聊一聊Vicarious发表在Science的那篇生成视觉模型，被LeCun痛批的递归皮质网络RCN

自己吹得牛逼，硬着头皮也要实现

Vicarious是和Deepmind对标的以强人工智能为目标的美国AI新兴公司。有意思的是，虽然融了上亿美元，除了工业机器人，Vicarious并没有像Deepmind的AlphaGo类似接地气的夺目产品。之前饱受争议，终于在近期公开的递归皮质网络RCN还被LeCun痛批了一回。RCN号称攻破了人类的CAPTCHA验证码自动识别，达到了神经网络300倍的数据利用率：

首先我们来看一下Yann LeCun早在2013年批评的理由：

主要的理由有两个：

1.  验证码识别并不是很重要的问题，一些图片分割问题比这个问题难得多 。

2. 用自己的验证码数据集容易达到好的效果，不能真正证明模型泛化能力。

David 9对Yann LeCun的看法并不反对，但是我觉得没有必要低估投资人的眼光，目前Vicarious已经是C轮融资，没有一点接地气的实际应用，投资人不可能一直跟投。如果能用非神经网络的方式（我们知道RCN是CRF，概率图模型，动态规划等技术结合）完成这些应用，其实对业界的多样性是有帮助的。

一味地在神经网络做文章，其实才是一个错误的方向。

另外论文中的描述也比较中肯，只是强调对于神经网络的优势是数据效率方面的，而不是泛化能力上的。图模型对复杂语义的探测不容忽视，正如神经网络在特征提取很在行。

在追寻通用人工智能的过程中，目前各家公司的方法层出不穷，没有人知道强AI会以什么方式在未来呈现。

 

参考文献：

  1. https://plus.google.com/+YannLeCunPhD/posts/Qwj9EEkUJXY
  2. http://theobjective.com/wp-content/uploads/2017/10/science.aag-CAPCHA.pdf
  3. https://www.zhihu.com/question/52674873/answer/131622833
  4. https://www.zhihu.com/question/67267502/answer/252537188
  5. http://www.sohu.com/a/200969057_473283
  6. https://github.com/vicariousinc/science_rcn

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