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编者按：时隔半年，“ai寒冬论”作者piekniewski再度发声。这次，他把矛头对准了openai和特斯拉，认为它们的所做所为，无异于马戏团中的小丑。在他看来，我们正处于“临死反扑”阶段。在这个阶段，那些最有可能失去的人，正在拿出他们能想到的最离谱的信心，来欺**更天真的人给他们钱。文章原标题为，由36氪神译局编译，希望能够为你带来启发。
大约一年前，，引发了病毒式的传播。就像我承诺的那样，我会定期发布文章，对其中的观点进行更新。
，现在是时候发布新的内容了。虽然这一年来发生了很多事情，但没有一件事情能够改变我原有的想法：人工智能泡沫正在破裂。
正如每一次泡沫的破裂的情况那样，我们正处于“临死反扑”阶段。在这个阶段，那些最有可能失去的人，正在拿出他们能想到的最离谱的信心，来欺**更天真的人给他们钱。
现在，让我们回顾一下到底发生了什么。
先说一些严肃的事情
首先，我们来看一些比较严肃的事情。深度学习的三位创立者杰弗里·辛顿（geoffrey hinton）、约书亚·本吉奥（yoshua bengio）和杨立昆（yann lecun）获得了图灵奖，这是计算机科学领域最具声望的奖项。
如果你认为我会以某种方式质疑这个判断，你会感到失望，我认为深度学习值得获得图灵奖。
在我个人看来，于尔根·施密德胡伯（jürgen schmidhuber）不在其列，给人留下了一点不好的印象。虽然我认为，他有些时候让人有些尴尬，但是他对深度学习领域的贡献是不可否认的。
顺便说一句，这些家伙都相当安静，辛顿最终有了自己的*******账号。但他还是一直保持谦虚的风格，并没有发表任何我认为不真实或过于热情的推文。杨立昆偶尔会宣传他的研究，但也没什么特别的。 同样，本吉奥在社交媒体上也并不活跃。
我最喜欢的其他人也很安静。去年秋天，李飞飞离开谷歌云，回到了她在斯坦福大学的工作岗位。吴恩达异乎寻常的安静：也许是因为他最近有了一个孩子——我真诚地祝贺他和他的妻子，两个月前我自己也有了一个孩子，我知道这是多么快乐的事情，但我也意识到，一个孩子可能会妨碍他每周工作90个小时，并导致人工智能奇点不可避免的推迟。
在过去的几个月里，人工智能领域发生了一系列让人啼笑皆非的事件，这些事件是围绕着open ai和特斯拉展开的。
人工智能圈，就是一个马戏团
openai，一个非营利组织，使命是解决通用人工智能(agi)问题，并确保他们的发现对****开放，而不是被一些心存恶意的公司拿去牟利。
今年2月份，他们发布了一个文本生成模型gpt-2。 令所有人惊讶的是，他们并没有开源公布，理由是担心可能会被误用，这在研究人员和人工智能圈中引发了非常大的争议。
从这个事件来看，我不确定这些家伙是如何声称他们是“open”的。但他们并没有发布关于这个模型的关键部分。顺便说一句，在我看来，在他们发布完整的模型之前，gpt-2也可以用众包平台来实现。
（译者注：，来自慕尼黑工业大学的connor leahy同学，在两个月的时间里，付出了200个小时的时间，花费了大约6000人民币，复现了gpt-2项目。）
尽管 gpt-2生成的文本看起来很合理，但我不确定人们如何能滥用它来生成假新闻或垃圾邮件，或者真正地将其用于娱乐以外的任何事情。
但无论如何，这个名为“openai”的组织，显然已经不再开放了。所谓的非营利机构，也提出了一个如何盈利的想法。
是个，这个本应该类似于“十九世纪的普罗米修斯”的组织，应该由不带偏见和公正的研究人员组成的修道院，努力为整个人类提供人工智能的火焰的组织，现在已经不再开放，背后实际上却是为了盈利。
但是，他们还仍然坚持这些宏伟的使命，因为利润将被限制——每个投资者最多只能获得100倍的回报。现在，我能想到让这一切发生的背后原因是，他们不能再以非营利组织的身份筹集资金了。
让我们暂时抛开这样的一个事实：到目前为止，这家公司的利润几乎为零，而且它的结构不像任何以及有想象力的创业公司(而是像一个研究实验室)。
山姆·阿尔特曼（sam altman），在硅谷人脉非常广泛，曾经负责经营创业孵化器y combinator，现在是openai的首席执行官。
，我发现了一些有关“炒作周期”的精彩内容。我希望大家能够去看完整的访谈，在这里，我只引用其中较为精彩的部分：
例如，当被问及openai计划如何赚钱时，阿尔特曼回答说，“诚实的回答是，我们不知道。我们从来没有赚过钱。我们目前没有创收的计划。我们不知道我们将如何产生收入。”
阿尔特曼继续说，“我们已经向投资者做出了一个承诺，‘一旦我们建立了一个通用智能系统，基本上我们会要求它找出一种方法，为你带来投资回报。’”
当观众爆发出一阵笑声时 ，阿尔特曼自己说，这听起来像是《硅谷》电视剧中的一集，但他补充说，“你可以笑。没关系。但这是我真正相信的。”
是的。我不知道该补充些什么。我确信，计算出如何产生收入，应该比搞清楚通用人工智能要容易得多。简而言之，我的主张是：我相信我们可以建立通用人工智能，尽管我没有任何证据，但我确实坚信，如果你给我们数十亿美元，我们可以做到。
我希望我也能相信这一点，但不幸的是我不相信，我认为openai 已经变成了一个彻头彻尾的**局。通过查看这些openai员工的推文，这个判断得到了进一步的强化，例如:
沃伊切赫·扎伦巴(wojciech zaremba)，在纽约大学(nyu)时曾非常理性(我在2015年与他通过几封电子邮件) ，现在却成了一名“信徒”。
上面的这条推文中，有太多的错误。甚至很难想象，这是对数据和现实有所理解，并且作为一名科学家说出来的话。
但是，这些看似聪明的人，却相信旧金山海湾地区的回音室（echo chamber）的信息，而且还有成千上万的年轻一代在盲目地追随它。
具体地说：上面描述的方法(我甚至不确定“方法”到底是什么意思)，可能在数百万种情况下不起作用(而且有大量证据表明它确实不起作用)。
一个潜在的原因是：即使他们有所有的数据，也很可能是有偏见的，因为人们在驾驶的时候，，会明确地避免边缘情况。 另一个潜在的原因是：边缘情况是一个非常稀疏的集合，统计上会被“非边缘情况”所淹没。
深度学习的过程中，会对所有数据点进行全面损失优化，这可能会彻底消除边缘情况。而每个边缘情况，可能需要自己的数据再平衡/损失函数调优。
另一个理由是，即使有50万辆特斯拉在路上行驶，即使他们收集了所有的驾驶数据(事实上他们没有) ，如果边缘情况是长尾和不稳定的，也很难覆盖所有的边缘情况。
(另一种想象的方式是，你可以根据历史股市数据训练一个模型，用它来指导你炒股，你会比你能想象得更快破产)。
第四，人类在路上的边缘情况与自动驾驶汽车在路上的边缘情况不同，而且确实是不断变化的。
另一个或许是最不明显的原因，他们正在使用的特定深度网络，可能没有足够的表达能力来表达它所需要表达的内容(即使假设他们拥有训练它所需要的所有数据)。
感知器在80年代就已经为人所知，它是通用的近似器，然而它需要非常具体的微调结构，被称为convnet，同时还需要一系列的技巧，来提高收敛性和足够数量的可训练参数来求解imagenet。
即使在今天，你也不能只用通用的连接多层的感知器，并期望它学习你要求它做的任何任务。即使你有大量的数据，也需要大量的调优和元参数搜索，才能找到解决问题的方法。
最后，即使在原则上这一切都是可行的，我们也不清楚，在特斯拉内置的计算机的限制下是否可以实现。
在自动驾驶领域的其他玩家，都在汽车里塞满了激光雷达。虽然昂贵，但解决了大多数什么特斯拉试图通过人工智能解决的问题。
根据我们的数据，已经成熟的游戏gpu，提供了比特斯拉最新的硬件更多的计算能力。很显然，还没有任何一家公司接近完全自动驾驶。
这就是为什么特斯拉的自动驾驶方法不一定会奏效的几个原因。每一位称职的数据科学家，哪怕在喝了一瓶伏特加后，也能够直接背诵出来。
说到特斯拉的“自动驾驶日”（autonomy day），他们给出了一些相当大胆的声明，比如特斯拉将在2020年拥有100万辆自动驾驶的出租车，在我看来，这种可能性为零。
，我不想在这个帖子上花太多篇幅去说。(坦白地说，我不想吸引特斯拉粉丝的关注，我希望他们生活在自己的幻想世界里)。
让我们从另一个角度来关注特斯拉吧。
今年早些时候发生了一些有趣的事情：麻省理工学院的研究科学家莱克斯·弗里德曼(lex fridman)发布了一项研究，他在研究中声称(与几位合著者一起) ，使用自动驾驶仪（autopilot ）的司机仍然保持警惕和专注，这与之前大量研究文献的观点相悖。
这项研究的发表，本身就充满了争议——首先，弗里德曼邀请记者报道这项即将发布的研究。
一些科学家，比如英伟达的研究主管阿尼玛·阿南德库马尔(anima anandkumar) ，试图鼓励他将这项研究提交给同行评议。
为此，弗里德曼在*******上屏蔽了她，甚至只要有人对他的方法提出了哪怕一丁点的批评，他都会把对方屏蔽。
这项研究被报道之后（让我们强调一下: 一项未经同行评审的研究），弗里德曼(他是一个相当公开的特斯拉粉丝)就在*******上表示，特斯拉和马斯克都与这项研究(对特斯拉有利)没有任何关系，随后他删除了那些推文，然后在*******上发了一些关于诚信的东西(也许是因为他觉得这项研究受到了质疑)。
两周后，他被邀请与伊隆·马斯克一起参加播客，然后又受邀参加另外一个播客。他利用这两个场合无耻地推销自己，这是他一直在做的事情。
我不会在这里谈论论文本身的细节，我推荐大家去看看杜克大学的人机交互教授米西·卡明斯（duke cummings）的一个访谈播客，，并指出这项研究是有缺陷的。
鉴于上述所有的事情，我正式提名莱克斯·弗里德曼为2019年人工智能领域最可笑的小丑候选人。尽管现在2019年还不到一半，比赛还没有结束，但我认为他获胜的机会还是很大的。
继续说回特斯拉，美国国家运输安全委员会（ntsb）发布了他们在佛罗里达致命车祸的初步报告表明 ，事故确实与特斯拉的自动驾驶仪有关。
这至少是第四起有记录的自动驾驶致死事故。虽然这可能不是很大的数字，但应该指出的是，卡迪拉克也有一个类似的系统，被称为超级巡航系统（adas），截至本文撰写时，还没有发生过任何一起死亡事故。
二者微妙的区别在于，超级巡航系统有一个司机监控系统，可以确保司机一直保持警惕，而特斯拉没有，这一切都是弗里德曼的研究非常那什么的证据。
其他方面，自从我上一次更新文章以来，又有两家人工智能/机器人公司倒闭了——jibo和anki。
对我个人来说，jibo是一个特别有趣的案例，因为当我看到他们的indiegogo活动时，就知道它的结局如何了。
这个项目由麻省理工学院的研究员辛西娅·布瑞西尔（cynthia breazeal）创立，一经亮相便立即获得了追捧，只是承诺了一些在当时甚至现在都不可能实现的功能，就筹集了大约7200万美元。
我不知道麻省理工现在到底发生了什么。
首先，辛西娅·布瑞西尔——一位自称是机器人专家的人——承诺了jibo所有的奇迹，显然她并没有意识到，其中大多数奇迹甚至还没有出现在图纸上。
然后，莱克斯·弗里德曼就把自己变成了一个小丑(他只是一个被雇佣的研究科学家，不是麻省理工学院的毕业生)。
除此之外，据报道，安大略省政府决定削减人工智能方面的开支，其中包括图灵奖得主hinton矢量研究所的开支。这在人工智能界引起了相当大的愤怒。
这真的只是即将到来的寒冬带来的第一波严重冻伤，我建议所有那些被冻伤的人，去找些保暖的衣服，或者换个工作。
结语
这就是2019年年中的人工智能领域的状况。正如我所预料的那样，这个领域变得越来越荒谬，本质上就是一场小丑表演。
我想，我们很快就会知道，所有的人工智能泡沫实际上只是一个笑话，从一开始，我就在这个博客上说过这些话。
原文链接：
译者：尺度。
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