一文看尽 2018 全年 AI 技术大突破

安妮 夏乙 发自 凹非寺

量子位 出品 | 公众号 QbitAI

2018，仍是AI领域激动人心的一年。

这一年成为NLP研究的分水岭，各种突破接连不断；CV领域同样精彩纷呈，与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信；新 工具 、新框架的出现，也让这个领域的明天特别让人期待……

近日，Analytics Vidhya发布了一份2018人工智能技术总结与2019趋势预测报告，原文作者PRANAV DAR。量子位在保留这个报告架构的基础上，对内容进行了重新编辑和补充。

这份报告总结和梳理了全年主要AI技术领域的重大进展，同时也给出了相关的资源地址，以便大家更好的使用、查询。

报告共涉及了五个主要部分：

• 自然语言处理（NLP）

• 计算机视觉

• 工具和库

• 强化学习

• AI道德

下面，我们就逐一来盘点和展望，嘿喂狗~

自然语言处理（NLP）

2018年在NLP历史上的特殊地位，已经毋庸置疑。

这份报告认为，这一年正是NLP的分水岭。2018年里，NLP领域的突破接连不断：ULMFiT、ELMo、最近大热的BERT……

迁移学习成了NLP进展的重要推动力。从一个预训练模型开始，不断去适应新的数据，带来了无尽的潜力，甚至有“NLP领域的ImageNet时代已经到来”一说。

■ ULMFiT

这个缩写，代表“ 通用语言模型的微调 ”，出自ACL 2018论文：Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification。

正是这篇论文，打响了今年NLP迁移学习狂欢的第一枪。

论文两名作者一是Fast.ai创始人Jeremy Howard，在迁移学习上经验丰富；一是自然语言处理方向的博士生Sebastian Ruder，他的NLP博客几乎所有同行都在读。

两个人的专长综合起来，就有了ULMFiT。想要搞定一项NLP任务，不再需要从0开始训练模型，拿来ULMFiT，用少量数据微调一下，它就可以在新任务上实现更好的性能。

他们的方法，在六项文本分类任务上超越了之前最先进的模型。

详细的说明可以读他们的论文：

https://arxiv.org/abs/1801.06146

Fast.ai网站上放出了训练脚本、模型等：

http://nlp.fast.ai/category/classification.html

■ ELMo

这个名字，当然不是指《芝麻街》里那个角色，而是“语言模型的词嵌入”，出自艾伦人工智能研究院和华盛顿大学的论文Deep contextualized word representations，NLP顶会NAACL HLT 2018的优秀论文之一。

ELMo用语言模型（language model）来获取词嵌入，同时也把词语所处句、段的语境考虑进来。

这种语境化的词语表示，能够体现一个词在语法语义用法上的复杂特征，也能体现它在不同语境下如何变化。

当然，ELMo也在试验中展示出了强大功效。把ELMo用到已有的NLP模型上，能够带来各种任务上的性能提升。比如在机器问答数据集SQuAD上，用ELMo能让此前最厉害的模型成绩在提高4.7个百分点。

这里有ELMo的更多介绍和资源：

https://allennlp.org/elmo

■ BERT

说BERT是2018年最火的NLP模型，一点也不为过，它甚至被称为NLP新时代的开端。

它由Google推出，全称是 B idirectional  E ncoder  R epresentations from  T ransformers，意思是来自Transformer的双向编码器表示，也是一种预训练语言表示的方法。

从性能上来看，没有哪个模型能与BERT一战。它在11项NLP任务上都取得了最顶尖成绩，到现在，SQuAD 2.0前10名只有一个不是BERT变体：

如果你还没有读过BERT的论文，真的应该在2018年结束前补完这一课：

https://arxiv.org/abs/1810.04805

另外，Google官方 开源了训练代码和预训练模型 ：

https://github.com/google-research/bert

如果你是PyTorch党，也不怕。这里还有 官方推荐的PyTorch重实现和转换脚本 ：

https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT

■ PyText

BERT之后，NLP圈在2018年还能收获什么惊喜？答案是，一款新工具。

就在上周末，Facebook开源了自家工程师们一直在用的NLP建模框架PyText。这个框架，每天要为Facebook旗下各种应用处理超过10亿次NLP任务，是一个工业级的工具包。

（Facebook开源新NLP框架：简化部署流程，大规模应用也OK）

PyText基于PyTorch，能够加速从研究到应用的进度，从模型的研究到完整实施只需要几天时间。框架里还包含了一些预训练模型，可以直接拿来处理文本分类、序列标注等任务。

想试试？开源地址在此：

https://github.com/facebookresearch/pytext

■ Duplex

如果前面这些研究对你来说都太抽象的话，Duplex则是NLP进展的最生动例证。

名字有点陌生？不过这个产品你一定听说过，它就是Google在2018年I/O开发者大会上展示的“打电话AI”。

它能主动打电话给美发店、餐馆预约服务，全程流畅交流，简直以假乱真。Google董事长John Hennessy后来称之为“非凡的突破”，还说：“在预约领域，这个AI已经通过了图灵测试。”

Duplex在多轮对话中表现出的理解能力、合成语音的自然程度，都是NLP目前水平的体现。

如果你还没看过它的视频……

■ 2019年展望

NLP在2019年会怎么样？我们借用一下ULMFiT作者Sebastian Ruder的展望：

• 预训练语言模型嵌入将无处不在：不用预训练模型，从头开始训练达到顶尖水平的模型，将十分罕见。

• 能编码专业信息的预训练表示将会出现，这是语言模型嵌入的一种补充。到时候，我们就能根据任务需要，把不同类型的预训练表示结合起来。

• 在多语言应用、跨语言模型上，将有更多研究。特别是在跨语言词嵌入的基础上，深度预训练跨语言表示将会出现。

计算机视觉

今年，无论是图像还是视频方向都有大量新研究问世，有三大研究曾在CV圈掀起了集体波澜。

■ BigGAN

今年9月，当搭载BigGAN的双盲评审中的ICLR 2019论文现身，行家们就沸腾了： 简直看不出这是GAN自己生成的 。

在计算机图像研究史上，BigGAN的效果比前人进步了一大截。比如在ImageNet上进行128×128分辨率的训练后，它的Inception Score（IS）得分166.3，是之前最佳得分52.52分 3倍 。

除了搞定128×128小图之外，BigGAN还能直接在256×256、512×512的ImageNet数据上训练，生成更让人信服的样本。

在论文中研究人员揭秘，BigGAN的惊人效果背后，真的付出了金钱的代价，最多要用512个TPU训练，费用可达11万美元，合人民币76万元。

不止是模型参数多，训练规模也是有GAN以来最大的。它的参数是前人的2-4倍，批次大小是前人的8倍。

相关地址

研究论文：

https://openreview.net/pdf?id=B1xsqj09Fm

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■ Fast.ai 18分钟训练整个ImageNet

在完整的ImageNet上训练一个模型需要多久？各大公司不断下血本刷新着记录。

不过，也有不那么烧计算资源的平民版。

今年8月，在线深度学习课程Fast.ai的创始人Jeremy Howard和自己的学生，用 租来的 亚马逊AWS的云计算资源， 18分钟 在ImageNet上将图像分类模型训练到了93%的准确率。

前前后后，Fast.ai团队只用了16个AWS云实例，每个实例搭载8块英伟达V100 GPU，结果比Google用TPU Pod在斯坦福DAWNBench测试上达到的速度还要快40%。

这样拔群的成绩，成本价只需要 40美元 ，Fast.ai在博客中将其称作人人可实现。

相关地址：

Fast.ai博客介绍：

https://www.fast.ai/2018/08/10/fastai-diu-imagenet/

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■ vid2vid技术

今年8月，英伟达和MIT的研究团队高出一个 超逼真 高清视频生成AI。

只要一幅动态的语义地图，就可获得和真实世界几乎一模一样的视频。换句话说，只要把你心中的场景勾勒出来，无需实拍，电影级的视频就可以自动P出来：

除了街景，人脸也可生成：

这背后的vid2vid技术，是一种在生成对抗性学习框架下的新方法：精心设计的生成器和鉴别器架构，再加上时空对抗目标。

这种方法可以在分割蒙版、素描草图、人体姿势等多种输入格式上，实现高分辨率、逼真、时间相干的视频效果。

好消息，vid2vid现已被英伟达开源。

相关地址

研究论文：

https://tcwang0509.github.io/vid2vid/paper_vid2vid.pdf

GitHub地址

https://github.com/NVIDIA/vid2vid

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■ 2019趋势展望

Analytics Vidhya预计，明年在计算机视觉领域，对现有方法的改进和增强的研究可能多于创造新方法。

在美国，政府对无人机的限令可能会稍微“松绑”，开放程度可能增加。而今年大火的自监督学习明年可能会应用到更多研究中。

Analytics Vidhya对视觉领域也有一些期待，目前来看，在CVPR和ICML等国际顶会上公布最新研究成果，在工业界的应用情况还不乐观。他希望在2019年，能看到更多的研究在实际场景中落地。

Analytics Vidhya预计，视觉问答（Visual Question Answering，VQA）技术和视觉对话系统可能会在各种实际应用中首次亮相。

工具和框架

哪种工具最好？哪个框架代表了未来？这都是一个个能永远争论下去的话题。

没有异议的是，不管争辩的结果是什么，我们都需要掌握和了解最新的工具，否则就有可能被行业所抛弃。

今年，机器学习领域的工具和框架仍在快速的发展，下面就是这方面的总结和展望。

■ PyTorch 1.0

根据10月GitHub发布的2018年度报告，PyTorch在增长最快的开源项目排行上，名列第二。也是唯一入围的深度学习框架。

作为谷歌TensorFlow最大的“劲敌”，PyTorch其实是一个新兵，2017年1月19日才正式发布。2018年5月，PyTorch和Caffe2整合，成为新一代PyTorch 1.0，竞争力更进一步。

相较而言，PyTorch速度快而且非常灵活，在GitHub上有越来越多的开码都采用了PyTorch框架。可以预见，明年PyTorch会更加普及。

至于PyTorch和TensorFlow怎么选择？在我们之前发过的一篇报道里，不少大佬站PyTorch。

实际上，两个框架越来越像。前Google Brain深度学习研究员，Denny Britz认为，大多数情况下，选择哪一个深度学习框架，其实影响没那么大。

相关地址

PyTorch官网：

https://pytorch.org/

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■ AutoML

很多人将AutoML称为深度学习的新方式，认为它改变了整个系统。有了AutoML，我们就不再需要设计复杂的深度学习网络。

今年1月17日，谷歌推出Cloud AutoML服务，把自家的AutoML技术通过云平台对外发布，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。

不过AutoML并不是谷歌的专利。过去几年，很多公司都在涉足这个领域，比方国外有RapidMiner、KNIME、DataRobot和H2O.ai等等。

除了这些公司的产品，还有一个开源库要介绍给大家：

Auto Keras！

这是一个用于执行AutoML任务的开源库，意在让更多人即便没有人工智能的专家背景，也能搞定机器学习这件事。

这个库的作者是美国德州农工大学（Texas A&M University）助理教授胡侠和他的两名博士生：金海峰、Qingquan Song。Auto Keras直击谷歌AutoML的三大缺陷：

• 第一，还得付钱。

• 第二，因为在云上，还得配置 Docker 容器和Kubernetes。

• 第三，服务商(Google)保证不了你数据安全和隐私。

相关地址

官网：

https://autokeras.com/

GitHub：

https://github.com/jhfjhfj1/autokeras

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■ TensorFlow.js

今年3月底的TensorFlow开发者会峰会2018上，TensorFlow.js正式发布。

这是一个面向JavaScript开发者的机器学习框架，可以完全在浏览器中定义和训练模型，也能导入离线训练的TensorFlow和Keras模型进行预测，还对WebGL实现无缝支持。

在浏览器中使用TensorFlow.js可以扩展更多的应用场景，包括展开交互式的机器学习、所有数据都保存在客户端的情况等。

实际上，这个新发布的TensorFlow.js，就是基于之前的deeplearn.js，只不过被整合进TensorFlow之中。

谷歌还给了几个TensorFlow.js的应用案例。比如借用你的摄像头，来玩经典游戏：吃豆人（Pac-Man）。

相关地址

官网：

https://js.tensorflow.org/

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■ 2019趋势展望

在工具这个主题中，最受关注的就是AutoML。因为这是一个真正会改变游戏规则的核心技术。在此，引用H2O.ai的大神Marios Michailidis（KazAnova）对明年AutoML领域的展望。

• 以智能可视化、提供洞见等方式，帮助描述和理解数据

• 为数据集发现、构建、提取更好的特征

• 快速构建更强大、更智能的预测模型

• 通过机器学习可解释性，弥补黑盒建模带来的差距

• 推动这些模型的产生

强化学习

强化学习还有很长的路要走。

除了偶尔成为头条新闻之外，目前强化学习领域还缺乏真正的突破。强化学习的研究非常依赖数学，而且还没有形成真正的行业应用。

希望明年可以看到更多RL的实际用例。现在我每个月都会特别关注一下强化学习的进展，以期看到未来可能会有什么大事发生。

■ OpenAI的强化学习入门教程

全无机器学习基础的人类，现在也可以迅速上手强化学习。

11月初，OpenAI发布了强化学习 (RL) 入门教程：Spinning Up。从一套重要概念，到一系列关键算法实现代码，再到热身练习，每一步都以清晰简明为上，全程站在初学者视角。

团队表示，目前还没有一套比较通用的强化学习教材，RL领域只有一小撮人进得去。这样的状态要改变啊，因为强化学习真的很有用。

相关地址

教程入口：

https://spinningup.openai.com/en/latest/index.html

GitHub传送门：

https://github.com/openai/spinningup

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■ 谷歌的强化学习新框架「多巴胺」

Dopamine（多巴胺），这是谷歌今年8月发布的强化学习开源框架，基于TensorFlow。

新框架在设计时就秉承着清晰简洁的理念，所以代码相对紧凑，大约是15个 Python 文件，基于Arcade Learning Environment (ALE)基准，整合了DQN、C51、 Rainbow agent精简版和ICML 2018上的Implicit Quantile Networks。

为了让研究人员能快速比较自己的想法和已有的方法，该框架提供了DQN、C51、 Rainbow agent精简版和Implicit Quantile Networks的玩ALE基准下的那60个雅达利游戏的完整训练数据。

另外，还有一组Dopamine的教学colab。

相关地址

Dopamine谷歌博客：

https://ai.googleblog.com/2018/08/introducing-new-framework-for-flexible.html

Dopamine github下载：

https://github.com/google/dopamine/tree/master/docs#downloads

colabs：

https://github.com/google/dopamine/blob/master/dopamine/colab/README.md

游戏训练可视化网页：

https://google.github.io/dopamine/baselines/plots.html

■ 2019趋势展望

DataHack Summit 2018发言人、ArxivInsights创始人Xander Steenbrugge，也是一名强化学习专家，以下是来自他的总结和展望。

1、由于辅助学习任务越来越多，增加了稀疏的外在奖励，样本的复杂性将继续提高。在非常稀疏的奖励环境中，效果非常好。
2、正因如此，直接在物理世界训练将越来越可行，替代当前大多先在虚拟环境中训练的方法。我预测2019年，会出现第一个只由深度学习训练，没有人工参与而且表现出色的机器人demo出现。
3、在DeepMind把AlphaGo的故事延续到生物领域之后（AlphaFold），我相信强化学习将逐步在学术领域外创造实际的商业价值。例如新药探索、电子芯片架构优化、车辆等等……
4、强化学习会有一个明显的转变，以前在训练数据上测试智能体的行为将不再视为“允许”。泛化指标将成为核心，就像监督学习一样。

AI道德

AI被滥用事故在2018年被频频爆出：Facebook AI助特朗普当选美国总统、Goggle与美国军方联手开发AI武器、微软为移民和海关执法局（ICE）提供云计算和人脸识别服务……

每一次事故都会重新掀起一波对AI道德准则的讨论高潮，一些硅谷科技公司也再次期间制定了企业AI准则。

Analytics Vidhya认为，AI道德现在还是一个灰色地带，目前还没有所有人可以遵循的框架，2019年将有更多企业和政府制定相关条例。

AI道德规范的制定，现在才刚刚起步。

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