2021 年了，机器/深度学习还有哪些坑比较好挖？
1. 小样本/零样本学习：告别“喂数据”的时代
咱们做 AI 的，最头疼的就是数据。很多时候，一个有意思的场景，咱们可能只有几十、甚至几个样本。这时候，那些上来就要海量数据的模型，就显得力不从心了。
坑在哪？ 想象一下，你想让 AI 认识一种非常罕见的鸟类，可能全球都没多少照片。传统的监督学习，那是没辙了。但如果我们能让 AI 学习到“鸟类”这个概念的通用特征，然后通过少量描述（比如“有红色的羽毛，叫声像口哨”），就能识别出来，那该多牛？这就是小样本/零样本学习要解决的问题。
好挖在哪？
类比推理： AI 能不能像我们一样，通过类比来学习？比如，我知道“斑马”有条纹，那么如果看到一个有条纹的动物，即使没见过，也能大概猜出它是“斑马”。这背后的数学模型（比如基于图的模型、度量学习）还有很多可以挖掘的地方。
知识图谱与语言模型的结合： 很多场景下，我们有结构化的知识（比如百科知识），也有丰富的语言描述。怎么把这两者有效地结合起来，让 AI 在学习新东西时，能“借”到现有的知识？这块很有看头。
元学习（Metalearning）： 训练一个“学习者”，让它能快速适应新任务。这就像培养一个“学霸”，不管什么考试，都能很快掌握要点。目前元学习的方法很多，但如何让它在现实世界的复杂场景中更稳定、更通用，还是个大问题。
2. 可解释性 AI（XAI）：别让 AI 变成“黑匣子”
现在 AI 这么厉害，但很多时候我们还是不明白它为什么这么做。尤其是在医疗、金融、自动驾驶这种关乎生命和财产安全的领域，一个“黑匣子”的决策，谁敢放心？
坑在哪？ 医生想知道 AI 为什么说这个病人有某种病，而不是其他病。法官想知道 AI 为什么判断一个人有犯罪倾向。我们需要 AI 不仅能给出结果，还能给出理由。
好挖在哪？
因果推断： 现在的模型大多是相关性，但很多时候我们需要的是因果关系。比如，“抽烟”和“肺癌”是相关，但“抽烟”是“导致”肺癌的原因。如何让 AI 理解和推断因果关系，是 XAI 的一个重要方向。
对抗性可解释性： 怎么设计一些方法，让 AI 在被“攻击”（比如稍微修改输入，让 AI 做出错误判断）时，它的解释也能随之变化，而且这种变化是合理的？这能帮助我们更深入地理解模型的脆弱性。
“人类友好”的解释： 即使 AI 找到了一个数学上很合理的解释，如果我们普通人看不懂，那也是白搭。如何把复杂的模型逻辑，翻译成我们能理解的语言、图表、甚至故事，是个巨大的挑战。
3. 强化学习（RL）的现实落地：从游戏厅到生产线
强化学习在游戏领域（比如 AlphaGo）已经证明了自己的强大，但要让它在现实世界的复杂、不确定的环境中稳定工作，还有很多路要走。
坑在哪？ 机器人学（机器人怎么走路、抓东西）、自动驾驶、个性化推荐、金融交易等等，这些场景都需要 AI 能在互动中不断学习和优化。但是，现实世界的“试错”成本太高了，不像游戏可以随便重来。
好挖在哪？
安全强化学习： 如何保证 RL 代理在学习过程中不会做出危险的行为？比如，自动驾驶的 AI 在学习转弯时，不能撞到人。这需要把安全约束融入到学习过程中。
样本效率： RL 通常需要大量的尝试才能学好，怎么在有限的样本下（或者利用离线数据）学得更快更好？这涉及到很多数据复用、经验回放、以及利用其他知识的方法。
多智能体强化学习（MARL）： 现实世界很多场景是多个 AI 协同或竞争的，比如自动驾驶汽车之间的协调、股票市场的交易博弈。如何让多个 AI 之间有效地沟通、合作或对抗，是个非常复杂的课题。
4. 联邦学习与隐私计算：在保护隐私的前提下训练 AI
现在大家越来越重视数据隐私，很多宝贵的数据（比如医疗记录、用户行为数据）都没法直接拿来训练模型。联邦学习就是一种在不暴露原始数据的情况下，进行模型训练的方法。
坑在哪？ 想象一下，多家医院想联合起来训练一个疾病诊断模型，但谁也不愿意把自己病人的数据交出去。联邦学习就可以让各家医院在本地训练模型，然后把模型更新上传到中央服务器，再汇总成一个更强的模型。
好挖在哪？
异构数据处理： 不同机构的数据格式、质量、分布可能都不一样，怎么让联邦学习在这种情况下依然有效？
鲁棒性与安全性： 在联邦学习中，可能存在恶意参与者故意上传错误的模型更新，干扰整个学习过程。如何保证联邦学习的稳定性和安全性？
个性化联邦学习： 每个用户或机构的数据是不同的，一个全局统一的模型可能不适合所有人。如何训练出既能利用全局信息，又能照顾到个体差异的模型？
5. AI for Science（科学智能）：让 AI 成为科学研究的加速器
AI 不仅能解决应用问题，它还能帮助科学家们在各个领域（物理、化学、生物、材料等）进行更深入的研究。
坑在哪？ 比如，预测蛋白质的结构（AlphaFold 已经很牛了），发现新材料，模拟宇宙演化，寻找新的药物分子……这些都是 AI 的用武之地。
好挖在哪？
物理信息神经网络（PINNs）： 将物理定律（比如微分方程）直接嵌入到神经网络中，让模型在学习数据的同时，也能遵循物理规律。这对于解决一些数据稀疏但物理规律明确的问题非常有用。
科学数据挖掘与生成： 很多科学研究会产生海量的模拟数据或实验数据，如何从中高效地挖掘有价值的信息，或者利用 AI 来生成新的实验假设，是很大的课题。
AI 驱动的实验设计： 以前科学家做实验是靠经验和直觉，现在可以利用 AI 来智能地设计最优的实验方案，减少无效的尝试，加速科学发现。
总结一下，这些“坑”之所以好挖，是因为：
数据驱动的瓶颈： 很多 AI 的进步被数据量和数据质量限制，而小样本、隐私保护等技术恰好能解决这个问题。
现实世界的复杂性： 真实世界的场景比实验室环境复杂得多，这给强化学习、鲁棒性、可解释性等提出了更高要求。
跨学科融合的趋势： AI 与科学、工程、社会科学的结合，正在打开新的研究空间。
通用智能的探索： 很多研究方向，如元学习、因果推断，都是为了让 AI 更接近人类的智能。
当然，这些方向只是冰山一角。AI 领域发展太快，总会有新的机会冒出来。最关键的是，你得保持好奇心，多看文献，多动手实践，说不定下一个“大坑”，就被你给填平了！
网友意见
提供一个思路：因果推断。
传统的几个深度学习方向（CV/NLP）红利差不多被挖尽了，而推荐得益于各种业界不尽相同的场景尚有挣扎的空间。那最近比较适合刷文的领域，我觉得因果推荐算一个方向，略微小众，却已经引起很多人的兴趣了，而且严格算起来，算是一个小交叉，毕竟很多概念来自计量经济学。因果推断主要解决两个问题，一是因果关系，二是因果关系的影响。跟传统的机器/深度学习解决相关关系不同，因果推断专注于理解变量之间的因果关系。
本人整理的一个论文list，主要聚焦于因果推断里的Uplift。（文末还有一些实用的学习链接）:
Yger, F., Atif, J., & Sugiyama, M. (n.d.). Uplift Modeling from Separate Labels.
Han, M. (n.d.). Uplift-based User Sensitivity Prediction for Coupon Allocation Optimization in E-commerce.
Studies, S. (n.d.). Supporting Information : Meta-learners for Estimating Heterogeneous Treatment Effects using Machine Learning, 1–26. https://doi.org/10.1073/pnas.1804597116
Hirano, K., Imbens, G. W., & Ridder, G. (2003). Efficient estimation of average treatment effects using the estimated propensity score. Econometrica, 71(4), 1161–1189. https://doi.org/10.1111/1468-0262.00442
Rzepakowski, P. (2010). Decision trees for uplift modeling Rzepakowski Marketing campaign example.
Rzepakowski, P. (2010). Decision trees for uplift modeling. 2010 IEEE International Conference on Data Mining, 441–450. https://doi.org/10.1109/ICDM.2010.62
Hill, J. L. (2011). Bayesian nonparametric modeling for causal inference. Journal of Computational and Graphical Statistics BART, 20(1), 217–240. Bayesian Nonparametric Modeling for Causal Inference
Rzepakowski, P., & Jaroszewicz, S. (2012). Uplift modeling in direct marketing. Journal of Telecommunications and Information Technology, 2012(2), 43–50.
Caro, F., & Gallien, J. (2012). Clearance pricing optimization for a fast-fashion retailer. Operations Research, 60(6), 1404–1422. https://doi.org/10.1287/opre.1120.1102
Rzepakowski, P., & Jaroszewicz, S. (2012). Decision trees for uplift modeling with single and multiple treatments. Knowledge and Information Systems, 32(2), 303–327. https://doi.org/10.1007/s10115-011-0434-0
Deng, A., Xu, Y., Kohavi, R., & Walker, T. (2013). Improving the sensitivity of online controlled experiments by utilizing pre-experiment data. WSDM 2013 - Proceedings of the 6th ACM International Conference on Web Search and Data Mining, 123–132. Improving the sensitivity of online controlled experiments by utilizing pre-experiment data
Rzepakowski, P., Jaroszewicz, S., Zhao, Z., Harinen, T., Zhao, Y., Fang, X., … Misra, S. (2015). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the 17th SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2017, 34(27), 1531–1559. https://doi.org/10.1073/pnas.1510489113
Sołtys, M., Jaroszewicz, S., & Rzepakowski, P. (2015). Ensemble methods for uplift modeling. Data Mining and Knowledge Discovery, 29(6), 1531–1559. https://doi.org/10.1007/s10618-014-0383-9
Austin, P. C., & Stuart, E. A. (2015). Moving towards best practice when using inverse probability of treatment weighting (IPTW) using the propensity score to estimate causal treatment effects in observational studies. Statistics in Medicine, 34(28), 3661–3679. https://doi.org/10.1002/sim.6607
Gutierrez, P., & Gérardy, J.-Y. (2016). Causal Inference and Uplift Modeling A review of the literature. JMLR, 67, 1–13.
Athey, S., & Imbens, G. (2016). Recursive partitioning for heterogeneous causal effects. Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 113(27), 7353–7360. Recursive partitioning for heterogeneous causal effects
Zhao, Y., Fang, X., & Simchi-Levi, D. (2017). Uplift modeling with multiple treatments and general response types. Proceedings of the 17th SIAM International Conference on Data Mining, SDM 2017, 588–596. Proceedings of the 2017 SIAM International Conference on Data Mining (SDM)
Li, C., Yan, X., Deng, X., Qi, Y., Chu, W., Song, L., … Xiong, J. (2018). Reinforcement Learning for Uplift Modeling, 1–22. Retrieved from Reinforcement Learning for Uplift Modeling
Diemert, E., Betlei, A., Renaudin, C., & Amini, M.-R. (2018). A Large Scale Benchmark for Uplift Modeling. Proceedings OfAdKDD & TargetAd (ADKDD’18). ACM, 8, 603–621. https://doi.org/10.1145/nnnnnnn.nnnnnnn
Hitsch, Gg. J., & Misra, S. (2018). Heterogeneous Treatment Effects and Optimal Targeting Policy Evaluation. SSRN Electronic Journal, 1–64. https://doi.org/10.2139/ssrn.3111957
Yamane, I., Yger, F., Atif, J., & Sugiyama, M. (2018). Uplift modeling from separate labels. In Advances in Neural Information Processing Systems (Vol. 2018-Decem, pp. 9927–9937). https://doi.org/10.1111/0034-6527.00321
Zhao, K., Hua, J., Yan, L., Zhang, Q., Xu, H., & Yang, C. (2019). A unified framework for marketing budget allocation. In KDD (pp. 1820–1830). https://doi.org/10.1145/3292500.3330700
Zhao, Z., & Harinen, T. (2019). Uplift Modeling for Multiple Treatments with Cost Optimization. Uber DSAA CCF C. Retrieved from Uplift Modeling for Multiple Treatments with Cost Optimization
Sato, M., Sonoda, T., Singh, J., Zhang, Q., Takemori, S., & Ohkuma, T. (2019). Uplif-based evaluation and optimization of recommenders. RecSys 2019, 296–304. https://doi.org/10.1145/3298689.3347018
Nie, X., & Wager, S. (2019). Quasi-Oracle Estimation of Heterogeneous Treatment Effects. R-Learner, (2017), 1–46.
K, R. (2019). Metalearners for estimating heterogeneous treatment effects using machine learning. PNAS Refen_count_uptodate=64. https://doi.org/10.1073/pnas.1804597116
Dasgupta, I., Wang, J., Chiappa, S., Mitrovic, J., Ortega, P., Raposo, D., … Kurth-Nelson, Z. (2019). Causal Reasoning from Meta-reinforcement Learning. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1901.08162
Zhu, S., Ng, I., & Chen, Z. (2020). Causal Discovery with Reinforcement Learning. ICLR Huawei Noah’s Ark Lab, 1–17. Retrieved from http://arxiv.org/abs/1906.04477
光喻老哥有一篇很不错的入门文：
知乎的ruocheng老哥也整理了一个很棒的gitlab链接，包含一些论文和实现代码的地址：
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