力迁移到少样本场景。
“知识蒸馏”在FSL中的应用： 利用Teacher模型来指导Student模型在少样本情况下的学习。
5. 过于依赖“端到端”模型，忽视“模块化”和“可组合性”
深度学习的成功很大程度上源于其“端到端”的学习能力，即直接从原始输入到最终输出。但这种模式在很多复杂系统中也带来了问题。
问题的本质： 现实世界的问题往往是复杂的，可以分解为多个子问题。而一个庞大的端到端模型，一旦出错，很难定位问题根源，也很难进行针对性的改进。
具体表现：
“黑箱”的加剧： 端到端模型通常更加封闭，其内部工作机制更难理解，也更难对其进行调试和优化。
难以融入“先验知识”： 很多问题存在人类已知的领域知识或常识，端到端模型往往难以有效地融入这些知识，而需要通过大量数据来“重新学习”。
“局部优化”的陷阱： 端到端模型可能在整体性能上看起来不错，但其内部的某些模块可能并没有得到最优的训练，导致整体性能存在瓶颈。
“可复用性”差： 一个为特定任务训练的端到端模型，很难将其中的某个部分直接迁移到另一个任务中，需要重新训练。
值得关注的替代或补充方向：
“模块化”神经网络： 将复杂问题分解为多个可管理的模块，每个模块负责一个子任务，然后将这些模块组合起来。
“可组合性”学习： 研究如何让模型能够像乐高积木一样，自由组合不同的组件来解决新问题。
“神经符号方法”： 将深度学习与传统的符号推理相结合，既能利用数据驱动的模式识别能力，又能融入符号逻辑的严谨性。
“因果推断”的融入： 关注模型是否能够理解事物之间的因果关系，而不仅仅是相关性。
总的来说，2020年机器学习的研究，依旧充满挑战和机遇。与其盲目追逐时髦的技术概念，更重要的是保持批判性思维，深入理解问题的本质，注重数据的质量和模型的鲁棒性，并始终以解决实际问题为导向。希望这些“坑”的分析，能让你在探索机器学习的道路上少走弯路。
1. 过于追求“通用人工智能”（AGI）的“一步到位”方法
AGI，也就是通用人工智能，是机器学习的终极目标之一。然而，目前很多研究热衷于构建一个能够解决一切问题的“超级模型”。听起来很诱人，但实际操作起来，这更像是在追逐一个海市蜃楼。
问题的本质： 真正的智能，尤其是人类的智能，是建立在漫长的演化、丰富的经验、深刻的理解以及灵活的适应能力之上的。试图通过一个单一的、巨大的模型，在一次性的训练中就“学会”所有的事情，这忽略了智能的复杂性和动态性。
具体表现：
巨大的模型参数和训练数据： 为了“包罗万象”，模型参数被不断堆叠，训练数据量也呈指数级增长。这导致了极高的计算成本、能源消耗，以及难以承受的存储和维护压力。
缺乏可解释性和鲁棒性： 如此庞大的模型，其内部机制往往如同一个黑箱，我们很难理解它为什么做出某个决策，也难以预测它在遇到未见过的数据或情境时会发生什么。这在很多对安全性要求极高的领域（如医疗、自动驾驶）是致命的。
“幻觉”和低效： 尽管模型可能在某些任务上表现惊人，但它也很容易产生“幻觉”，即一本正经地胡说八道。并且，由于其通用性，它在执行特定、精细的任务时，效率可能远不如专门为该任务设计的模型。
“一刀切”的训练范式： 这种方法往往依赖于大规模的监督学习，但现实世界中的很多任务，我们并没有足够的高质量标注数据。而且，即使有数据，一次性的“吞食”所有信息，也可能导致模型在不同领域之间的知识迁移和融合出现问题。
更务实的方向： 与其追求一步登天的AGI，不如专注于构建更具“模块化”、“组合性”和“适应性”的智能系统。研究如何让模型更好地进行“持续学习”、“迁移学习”、“少样本学习”，以及如何通过“强化学习”与环境交互来逐步积累经验和知识，这可能才是通往更接近AGI的更可靠路径。
2. 盲目追求SOTA（StateoftheArt）的“论文竞赛”
在学术界，尤其是在一些热门的比赛和顶会，很多研究者陷入了一种“SOTA陷阱”。为了在某个数据集上取得微小的精度提升，不惜投入海量计算资源，设计出极其复杂、难以复现的模型。
问题的本质： SOTA的进步固然重要，但如果这种进步是以牺牲模型的可复现性、可解释性、效率和实际应用价值为代价，那么它的意义就大打折扣了。很多时候，SOTA的突破只是在特定数据集上的“特技表演”，而难以推广到更广泛的实际场景。
具体表现：
对特定数据集的“过拟合”： 研究者可能会花费大量时间去研究某个数据集的特性，从而设计出能够“恰好”在该数据集上表现优异的模型，但这种模型在稍有不同的数据集上可能表现惨淡。
超参数调优的“炼丹术”： 为了挤出最后一点性能，研究者会进行极其耗时和耗力的超参数搜索，但这往往是一种“玄学”，难以形成通用的方法论，也暴露了模型本身在泛化能力上的不足。
模型复杂度的爆炸： 为了提升性能，模型层数、参数量不断增加，导致训练时间成倍增长，部署也变得困难。
忽视实际部署的挑战： 很多SOTA模型可能需要强大的GPU集群才能运行，这对于大多数企业和开发者来说是无法承受的。
更值得关注的方向：
效率和资源消耗： 研究更轻量级、更高效的模型，以及如何在资源受限的环境下进行部署。
鲁棒性和泛化能力： 关注模型在不同数据集、不同噪声干扰下的表现，以及如何提升模型的泛化能力。
可解释性和可信赖性： 研发能够解释决策过程的模型，提高其透明度和可信度。
实际应用中的落地： 解决那些真正影响人们生活、具有商业价值的实际问题，而不是仅仅在学术竞赛中刷分。
3. 忽视数据质量和数据偏差的“模型万能论”
很多人认为，只要模型足够强大，就能弥补数据中的不足。但现实是，数据是机器学习的基石，如果基石不稳，再精美的建筑也可能摇摇欲坠。
问题的本质： 垃圾进，垃圾出。如果训练数据存在严重的偏差、错误或不代表真实世界的情况，那么模型无论多么先进，其学习到的结果都将是错误的或不公平的。
具体表现：
对偏差的“盲目相信”： 数据集中存在的性别、种族、社会经济地位等偏差，会被模型“原封不动”地学习并放大。例如，招聘系统可能因为历史数据中的性别偏见而歧视女性求职者。
对数据噪声的“无能为力”： 错误标注、缺失值、不一致的数据格式等问题，如果没有得到有效处理，会严重影响模型的训练和性能。
“幸存者偏差”的陷阱： 例如，分析历史用户数据时，往往只包含了活跃用户，而忽略了那些已经流失的用户，这会使得模型对用户行为的预测产生偏差。
数据收集的“懒惰”： 过于依赖现有的数据集，而忽视了对数据进行清洗、预处理、增强和主动收集更具代表性的数据。
关键的研究和实践：
数据清洗和预处理： 投入更多精力进行数据质量的检查和修复，是至关重要的一步。
偏差检测和缓解： 研发工具和方法来识别和纠正数据中的偏差，确保模型的公平性。
数据增强和生成： 通过数据增强技术创造更多样化的训练样本，或者利用生成模型生成高质量的合成数据。
主动学习和众包： 探索更高效的数据标注策略，减少人力成本，同时提高数据质量。
关注“负样本”的收集： 在某些任务中，负样本（即不满足某个条件的情况）的收集和处理同样重要。
4. 对“自监督学习”和“少样本学习”的过分乐观，忽略其局限性
自监督学习（SelfSupervised Learning, SSL）和少样本学习（FewShot Learning, FSL）在近年来获得了巨大的关注，它们承诺能够从无标注或少量标注的数据中学习。听起来很美妙，但现实应用中，它们的“坑”也不少。
问题的本质：
自监督学习： 虽然SSL在预训练阶段可以利用海量无标注数据学习到有用的表示，但这些表示是否能直接迁移到下游任务，以及迁移效果有多好，很大程度上取决于预训练任务的设计和下游任务的性质。并非所有SSL方法都能带来显著的泛化能力提升。
少样本学习： FSL的目标是在只有少量样本的情况下学习新概念，这非常吸引人，但目前的方法往往非常脆弱，对少量样本的敏感度极高，且在处理具有高度变异性的类别时表现不佳。
具体表现：
SSL的“预训练陷阱”： 很多研究者发现，精心设计的SSL预训练模型，在下游任务上的表现，可能并不比在有标注数据上直接训练的监督模型更好，甚至更差。预训练任务的设计至关重要，而很多设计可能并不具有普适性。
SSL的“计算成本”： 虽然SSL利用了无标注数据，但其预训练过程本身往往需要极大的计算资源，这可能比直接使用少量的标注数据训练模型还要昂贵。
FSL的“泛化瓶颈”： FSL模型在处理与训练数据分布差异较大的新任务时，很容易失效。而且，所谓的“少样本”，其具体数量的定义也比较模糊，在实际应用中，即使是几十个样本，也可能难以让模型稳定学习。
FSL的“元学习”争议： 一些FSL方法依赖于“元学习”（MetaLearning），即“学会学习”。但元学习本身的研究也存在很多挑战，其泛化能力、收敛速度和可解释性都有待提升。
更成熟和实际的关注点：
SSL与下游任务的“对齐”： 研究如何设计更有效的预训练任务，使其学习到的表示与下游任务更加相关。
SSL的“高效预训练”： 探索更轻量级、更快速的SSL预训练方法。
FSL的“鲁棒性提升”： 研究如何让FSL模型对噪声、样本扰动等更加鲁棒。
FSL与“迁移学习”的结合： 探索如何更好地将大规模预训练模型（可能通过SSL）的能力迁移到少样本场景。
“知识蒸馏”在FSL中的应用： 利用Teacher模型来指导Student模型在少样本情况下的学习。
5. 过于依赖“端到端”模型，忽视“模块化”和“可组合性”
深度学习的成功很大程度上源于其“端到端”的学习能力，即直接从原始输入到最终输出。但这种模式在很多复杂系统中也带来了问题。
问题的本质： 现实世界的问题往往是复杂的，可以分解为多个子问题。而一个庞大的端到端模型，一旦出错，很难定位问题根源，也很难进行针对性的改进。
具体表现：
“黑箱”的加剧： 端到端模型通常更加封闭，其内部工作机制更难理解，也更难对其进行调试和优化。
难以融入“先验知识”： 很多问题存在人类已知的领域知识或常识，端到端模型往往难以有效地融入这些知识，而需要通过大量数据来“重新学习”。
“局部优化”的陷阱： 端到端模型可能在整体性能上看起来不错，但其内部的某些模块可能并没有得到最优的训练，导致整体性能存在瓶颈。
“可复用性”差： 一个为特定任务训练的端到端模型，很难将其中的某个部分直接迁移到另一个任务中，需要重新训练。
值得关注的替代或补充方向：
“模块化”神经网络： 将复杂问题分解为多个可管理的模块，每个模块负责一个子任务，然后将这些模块组合起来。
“可组合性”学习： 研究如何让模型能够像乐高积木一样，自由组合不同的组件来解决新问题。
“神经符号方法”： 将深度学习与传统的符号推理相结合，既能利用数据驱动的模式识别能力，又能融入符号逻辑的严谨性。
“因果推断”的融入： 关注模型是否能够理解事物之间的因果关系，而不仅仅是相关性。
总的来说，2020年机器学习的研究，依旧充满挑战和机遇。与其盲目追逐时髦的技术概念，更重要的是保持批判性思维，深入理解问题的本质，注重数据的质量和模型的鲁棒性，并始终以解决实际问题为导向。希望这些“坑”的分析，能让你在探索机器学习的道路上少走弯路。
网友意见
- Graphical Model
2. Determinantal Point Process - 强行发了40多篇ICML、NIPS
3. Manifold learning - 只能用在有一定李群结构的问题上，要不然每迭代一步都要算一次黎曼度量，这玩意儿也基本没人搞了
4. 偏 theory 的东西
5. Kernel method
6. Random feature
7. 传统的统计学方法 - 比如有些还在用 spectrogram 一类的东西搞time series，这是极其落后的。
8. 各种 optimization，包括各种 integer programming 一类的
9. 各种离散的问题
10. Game theory
11. Coding Theory - 比如一个加密过程，密文已经被证明是不可恢复的（在不知道明文和秘钥时），这种强行用机器学习搞，也是搞不出来的。
12. Event Driven Problem - 包括 financial return、demand estimation 一类的，属于强行预测。
13. Projective Clustering 还有 Set Cover 等 NP 问题的近似算法 - APPROX hard
14. Sparse Recovery - 早就没人搞了吧，还有 sparse representation 这种，现在都是各种deep representation，sparse representation……
15. 非前沿的模型
16. 用什么 mathematical logic 一类的搞 AI，跟 rule based 差不多吧，有可能在一些需要很强解释性的（比如医疗一类的）上面能用到吧，其实和枚举差不多。DNN 之前 Google 搞了很多这种的，现在无一例外都被淘汰了。
17. Sketching 和 coreset
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