如何评价 UCLA 朱松纯教授近日访谈中对深度学习的批评？
核心批评一：深度学习的“黑箱”属性与可解释性困境
朱教授首先指出了深度学习模型最令人诟病的一点——其“黑箱”属性。他强调，虽然深度学习在诸如图像识别、自然语言处理等任务上取得了惊人的成果，但其内部运作机制却异常复杂且难以理解。我们往往只能看到输入和输出之间的关系，却很难确切地知道模型是如何做出某个决策的，以及为什么会这样做。
这种缺乏可解释性带来了一系列严峻的挑战。在需要高度信任和责任的领域，比如医疗诊断、自动驾驶、金融风控等，一个“黑箱”模型是难以令人信服的。如果一个深度学习模型误判了病情，导致了不当治疗；或者在自动驾驶场景中发生了致命事故，我们却无法追溯原因，那么这种技术的可靠性和安全性就大打折扣。朱教授认为，当前深度学习的研究方向过于侧重于模型的性能提升，而对“理解”这一环节的投入相对不足，这可能导致我们走上一条“知其然而不知其所以然”的危险道路。
核心批评二：对“涌现”能力的过度乐观与对因果关系的忽视
朱教授对当前学术界和业界对深度学习“涌现”能力的过度乐观也表达了担忧。他指出，一些研究者将模型在训练过程中意外表现出的某些能力，如在大型语言模型中出现的“思维”或“推理”能力，视为一种质的飞跃。然而，朱教授认为，这种“涌现”很可能只是大量数据和计算堆砌下的统计规律的显现，而非真正意义上的理解和因果推理。
他强调，人类的智能并非仅仅是模式识别和统计关联，更重要的是具备对因果关系的深刻理解。我们能够理解“因为A所以B”的逻辑，并能基于这种因果关系进行规划、预测和反事实推断。而目前的深度学习模型，尽管能模仿出一些人类的语言模式，但其背后是否真正掌握了因果关系，朱教授表示怀疑。他认为，如果缺乏对因果关系的深入探索，深度学习的进步可能会遇到瓶颈，无法真正突破到更高级别的智能。
核心批评三：对数据和算力的过度依赖与“工程奇迹”的警惕
朱教授还对深度学习对海量数据和超大规模算力的极度依赖提出了质疑。他认为，当前深度学习的成功很大程度上是“工程奇迹”，是大量数据和算力堆叠的产物，而非在理论上实现了重大的突破。他类比说，就像一个学生通过死记硬背大量题目，可以在考试中取得好成绩，但这并不代表他真正理解了知识的内在联系。
他担心，这种对数据和算力的依赖会形成一种“路径锁定”，使得研究者们更容易沉迷于通过增加数据量和模型规模来解决问题，而忽视了更根本性的算法创新和理论研究。这种模式在资源有限的环境下是不可持续的，也可能限制了人工智能的普及和更广泛的应用。
朱教授观点的深远意义与可能的反思
朱松纯教授的批评并非是要否定深度学习的成就，而是为了引导学界和业界进行更深入的反思。他的观点可以总结为以下几个方面：
回归科学的本质： 科学研究不仅要追求现象的解释和预测，更要追求机制的理解和因果的探究。深度学习在“预测”层面取得了巨大成功，但在“理解”和“因果”层面仍有很长的路要走。
警惕“唯数据、唯算力”的倾向： 强调理论研究和算法创新，而非仅仅依赖于“喂养”模型。探索更高效、更具泛化能力的学习方法至关重要。
关注“小样本学习”与“常识推理”： 人类智能的一个重要特征是能够在少量样本甚至零样本的情况下学习新事物，并具备丰富的常识。这方面是当前深度学习的软肋。
推动AI的普适性与民主化： 如果AI的进步仅仅依赖于少数拥有海量数据和算力的大公司，那么其普适性和社会效益将大打折扣。我们需要发展更易于获取、更易于理解、更易于部署的AI技术。
总而言之，朱松纯教授的批评为当前火热的深度学习浪潮浇上了一盆“冷水”，也为未来的AI研究指明了新的方向。他的话提醒我们，在追求技术进步的同时，不能忽略对科学本质的坚守，不能迷失在数据和算力的海洋中，更不能忘记人工智能的最终目标是服务于人类，而服务于人类的前提是对其有更深刻、更可靠的理解。这是一种建设性的批判，值得所有关心人工智能发展的人深思。
网友意见
你好。我叫张拳石，是朱老师的博士后，长期带队研究interpretable representations of neural networks。关于问题"朱教授不少学生也是做深度学习的，不知道是否规避了文中的批评"，我来回答一下。
其实我已经在早前的知乎文章《可解释性与deep learning的发展》zhuanlan.zhihu.com/p/30074544中回答了这个问题。
虽然基于目前的深度神经网路框架，完全清晰地拆分开模型（表达）、算法、和实现的三层结构有一定的困难，但是我们一直在朝着构建一个清晰表达的方向上努力，而且已经沿着这个方向做了一些工作。
试想，未来神经网络的结构和loss的复杂度极度复杂，如何才能保证有效的训练，保证网络学到了正确的表达，而不是建模了一种dataset bias (黑箱测试的高正确率无法保证网络建模了正确的知识，见论文arXiv:1710.10577)？如何才能建模一个universal net？需要在哪个层面上对网络知识进行整合？这些看似不着边际的问题，其实本质上都与今天讨论的网络模型的表达方式息息相关。
学者需要提高现有技术的精度，更需要找到瓶颈性的问题，更需要为多年后的发展找到新的方向。走新路的代价可能是经历更多的失败，或者文章数量减半。这就像生物进化，（如果仅仅从短期来看）最保险的策略就是“不要变异”，因为传统的往往是最work的最受欢迎的，变异出来的多是怪胎。不过还好，沿着构建清晰表达的方向，经过大量的尝试，还可以做出一些新东西。
比如在"Interpreting CNN knowledge via an Explanatory Graph" in AAAI 2018一文主要介绍了如何把一个CNN（pre-trained for object classification）的conv-layer内部知识转化成一个graphical model。在另一篇文章"Interpretable Convolutional Neural Networks"中，我介绍了如何端对端的学习一个CNN，使得其内部高层conv-layer的每个filter自动的表示某个object part。算法并不需要人为的标注object parts或texture作为额外的supervision，而是为这些filters添加一个prior constraint，使得在训练过程中自动回归的某种object part。
当然，这些方法只是一些初步的技术，还谈不上是什么解决方案，今后还会提出更多更好的方法。路漫漫其修远兮。
目前black-box end-to-end learning有很多问题，deep learning如何进一步提升模型复杂度，在更加复杂的系统里如何有效的优化学习，这些都是摆在我们面前的切实的问题。如何跳出comfortable zone of research topics，如何解决DL发展道路的问题，是摆在我们这一代学者面前的问题。如何构建一个清晰的表达，是一个很大的问题，不是某个人或某一个技术在短期内就可以解决的，UCLA的团队一直致力于解决这个问题，这也恰恰是研究的魅力。
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