若朴 夏乙 編譯自 WILDML
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
2017已經正式離我們遠去。
過去的一年裡， 有很多值得梳理記錄的內容。 博客WILDML的作者、曾在Google Brain做了一年Resident的Denny Britz， 就把他眼中的2017年AI和深度學習的大事， 進行了一番梳理匯總。
量子位進行概要摘錄如下， 詳情可前往原文查看， 地址：http://www.wildml.com/2017/12/ai-and-deep-learning-in-2017-a-year-in-review/
強化學習稱霸人類遊戲如果說2016年AlphaGo擊敗李世乭之後， 大家對它的棋壇地位還有些許懷疑的話， 2017年擊敗柯潔， 讓它成了毫無疑問的圍棋霸主。
作為一個強化學習Agent， 它的第一個版本使用了來自人類專家的訓練資料， 然後通過自我對局和蒙特卡洛樹搜索的改進來進化。
不久之後， AlphaGo Zero更進一步， 使用了之前一篇論文Thinking Fast and Slow with Deep Learning and Tree Search提出的技術， 從零開始下圍棋， 在訓練中沒有用到人類對局的資料。
臨近年底， 我們又看到了新一代的AlphaGo：AlphaZero， 在圍棋之後， 用同樣的技術搞定了國際象棋和日本將棋。
這些演算法在對局中所用的策略，
下面是相關論文， 認真的同學們可以收藏回顧啦：
AlphaGo
https://storage.googleapis.com/deepmind-media/alphago/AlphaGoNaturePaper.pdf
AlphaGo Zero
https://www.nature.com/articles/nature24270.epdf
AlphaZero
https://arxiv.org/abs/1712.01815
Thinking Fast and Slow with Deep Learning and Tree Search
https://arxiv.org/abs/1705.08439
AI今年取得重大進展的遊戲不止圍棋。 CMU研究人員的Libratus（冷撲大師）在20天的一對一無限注德州撲克比賽中，
再早些時候， 查理斯大學、捷克技術大學和加拿大阿爾伯塔大學開發的DeepStack， 首先擊敗了專業德撲玩家。
有一點值得注意， 這兩個程式玩的都是一對一撲克， 也就是兩名玩家之間的對局， 這比多人遊戲更容易。 2018年， 我們很可能看到演算法在多玩家撲克上取得一些進步。
Libratus論文：
http://science.sciencemag.org/content/early/2017/12/15/science.aao1733.full
用強化學習玩人類遊戲的下一個領域， 似乎是更複雜的多人遊戲， 除了多人撲克之外， 還有星際爭霸、DotA等等。 DeepMind正在積極研究星際爭霸2， 發佈了相關的研究環境。
星際爭霸2研究環境：
https://deepmind.com/blog/deepmind-and-blizzard-open-starcraft-ii-ai-research-environment/
而OpenAI在DotA中單比賽中取得了初步的成功， 玩轉5v5遊戲， 是他們的下一步目標。
進化演算法回歸對於監督學習來說， 基於梯度的反向傳播演算法已經非常好，
然而， 在強化學習中， 進化策略（Evolution Strategies, ES）似乎正在東山再起。 因為強化學習的資料通常不是lid（獨立同分佈）的， 錯誤信號更加稀疏， 而且需要探索， 不依賴梯度的演算法表現很好。 另外， 進化演算法可以線性擴展到數千台機器， 實現非常快的平行訓練。 它們不需要昂貴的GPU， 但可以在成百上千便宜的CPU機器上進行訓練。
2017年早些時候， OpenAI的研究人員證明了進化策略實現的性能， 可以與Deep Q-Learning等標準強化學習演算法相媲美。
相關論文：
https://arxiv.org/abs/1703.03864
年底， Uber內部一個團隊又連發5篇論文， 來展示遺傳演算法和新穎性搜索的潛力。 他們使用非常簡單的遺傳演算法， 沒有任何梯度資訊， 學會了玩各種雅達利遊戲。
穀歌的Tacotron 2文本轉語音系統效果令人印象深刻。這個系統基於WaveNet，也是一種自動回歸模型，也被部署於Google Assistant之中，並在過去一年得到快速提升。
遠離昂貴且訓練漫長的回歸架構是一個更大的趨勢。在論文Attention is All you Need裡，研究人員完全擺脫了迴圈和卷積，使用一個更複雜的注意力機制，只用了很小的訓練成本，就達到了目前最先進的結果。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762
深度學習框架這一年如果非要用一句話總結2017，那只能說是框架之年。
Facebook搞出了PyTorch，這個框架得到了搞自然語言處理的研究人員大愛。
TensorFlow在2017年繼續領跑，目前已經發佈到1.4.1版本。除了主框架之外，還發佈了多個伴隨庫。TensorFlow團隊還發佈了一個全新的eager execution模式，類似PyTorch的動態計算圖。
此外，
蘋果發佈了CoreML移動機器學習庫；
Uber的一個團隊發佈了Pyro，一個深度概率程式設計語言；
亞馬遜宣佈在MXNet上提供更高級別的API Gluon；
Uber發佈了內部米開朗基羅機器學習基礎設施平臺的詳情；
由於框架已經太多，Facebook和微軟宣佈推出ONNX開放格式，以便跨框架共用深度學習模型。
除了通用的深度學習框架外，我們還看到大量的強化學習框架發佈：
OpenAI Roboschool，用於機器人模擬
https://blog.openai.com/roboschool/
OpenAI Baselines，一套強化學習演算法的高品質實現
https://github.com/openai/baselines
Tensorflow Agents，用TensorFlow來訓練RL智能體
https://github.com/tensorflow/agents
Unity ML Agents，研究人員可用Unity Editor來創建遊戲，並展開強化訓練
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents
Nervana Coach，用最先進的強化學習演算法進行試驗
http://coach.nervanasys.com/
Facebook ELF，遊戲研究平臺
https://code.facebook.com/posts/132985767285406/introducing-elf-an-extensive-lightweight-and-flexible-platform-for-game-research/
DeepMind Pycolab，定制化的遊戲引擎
https://github.com/deepmind/pycolab
Geek.ai MAgent，多智能體強化學習平臺
https://github.com/geek-ai/MAgent
為了讓深度學習更易普及，還有一些面向web的框架，例如穀歌的deeplearn.js和MIL WebDNN執行框架。
2017，還有一個流行框架跟我們告別了。
那就是Theano。
學習資源隨著深度學習和強化學習越來越流行，2017年有越來越多的課程、訓練營等活動舉行並分享到網上。以下是我最愛的一些。
Deep RL Bootcamp，由OpenAI和UC Berkeley聯合主辦，主要講授關於強化學習的基礎知識和最新研究成果
位址：https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lectures?authuser=0
斯坦福視覺識別卷積神經網路課程2017春季版
http://cs231n.stanford.edu/
斯坦福自然語言處理與深度學習課程2017冬季版
http://web.stanford.edu/class/cs224n/
斯坦福的深度學習理論課程
https://stats385.github.io/
Coursera上最新的深度學習課程
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
蒙特利爾深度學習和強化學習暑期學校
http://videolectures.net/deeplearning2017_montreal/
UC Berkeley的深度強化學習課程2017秋季版
http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/
TensorFlow開發者大會上關於深度學習和TensorFlow API相關的內容
https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIKGc_NBoIhTn2Qhraji53cv
幾大學術會議，延續了在網上發佈會議內容的新傳統。如果你想趕上最尖端的研究，可以查看這些頂級會議的錄影資料。
NIPS 2017：
https://nips.cc/Conferences/2017/Videos
ICLR 2017：
https://www.facebook.com/pg/iclr.cc/videos/
EMNLP 2017：
https://ku.cloud.panopto.eu/Panopto/Pages/Sessions/List.aspx
研究人員也開始在arXiv上發佈低門檻的教程和綜述論文。以下是過去一年我的最愛。
深度強化學習：概述
Deep Reinforcement Learning: An Overview
https://arxiv.org/abs/1701.07274
給工程師的機器學習簡介
A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers
https://arxiv.org/abs/1709.02840
神經機器翻譯
Neural Machine Translation
https://arxiv.org/abs/1709.07809
教程：神經機器翻譯和序列到序列模型
Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A Tutorial
https://arxiv.org/abs/1703.01619
應用：AI和醫學2017年，有不少人宣稱用深度學習解決了醫療問題，而且還擊敗了人類專家。這其中有真正的突破，也有一些炒作。對這方面感興趣的話，推薦關注Luke Oakden-Rayner的人類醫生終結系列博客：
https://lukeoakdenrayner.wordpress.com/2017/04/20/the-end-of-human-doctors-introduction/
這裡簡要介紹一些發展。其中最重要的事件包括：斯坦福的一個團隊公佈了用深度學習識別皮膚癌的演算法細節。
相關研究：https://cs.stanford.edu/people/esteva/nature/
另一個斯坦福的團隊則開發了一個模型，能比人類專家更好的發現心律失常。
相關研究：https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ecg/
當然也有一些風波。例如DeepMind與NHS之間的問題；NIH發佈了一個不適合訓練AI的胸部X光片資料集等等。
應用：藝術和GAN應用於圖像、音樂、繪圖和視頻領域的生成模型，今年也越來越受到關注。NIPS 2017還首次推出了面向創意與設計的機器學習研討會。
最流行的應用之一是穀歌的QuickDraw，使用神經網路來識別你的塗鴉。基於已經發佈的資料集，你甚至可以讓機器幫你畫完草稿。
一起去玩一下：
https://quickdraw.withgoogle.com/
GAN今年取得了不少重大進展。例如CycleGAN、DiscoGAN、StarGAN等新模型在生成人臉方面令人印象深刻。GAN通常難以生成逼真的高解析度圖像，但pix2pixHD改變了這種現狀。
相關地址：
CycleGAN
https://arxiv.org/abs/1703.10593
DiscoGAN
https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch
StarGAN
https://github.com/yunjey/StarGAN
應用：無人車無人車領域的大玩家包括Uber、Lyft、Waymo和Tesla。Uber這一年都麻煩不斷，但是這家公司一直沒有停下在無人車方面的腳步。
Waymo在亞利桑那的鳳凰城進行了一系列無人車實驗，還公佈了測試和模擬技術的細節。Lyft正在建立自己的無人車硬體和軟體體系。特斯拉的Autopilot沒有太多更新。
當然還有一個“新的”入局者，庫克證實蘋果公司也在研究自動駕駛。
超酷的研究和應用今年有很多好玩的項目和展示，這裡不可能提及所有：
用深度學習去除背景
用深度學習創造動漫角色
一起來試試吧~ http://make.girls.moe/#/
用神經網路給黑白照片著色
神經網路玩《馬里奧賽車》
即時《馬里奧賽車 64》AI
https://github.com/rameshvarun/NeuralKart
使用深度學習鑒別贗品
隨手畫貓
在研究層面，
無監督情緒神經元 - 一個可以學習情緒的系統，儘管只被亞馬遜訓練用於預測評論的下一個字元。
學會溝通 - 智慧體“開發”了自己的語言。
習得索引結構 - 使用神經網路優化快取記憶體B-Tree。
https://arxiv.org/abs/1712.01208
Attention is All You Need - Google推出的翻譯架構Transformer完全捨棄了RNN/CNN結構。
https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf
Mask R-CNN
Deep Image Prior，圖像去噪、超解析度和修補。
資料集神經網路需要大量的資料，因此開放資料集是對行業的重要貢獻。以下是今年幾個新推出的資料集代表。
Youtube Bounding Boxes
https://research.google.com/youtube-bb
Google QuickDraw Data
https://quickdraw.withgoogle.com/data
DeepMind Open Source Datasets
https://deepmind.com/research/open-source/open-source-datasets
Google Speech Commands Dataset
https://research.googleblog.com/2017/08/launching-speech-commands-dataset.html
Atomic Visual Actions
https://research.google.com/ava/
Several updates to the Open Images data set
https://github.com/openimages/dataset
Nsynth dataset of annotated musical notes
https://magenta.tensorflow.org/datasets/nsynth
Quora Question Pairs
https://data.quora.com/First-Quora-Dataset-Release-Question-Pairs
深度學習，重現性和煉金術過去一年中，研究人員對學術論文結果的可複現性提出了擔憂。深度學習模型通常依賴于大量的超參數，必須對其進行優化才能獲得足夠好的結果。這種優化代價高昂，可能只有Google和Facebook才能負擔得起。
另外，研究人員並不總是同步公開代碼，論文中有時還會漏掉重要的細節，或者使用特殊的評估方法……這些因素都讓可複現性成為一個大問題。
在論文Are GANs Created Equal? A Large-Scale Study中，使用昂貴的超參數搜索調整GAN，可以擊敗更為複雜的方法。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1711.10337
同樣，在論文On the State of the Art of Evaluation in Neural Language Models中，研究人員表明，簡單的LSTM架構在正確調整後，表現就能比最近的多數模型都好。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1707.05589
在NIPS 2017大會上，阿裡·拉希米稱現在的深度學習就像“煉金術”，呼籲更為嚴謹的學術管理。不過Yann LeCun隨即進行了實名反擊。
競爭，炒作和失敗加拿大和中國，正在加速AI方面的部署。
硬體方面，AI晶片競爭提速，英偉達發佈了最新的Titan V旗艦GPU、Google發佈了第二代TPU、英特爾的Nervana也發佈了新的晶片。就連特斯拉也在開發AI硬體。另外，來自中國的競爭者也不容小覷。
宣傳非常重要，但有些宣傳和實驗室實際發生的事情不符。IBM沃森就是過度行銷的傳奇，並沒有帶來相符的結果。大家都不喜歡沃森，所以他們在醫療方面一再失敗也不奇怪。
Facebook的人工智慧發明了自己的語言那事，其實也跟真相不符。這不簡單是媒體的誤導，研究人員所用的標題和摘要也越了界，沒能反映實驗的實際結果。
穀歌的Tacotron 2文本轉語音系統效果令人印象深刻。這個系統基於WaveNet，也是一種自動回歸模型，也被部署於Google Assistant之中，並在過去一年得到快速提升。
遠離昂貴且訓練漫長的回歸架構是一個更大的趨勢。在論文Attention is All you Need裡，研究人員完全擺脫了迴圈和卷積，使用一個更複雜的注意力機制，只用了很小的訓練成本，就達到了目前最先進的結果。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1706.03762
深度學習框架這一年如果非要用一句話總結2017，那只能說是框架之年。
Facebook搞出了PyTorch，這個框架得到了搞自然語言處理的研究人員大愛。
TensorFlow在2017年繼續領跑，目前已經發佈到1.4.1版本。除了主框架之外，還發佈了多個伴隨庫。TensorFlow團隊還發佈了一個全新的eager execution模式，類似PyTorch的動態計算圖。
此外，
蘋果發佈了CoreML移動機器學習庫；
Uber的一個團隊發佈了Pyro，一個深度概率程式設計語言；
亞馬遜宣佈在MXNet上提供更高級別的API Gluon；
Uber發佈了內部米開朗基羅機器學習基礎設施平臺的詳情；
由於框架已經太多，Facebook和微軟宣佈推出ONNX開放格式，以便跨框架共用深度學習模型。
除了通用的深度學習框架外，我們還看到大量的強化學習框架發佈：
OpenAI Roboschool，用於機器人模擬
https://blog.openai.com/roboschool/
OpenAI Baselines，一套強化學習演算法的高品質實現
https://github.com/openai/baselines
Tensorflow Agents，用TensorFlow來訓練RL智能體
https://github.com/tensorflow/agents
Unity ML Agents，研究人員可用Unity Editor來創建遊戲，並展開強化訓練
https://github.com/Unity-Technologies/ml-agents
Nervana Coach，用最先進的強化學習演算法進行試驗
http://coach.nervanasys.com/
Facebook ELF，遊戲研究平臺
https://code.facebook.com/posts/132985767285406/introducing-elf-an-extensive-lightweight-and-flexible-platform-for-game-research/
DeepMind Pycolab，定制化的遊戲引擎
https://github.com/deepmind/pycolab
Geek.ai MAgent，多智能體強化學習平臺
https://github.com/geek-ai/MAgent
為了讓深度學習更易普及，還有一些面向web的框架，例如穀歌的deeplearn.js和MIL WebDNN執行框架。
2017，還有一個流行框架跟我們告別了。
那就是Theano。
學習資源隨著深度學習和強化學習越來越流行，2017年有越來越多的課程、訓練營等活動舉行並分享到網上。以下是我最愛的一些。
Deep RL Bootcamp，由OpenAI和UC Berkeley聯合主辦，主要講授關於強化學習的基礎知識和最新研究成果
位址：https://sites.google.com/view/deep-rl-bootcamp/lectures?authuser=0
斯坦福視覺識別卷積神經網路課程2017春季版
http://cs231n.stanford.edu/
斯坦福自然語言處理與深度學習課程2017冬季版
http://web.stanford.edu/class/cs224n/
斯坦福的深度學習理論課程
https://stats385.github.io/
Coursera上最新的深度學習課程
https://www.coursera.org/specializations/deep-learning
蒙特利爾深度學習和強化學習暑期學校
http://videolectures.net/deeplearning2017_montreal/
UC Berkeley的深度強化學習課程2017秋季版
http://rll.berkeley.edu/deeprlcourse/
TensorFlow開發者大會上關於深度學習和TensorFlow API相關的內容
https://www.youtube.com/playlist?list=PLOU2XLYxmsIKGc_NBoIhTn2Qhraji53cv
幾大學術會議，延續了在網上發佈會議內容的新傳統。如果你想趕上最尖端的研究，可以查看這些頂級會議的錄影資料。
NIPS 2017：
https://nips.cc/Conferences/2017/Videos
ICLR 2017：
https://www.facebook.com/pg/iclr.cc/videos/
EMNLP 2017：
https://ku.cloud.panopto.eu/Panopto/Pages/Sessions/List.aspx
研究人員也開始在arXiv上發佈低門檻的教程和綜述論文。以下是過去一年我的最愛。
深度強化學習：概述
Deep Reinforcement Learning: An Overview
https://arxiv.org/abs/1701.07274
給工程師的機器學習簡介
A Brief Introduction to Machine Learning for Engineers
https://arxiv.org/abs/1709.02840
神經機器翻譯
Neural Machine Translation
https://arxiv.org/abs/1709.07809
教程：神經機器翻譯和序列到序列模型
Neural Machine Translation and Sequence-to-sequence Models: A Tutorial
https://arxiv.org/abs/1703.01619
應用：AI和醫學2017年，有不少人宣稱用深度學習解決了醫療問題，而且還擊敗了人類專家。這其中有真正的突破，也有一些炒作。對這方面感興趣的話，推薦關注Luke Oakden-Rayner的人類醫生終結系列博客：
https://lukeoakdenrayner.wordpress.com/2017/04/20/the-end-of-human-doctors-introduction/
這裡簡要介紹一些發展。其中最重要的事件包括：斯坦福的一個團隊公佈了用深度學習識別皮膚癌的演算法細節。
相關研究：https://cs.stanford.edu/people/esteva/nature/
另一個斯坦福的團隊則開發了一個模型，能比人類專家更好的發現心律失常。
相關研究：https://stanfordmlgroup.github.io/projects/ecg/
當然也有一些風波。例如DeepMind與NHS之間的問題；NIH發佈了一個不適合訓練AI的胸部X光片資料集等等。
應用：藝術和GAN應用於圖像、音樂、繪圖和視頻領域的生成模型，今年也越來越受到關注。NIPS 2017還首次推出了面向創意與設計的機器學習研討會。
最流行的應用之一是穀歌的QuickDraw，使用神經網路來識別你的塗鴉。基於已經發佈的資料集，你甚至可以讓機器幫你畫完草稿。
一起去玩一下：
https://quickdraw.withgoogle.com/
GAN今年取得了不少重大進展。例如CycleGAN、DiscoGAN、StarGAN等新模型在生成人臉方面令人印象深刻。GAN通常難以生成逼真的高解析度圖像，但pix2pixHD改變了這種現狀。
相關地址：
CycleGAN
https://arxiv.org/abs/1703.10593
DiscoGAN
https://github.com/carpedm20/DiscoGAN-pytorch
StarGAN
https://github.com/yunjey/StarGAN
應用：無人車無人車領域的大玩家包括Uber、Lyft、Waymo和Tesla。Uber這一年都麻煩不斷，但是這家公司一直沒有停下在無人車方面的腳步。
Waymo在亞利桑那的鳳凰城進行了一系列無人車實驗，還公佈了測試和模擬技術的細節。Lyft正在建立自己的無人車硬體和軟體體系。特斯拉的Autopilot沒有太多更新。
當然還有一個“新的”入局者，庫克證實蘋果公司也在研究自動駕駛。
超酷的研究和應用今年有很多好玩的項目和展示，這裡不可能提及所有：
用深度學習去除背景
用深度學習創造動漫角色
一起來試試吧~ http://make.girls.moe/#/
用神經網路給黑白照片著色
神經網路玩《馬里奧賽車》
即時《馬里奧賽車 64》AI
https://github.com/rameshvarun/NeuralKart
使用深度學習鑒別贗品
隨手畫貓
在研究層面，
無監督情緒神經元 - 一個可以學習情緒的系統，儘管只被亞馬遜訓練用於預測評論的下一個字元。
學會溝通 - 智慧體“開發”了自己的語言。
習得索引結構 - 使用神經網路優化快取記憶體B-Tree。
https://arxiv.org/abs/1712.01208
Attention is All You Need - Google推出的翻譯架構Transformer完全捨棄了RNN/CNN結構。
https://arxiv.org/pdf/1706.03762.pdf
Mask R-CNN
Deep Image Prior，圖像去噪、超解析度和修補。
資料集神經網路需要大量的資料，因此開放資料集是對行業的重要貢獻。以下是今年幾個新推出的資料集代表。
Youtube Bounding Boxes
https://research.google.com/youtube-bb
Google QuickDraw Data
https://quickdraw.withgoogle.com/data
DeepMind Open Source Datasets
https://deepmind.com/research/open-source/open-source-datasets
Google Speech Commands Dataset
https://research.googleblog.com/2017/08/launching-speech-commands-dataset.html
Atomic Visual Actions
https://research.google.com/ava/
Several updates to the Open Images data set
https://github.com/openimages/dataset
Nsynth dataset of annotated musical notes
https://magenta.tensorflow.org/datasets/nsynth
Quora Question Pairs
https://data.quora.com/First-Quora-Dataset-Release-Question-Pairs
深度學習，重現性和煉金術過去一年中，研究人員對學術論文結果的可複現性提出了擔憂。深度學習模型通常依賴于大量的超參數，必須對其進行優化才能獲得足夠好的結果。這種優化代價高昂，可能只有Google和Facebook才能負擔得起。
另外，研究人員並不總是同步公開代碼，論文中有時還會漏掉重要的細節，或者使用特殊的評估方法……這些因素都讓可複現性成為一個大問題。
在論文Are GANs Created Equal? A Large-Scale Study中，使用昂貴的超參數搜索調整GAN，可以擊敗更為複雜的方法。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1711.10337
同樣，在論文On the State of the Art of Evaluation in Neural Language Models中，研究人員表明，簡單的LSTM架構在正確調整後，表現就能比最近的多數模型都好。
論文地址：https://arxiv.org/abs/1707.05589
在NIPS 2017大會上，阿裡·拉希米稱現在的深度學習就像“煉金術”，呼籲更為嚴謹的學術管理。不過Yann LeCun隨即進行了實名反擊。
競爭，炒作和失敗加拿大和中國，正在加速AI方面的部署。
硬體方面，AI晶片競爭提速，英偉達發佈了最新的Titan V旗艦GPU、Google發佈了第二代TPU、英特爾的Nervana也發佈了新的晶片。就連特斯拉也在開發AI硬體。另外，來自中國的競爭者也不容小覷。
宣傳非常重要，但有些宣傳和實驗室實際發生的事情不符。IBM沃森就是過度行銷的傳奇，並沒有帶來相符的結果。大家都不喜歡沃森，所以他們在醫療方面一再失敗也不奇怪。
Facebook的人工智慧發明了自己的語言那事，其實也跟真相不符。這不簡單是媒體的誤導，研究人員所用的標題和摘要也越了界，沒能反映實驗的實際結果。