機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）暑期研習(xí)大會(huì)（OxML 2023）于7月7~16日在牛津大學(xué)數(shù)學(xué)研究所舉行。幾百名來自世界各地的AI專家和青年學(xué)者到會(huì)，議題集中在AI的基礎(chǔ)構(gòu)建（ML、DL）及其在金融和醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用。

自去年11月ChatGPT發(fā)布以來，人工智能（AI）便成為了熱門話題。有人認(rèn)為AI敲響了碳基生命（包括人類）的喪鐘，也有人認(rèn)為AI鋪建了人類長壽幸福的大道。無論這些觀點(diǎn)孰是孰非，大家的共識(shí)是研討AI走向和運(yùn)用，培養(yǎng)理解和掌握AI的人才。牛津順勢推出這個(gè)為期九天的研習(xí)會(huì)，主題包括ML的統(tǒng)計(jì)基礎(chǔ)、金融和醫(yī)療領(lǐng)域中的ML運(yùn)用、ML案例研究等。研習(xí)會(huì)演講團(tuán)隊(duì)由ML領(lǐng)域的知名專家、教授、研究人員和行業(yè)從業(yè)者組成，其中有四個(gè)討論最為精彩。

1.現(xiàn)在流行的AI模型有什么局限和前景？

數(shù)位學(xué)者指出了AI大型語言模形（LLM）的局限性。牛津大學(xué)的Steven Zohron認(rèn)為LLM可以生成高度連貫的文本，但它對(duì)語言沒有任何真正的理解，并會(huì)產(chǎn)生幻視，從而生成看似合理、實(shí)際錯(cuò)誤的答案。比如當(dāng)你問“你看見我的手機(jī)嗎”，它可能回答“我看見了”，但它不知道你實(shí)際問的是手機(jī)放哪了，正確答案應(yīng)該是“去查看是否掉到洗手間了”。

倫敦大學(xué)院的E. Cohere也舉例，當(dāng)被問及如何作弊不被抓時(shí)，LLM拒答。但當(dāng)被問到采用什么具體步驟可以避免作弊被抓，LLM就會(huì)給出詳盡的建議。他們認(rèn)為LLM缺乏人類的直覺、倫理、經(jīng)驗(yàn)和協(xié)同。

一些與會(huì)學(xué)者則從哲學(xué)角度看到了AI的亮麗前景。DeepMind（深層心智）的Ali Eslami引用柏拉圖的洞穴理論，認(rèn)為人類看到的只是真實(shí)物體的影像，這對(duì)AI仿真人類分析鑒別有重要含義。首先，這表明AI有可能能夠以與人類相同的方式感知和理解世界，并有可能像人類一樣學(xué)習(xí)并做出復(fù)雜的決策。其次，這表明AI有可能能夠克服人類感知能力的局限性。例如，AI有可能能看到人類看不到的光譜，或者以人類無法理解的方式處理信息。

2.AI模型可以幫助選股和預(yù)測股市走向嗎？

雖然學(xué)者們同意所有的模型在一定意義上都是錯(cuò)的，但一致認(rèn)為AI模型預(yù)測股市比任何傳統(tǒng)模型都準(zhǔn)確。

牛津大學(xué)的Rama Cont推薦LSTM（長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)），他說LSTM屬于深度學(xué)習(xí)模型，這是一種可以學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)間長期依賴關(guān)系的周期性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所以可以被用于時(shí)間序列的預(yù)測。由于股市預(yù)測涉及季節(jié)性、非線性和其他復(fù)雜模式的數(shù)據(jù)預(yù)測，因此LSTM模型優(yōu)于傳統(tǒng)的ARIMA模型。LSTM結(jié)合“門”（gates）、“狀態(tài)”（states）以及捕獲時(shí)間依賴性的能力，能夠有效地建模和掌握數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)趨勢，從而實(shí)現(xiàn)更準(zhǔn)確、更可靠的預(yù)測。

Rama Cont認(rèn)為，AI模型可用來選股，包括單個(gè)股票的價(jià)格、收益及發(fā)展勢頭，幫助確定何時(shí)買進(jìn)和賣出股票。不過，用AI模型預(yù)測整個(gè)市場的變化比預(yù)測單個(gè)股票的走勢要準(zhǔn)確得多。

3.AI在醫(yī)療方面的應(yīng)用有何潛力？

與會(huì)學(xué)者普遍看好AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用前景。劍橋大學(xué)的Puerto Lio分析了AI在臨床診斷、預(yù)判和干預(yù)措施方面的應(yīng)用，他認(rèn)為AI有望在癌癥的早期發(fā)現(xiàn)和診斷中發(fā)揮重要作用。例如，AI可以被訓(xùn)練識(shí)別CT或MRI掃描中的癌癥腫瘤,還可以用于分析血液樣本中癌癥相關(guān)的生物標(biāo)志，以幫助醫(yī)生識(shí)別癌癥風(fēng)險(xiǎn)較高的人。

劍橋大學(xué)的Mireia Crispin認(rèn)為，對(duì)有些藥物，研究人員完全不知道它們?yōu)槭裁磳?duì)某種疾病有效。比如抗生素是一種常見的抗感染藥物，但研究人員只知道抗生素可以通過殺死或抑制細(xì)菌而發(fā)揮作用，但不知道它們也可能通過其他方式起作用。再如抗抑郁藥是一種常見的精神疾病藥物，但研究人員并不完全了解它們?nèi)绾纹鹱饔玫?。AI及ML可以幫助研究人員解開這些謎團(tuán)。

佐治亞理工學(xué)院的M. Chaudhury相信“文明都是死于自殺，而非謀殺”（Civilizations die from suicide, not by murder)，她因此專門分析了如何使用AI減少日益增長的自殺率。

4.量子計(jì)算機(jī)可以加速AI模型的訓(xùn)練嗎？

與會(huì)學(xué)者認(rèn)為，目前AI模型面臨的一大挑戰(zhàn)是，AI建模需要大量數(shù)據(jù)，而就現(xiàn)在的計(jì)算機(jī)能力看，訓(xùn)練一個(gè)AI模型需要很長時(shí)間。

今年1月，谷歌憑借sycamore處理器宣示了其量子霸權(quán)，4月IBM宣布了Eagle的127量子處理器。量子計(jì)算機(jī)的長足進(jìn)步引起與會(huì)者的關(guān)注。

有的學(xué)者認(rèn)為，量子計(jì)算機(jī)具備超強(qiáng)的計(jì)算能力，可在瞬間完成傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)需要數(shù)年完成的計(jì)算量，這能幫助縮短AI的訓(xùn)練時(shí)間。但另一些學(xué)者指出，量子計(jì)算機(jī)比傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)快是因?yàn)樗褂貌煌姆绞教幚硇畔?，傳統(tǒng)機(jī)使用位是0或1，而量子使用量子位可同時(shí)為0和1。由于這些特點(diǎn)，Quantinuum研究機(jī)構(gòu)的Steph Clark指出，量子計(jì)算機(jī)更適合復(fù)雜的大運(yùn)算，比如用逆運(yùn)算破解區(qū)塊璉密碼的SHA256，或開發(fā)新的抗量子加密方法使之更安全，或挑選最優(yōu)方案的大運(yùn)算，但并不適合處理大數(shù)據(jù)。訓(xùn)練AI模型需要的是大數(shù)據(jù)處理，如分析天文數(shù)字的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)。

盡管分歧存在，大家一致認(rèn)為量子技術(shù)還處于早期階段，潛力巨大。目前世界上沒有幾臺(tái)量子計(jì)算機(jī)，對(duì)它的研究還是理論上的爭辯，并不是實(shí)驗(yàn)上的比較。

經(jīng)歷了近兩月的前期參與和九天的會(huì)議，筆者感受到了牛津AI研習(xí)的獨(dú)特之處。比較筆者在斯坦福和哈佛學(xué)習(xí)的經(jīng)歷，牛津新模式可以概括如下:

首先，與其他研習(xí)大會(huì)繳錢登記參會(huì)的模式不同，牛津參會(huì)者需要經(jīng)過嚴(yán)格的申請(qǐng)程序。這個(gè)過程在參會(huì)前近一年就開始了。申請(qǐng)者來自92個(gè)國家，錄取率不公開，通常低于10%。

其次，牛津研習(xí)會(huì)有點(diǎn)像行業(yè)年會(huì)和暑期學(xué)校的結(jié)合體。大會(huì)之前，有一個(gè)從5月1日開始的前期參與項(xiàng)目，主要在網(wǎng)上進(jìn)行，有講座、有作業(yè)，還有項(xiàng)目競賽。

再次，牛研習(xí)會(huì)是一個(gè)非常有競爭性的項(xiàng)目。它的費(fèi)用低于哈佛、斯坦福和麻省理工的暑期項(xiàng)目。對(duì)有興趣了解ML或DL最新進(jìn)展的學(xué)者，這是一個(gè)絕佳機(jī)會(huì)。

最后是學(xué)術(shù)古城體驗(yàn)。參會(huì)前一天，主辦方安排了一個(gè)90分鐘的牛津城和大學(xué)校園游覽。那些查著牛津字典、讀著哈利波特小說長大的年輕人到這里不會(huì)感到陌生。大會(huì)的演講者和參會(huì)者中也不乏華人面孔，會(huì)場經(jīng)常能見到操著純正牛津口音的華人侃侃而談。

正如一句詩句所言，牛津是成長、創(chuàng)新和夢想的圣地，在那里，人們得到激勵(lì)、機(jī)會(huì)和支持。

（李運(yùn)奇系馬里蘭大學(xué)教授、Wesley Leeroy系哈佛大學(xué)SEAS學(xué)者）