模型”遗忘”的启迪:Machine Unlearning(Forgetting),“主动遗忘”和“彻底遗忘”,长时记忆与短时记忆,多伦多大学向量学院,SISA

世界有时丑陋,我们需要遗忘。

但“遗忘”往往不是我们想的那样。 — David 9

我们很容易注意到,“记忆”“遗忘”是一件很复杂的事情,对一般人,那些痛苦失落的时光往往印象深刻,但曾经那些快感或幸福会转瞬即逝快速模糊。并且,“主动遗忘”“彻底遗忘”经常是不存在的事情,更不用说长时记忆与短时记忆究竟是什么?

事实上,记忆是从哪里来的我们都不完全了解,科学家曾经在软体动物身上做实验,把一部分A个体的RNA移植到B, 从而B拥有了A的行为记忆

试想对于人体,基因对记忆本身的影响更复杂难料。

回归主题,退一步,如果仅仅考虑“彻底遗忘”,并且是在模型层面的遗忘,或许问题会简单一点。

而且把遗忘聚焦在简单的“数据遗忘”,多伦多大学向量学院SISA方法提供了很好的参照。即,把某个训练数据从对神经网络影响中剔除。SISA方法展开是:Sharding(分片),Isolation(隔离), Slicing(切割),Aggregation(聚合),大致架构如下:

来自:https://arxiv.org/abs/1912.03817

首先,分片,把总的训练数据集D切分成D1,D2,…,Ds等小的数据集,

其次,隔离,把D1,D2,…,Ds分别用M1, M2…Ms等不同神经网络隔离训练, 继续阅读模型”遗忘”的启迪:Machine Unlearning(Forgetting),“主动遗忘”和“彻底遗忘”,长时记忆与短时记忆,多伦多大学向量学院,SISA

“即使无法证明上帝存在,人类的信仰也合乎理智”:”信仰”和”智能”的哲学启发,David_9的神学与认识论随笔

我不害怕所谓的“AI统治人类”,我更害怕在未来拥有自由感情的AI被人类奴役 — David 9

如果你在深夜一个人静静地思考,一定问过自己那三个终极问题(我是谁?我在哪?我要到哪去?)。还有,“上帝存在吗?”,很显然这个命题的争论一直没有科学一致的解答。但要研究“智能”的本质(或强AI),我们有必要探索这些问题。

事实上,在神学和认知论领域,“上帝是否存在?”这种较难问题往往不能直接论证,争辩的战场更多的是像“我们信仰上帝是理智的吗?”,“我们的思想是自主的吗?”这类问题:

有神论者一定会竭力辩护“人类产生对上帝的信仰是恰当理智的”这种命题,而无神论者则相反。我们从正方开始。

借用大名鼎鼎的基督哲学家阿尔文• 普兰丁格改良认识论(Reformed Epistemology)的脉络,我们先思考一个简单的问题:

对于类似“上帝看着我。”,“这次上帝会原谅我的。

这些想法,是否和:

我生活的这个世界应该已经存在很多年了。”,“那个人好像很生气。”,“他(她)这时可能在想我”这些想法非常相似?

这些命题都无法直接论证(或基于其他“知识”),但都似乎有人暗示过我们,更重要的是:我们好像是无人逼迫的情况下,通过理智去相信(或者不相信的)

也好像,这种“灵性”是与生俱来在那里,别人不是“暗示”,只是帮我们“确认”而已。

那么你愿意相信这种“灵性”(“感知”)是无神论者口中的“非理性”吗?

更有意思的问题是:这种比目前的卷积CNN(RNN)高级很多的感知和信仰,是如何产生的?

首先,这些信仰很难基于其他确切知识去推断。我们的知识体系大致如下:

为什么我把“无法证明的知识和信仰” 画的辣么大?事实上,就是这么大!对于普通人,严格正确的知识根本不重要,哪怕没有一点确凿知识(只需要一些日常逻辑)也可以正常适应生活。 继续阅读“即使无法证明上帝存在,人类的信仰也合乎理智”:”信仰”和”智能”的哲学启发,David_9的神学与认识论随笔

“低复杂度美学”理论(Low-Complexity Art):艺术,科学,创造力和美学启示 #David的人工智能启示录

艺术不仅是“压缩”的艺术。如果艺术是“做菜”,重要的不仅仅是厨艺,还有食材的选择,所以,艺术也是“选择”的艺术。 — David 9

Jürgen Schmidhuber教授的名字大家可能不熟悉,但如果说LSTM之父大家可能有点印象,事实上他也算人工智能的开创鼻祖之一。他与学术界和深度学习三巨头(Hinton、LeCun、Bengio)的恩怨纠葛David这里不多八卦,只给出【链接】。今天,David想深挖一下Schmidhuber曾经在90年代总结的“低复杂度美学”(艺术)理论,现在看来也很有意思并且启发我们。

“低复杂度美学”的原理和目标很简单:

1. 作品最终看上去是想要表达的内容,即,内容没有太大偏差

2. 创造作品的柯氏复杂性应该做到最低。通俗地说就是,如果要用一段最短的程序完成整个艺术创作过程(在计算机中叫停机过程),这样就会体现出一定美感

事实上,上述两者是矛盾的,如果太追求简洁,有可能会失去一部分你想表达的信息,反之,如果你想完整地表达所有信息,你可能会牺牲一些简洁性。

而对于第1点,艺术家想要传达什么,是非常主观的问题,所以Schmidhuber在讨论时把重点放在第2点,如果内容已经固定,艺术设计采用低复杂度美学是有效的。让我们看一个例子:

如果你要画一个花瓶和蝴蝶,大致构图已经想好,那么如果让一个程序完成创作,让它不断地画圆弧是个好主意(代码简短容易实现),另外如果加一些简单规则也很容易(比如圆弧和圆弧的交点可以衍生出圆心再画一个圆弧,可以有同时切两个圆的圆等等……),根据这些简单规则,我们就可以用一个足够简洁的程序生成如下作品:

来自:http://people.idsia.ch/~juergen/locoart/node12.html

这和我们熟悉的分形几何美感原理类似:

不断地重复一样的程序,但是每一次重复都有规则地稍作改动

这种“低复杂度美学”理论可以衍生出许多其他相关见解, 继续阅读“低复杂度美学”理论(Low-Complexity Art):艺术,科学,创造力和美学启示 #David的人工智能启示录