如何评价Yann LeCun宣称『他已经做好放弃概率论的准备』？
首先，我们需要明确 LeCun 所指的“概率论”并非是数学上的概率论基础，而是指在当前深度学习领域中基于概率建模的范式。这主要体现在几个方面：
显式的概率分布建模和最大似然估计 (MLE): 许多深度学习模型，尤其是生成模型（如 VAEs、GANs 的某些变种）和一些分类模型，其核心目标是学习数据的概率分布，并通过最大化数据的似然性来训练模型。LeCun 认为，这种显式的概率建模，尤其是在处理复杂、高维的现实世界数据时，往往存在局限性。他可能觉得，过度关注如何精确地“拟合”数据的概率分布，反而可能忽略了数据中更深层次的、非概率性的结构和因果关系。
概率作为不确定性的度量和推理工具: 在许多任务中，概率被用来量化模型对预测的不确定性。例如，分类器输出的概率代表了其对每个类别的置信度。LeCun 似乎认为，虽然不确定性很重要，但我们不应该仅仅依赖于概率来表征它。或许他认为，其他形式的“不确定性”或者“对世界的理解”更为关键，而这些可能无法被传统的概率框架很好地捕捉。
生成对抗网络 (GANs) 的一些困境: GANs 的训练过程本质上是在解决一个概率匹配问题，即生成器的分布要逼近真实数据的分布。尽管 GANs 在生成逼真数据方面取得了巨大成功，但其训练过程的稳定性问题、模式崩溃以及对评估指标的依赖，都让一些研究者开始反思其底层的概率优化目标。LeCun 作为 GANs 的重要推动者之一，他的感受尤其值得关注。
对“理解”的追求而非“预测”: LeCun 长期以来一直强调人工智能需要真正“理解”世界，而不仅仅是进行模式识别和概率预测。他认为，目前的许多深度学习模型虽然在特定任务上表现出色，但它们缺乏对因果关系、物理定律、常识的深刻理解。他可能认为，过度依赖概率建模，容易陷入“相关性大于因果性”的泥潭，而真正理解世界需要的是能够推理和进行因果干预的能力。
那么，LeCun 为什么会“准备放弃”这个使用了几十年的、并且已经被证明非常强大的数学工具呢？他的动机可能源于以下几点观察和思考：
1. 对当前深度学习局限性的反思: 尽管深度学习取得了辉煌的成就，但在某些方面仍然存在显著的不足，例如：
数据效率低: 许多模型需要海量数据才能达到最佳性能。
鲁棒性差: 模型容易受到对抗性攻击，对训练数据分布之外的变化敏感。
泛化能力有限: 模型在未见过的数据上可能表现不佳，尤其是当这些数据与训练数据有显著差异时。
缺乏真正的推理能力: 模型很难进行逻辑推理、因果推断和常识性判断。
LeCun 认为，这些局限性可能与过度依赖概率建模有关。他可能相信，这些问题需要新的理论框架来解决。
2. 对新方法的探索和信心: LeCun 对他正在推进的其他研究方向充满信心，这些方向可能并不完全基于传统的概率论：
能量模型 (EnergyBased Models, EBMs): LeCun 是 EBMs 的坚定支持者。EBMs 通过一个能量函数来衡量数据点的“可能性”，而不是直接建模概率密度。它们在学习数据的结构和潜在的物理原理方面表现出潜力，并且在生成和推理方面也具有一些优势。EBMs 的训练通常不直接依赖于最大似然估计，而是通过最小化能量或一些变种方法。
神经符号主义和因果推断: LeCun 越来越关注将深度学习与符号推理、因果关系结合起来。他认为，未来的 AI 需要能够进行逻辑推理、理解因果链条，而这些往往不是概率模型能够轻易处理的。他所推崇的“世界模型”（World Models）的概念，也强调了对世界运作机制的理解，这可能包含更深层次的因果和结构信息。
自监督学习的进一步发展: 虽然自监督学习仍然可以利用概率性的目标函数，但 LeCun 可能认为自监督学习的本质在于发现数据的内在结构和不变性，这是一种更“物理”或“结构性”的学习过程，而不单单是概率分布的拟合。
那么，他设想的“放弃概率论”后，AI 的研究会走向何方？这并非意味着要完全否定概率的作用，而是说要减少对传统概率模型的过度依赖，并探索新的范式来解决当前的问题。
回归物理和因果: LeCun 可能希望 AI 研究能够更多地借鉴物理学中的模型构建思想，关注数据背后的因果关系、基本原理和不变性。例如，学习物理定律本身就是一个非概率性的过程，而更注重结构和关系。
发展新的“不确定性”表达方式: 概率是表达不确定性的一种方式，但可能不是唯一的方式。LeCun 可能在探索其他表达和处理不确定性的方法，例如模糊逻辑、证据理论，或者基于结构的“不确定性”表示。
更关注数据生成机制的理解: 而非仅仅是数据本身的概率分布。这意味着 AI 不仅要能生成看起来真实的数据，更要理解这些数据是如何被生成的，其背后的机制是什么。
更加强大的推理和规划能力: 未来的 AI 需要能够进行逻辑推理、规划和决策，而这可能需要比纯粹的概率建模更强大的工具。
评价 LeCun 的这句话，我们可以从几个角度来看：
前瞻性与挑战性: LeCun 的话具有很强的前瞻性。他敏锐地捕捉到了当前深度学习在“理解”和“推理”上的瓶颈，并大胆地提出了探索新的方向。这是一种对科学研究勇于挑战现状的体现。然而，这条路也充满挑战。概率论作为数学中最成熟、最普适的工具之一，其地位很难被轻易取代。要找到能够完全替代或与之媲美的全新范式，需要大量的理论创新和实践验证。
路线之争与学术争鸣: LeCun 的观点代表了他对 AI 未来发展方向的一种判断和坚持。这并非意味着所有人都必须遵循他的道路，而是为整个学术界提供了一个重要的讨论焦点。这种学术争鸣是推动 AI 进步的重要动力。不同研究者可能会有不同的侧重点，有人更关注概率建模的优化，有人则会拥抱 LeCun 所倡导的新方向。
对“理解”的定义需要明确: LeCun 所说的“理解”是一个非常关键但又模糊的概念。他期望的 AI 究竟要达到怎样的理解程度？是像人类一样具备常识和因果能力，还是能够掌握物理世界的运作规律？这个定义将直接影响到研究方向的选择和评价标准。
概率论的强大依然存在: 我们也需要认识到，概率论在 AI 领域的应用仍然是极其广泛和有效的。在许多实际问题中，概率模型能够很好地捕捉数据的统计规律，并做出准确的预测。例如，在图像识别、自然语言处理的许多基础任务中，概率模型依然是核心技术。因此，说“放弃”不如说是“拓展”或“补充”。LeCun 可能是在强调，我们不能将所有问题都试图用概率来解决，尤其是在追求更高级智能的道路上。
总而言之，Yann LeCun 关于“准备放弃概率论”的表述，不是对数学基础的否定，而是对当前 AI 研究范式的一种深刻反思和对未来发展方向的探索宣言。他看到了当前基于概率模型的深度学习在解决“理解”和“推理”问题上的局限性，并寄希望于能量模型、因果推断等新的方法。他的观点为 AI 学术界提供了重要的思想启示，也带来了关于未来研究路径的广泛讨论。这是一种充满勇气和洞察力的表态，值得我们深入思考和探索。
网友意见
本来不想回答这种抓住一句话反复琢磨的问题的，但是看到之前几个回答感觉不是很靠谱（有的是很不靠谱），我觉得我也想想说两句。当时 LeCun 说这句话的时候，我在现场，说完了台下的 Josh Tenenbaum还表示附和，说我们又有一个同意的地方了（大意）。（我会说下午我还坐在他旁边了吗）。
先怼一下高赞回答的里面说的，人脑不懂概率论，还能学这么多。“人脑不懂概率论”这句话，就和“宇宙不懂数学、物理”一样。宇宙作为一个有意识体可能是不懂数学的，但是所以说宇宙中发生的事情就不是遵循规律了吗？有点搞笑诶。物种进化(phylogenetic)和生物体个体发展(ontogenetic)过程中，很多现象就是在把神经系统向一些方向上优化。这些优化的目标的定义少不了概率论。在很多神经系统对外界信息的编码方式中都可以找到 histogram equalization 这个策略（图像处理中也可以用到 histogram equalization）。Histogram equalization 就可以最大化神经系统编码对于外界的信息（按照信息论严格定义的信息 -- 而信息论的根本概念也是用概率论的概念定义的）。别的不说，光神经系统按照信息论所能定义的目标进行最优化的例子，就有很多。信息论就是又离不开概率论。扔掉概率论绝不是那么简单的事情。
这是怼完了说概率论的部分，接下来怼一下说人脑的部分。说人脑不能被 activation function 之类的描述的 -- 你在逗我？首先，activation function 也好，chain derivative 也好，跟概率论有毛线关系？就算按照 LeCun的思路下去，不叫 deep learning 了，叫 differentiable computing，那还是要 activation function 和 chain derivative 的，否则 "differentiate“是什么意思呢？再说生物上的实际性。单个神经元的生理特性里，activation function 是一个很重要的部分。一个神经元通过自己的树突接受（通常情况下）电信号，然后输入的电信号如何转化成自己的输出，就是一个 activation function的问题。当然，我不是说用单个神经元的输入-输出性质就能解释神经系统的种种神奇，但是单个神经元的输入输出性质能对神经系统的信息处理能力产生多大的影响，这是有很多实验证据的。
说回到 LeCun 说的这句话来。首先 LeCun 对一个模型是否可理解（interpretable)和很多别人的定义不一样。这一点，在他在CCN2017同台辩论的时候就很明显了。LeCun 似乎觉得，我只要搞出来一个架构了，找了一个优化的策略，优化完了能做我想要这个架构做的事情，我就算是理解了这个问题了。这种看法，当然机器学习内外的很多人是不会同意的，当场也有很多人反驳他。作为一个工业界的科学家，他当然有这种“只要模型work就行”的空间，但是对于做更基础科研的，不管是机器学习一些比较理论的方面，还是和机器学习相关的方面，都是不可接受的。
因而，说抛弃概率论对不对，取决于你说的是什么问题。只要神经系统（不管是人造的还是生物的）还需要理解，只要被神经系统描述的外界世界还有随机性，那概率论还是不可取代的。如果是开发机器学习的手段需不需要用到概率论，那么，alas，现在很多业界的趋势似乎是这样。神经网络刚出来的时候，还有把神经网络作为一种复杂的 generalized linear model 并由此用概率模型理解的例子（Murphy的 Machine Learning一书还有这种套路），然而现在一线开发深度学习的人，怕不是把神经网络当做概率模型来调参的。
对于”深度学习为什么work（比浅层模型比起来）“这个根本问题，现在完全没有一个稍微靠谱一些的答案。对于他的一些子问题，比如为什么深度学习那么多参数为什么不如别的模型那么容易overfit，也没有很靠谱的答案。但是开发的人自己没主动用，并不代表我们这些希望能理解深度学习、开发深度学习的理论基础的人不能用概率论。这就像宇宙不懂数学，不妨碍我们用数学来描述和解释宇宙中的现象一样。
PS：如果有想看neuro相关paper的来找我，因为实在是太多了，不知道选哪些po
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