被殘忍拒絕過,方顯英雄本色
允中 發自 凹非寺
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
今天是一篇充滿「被拒」情感色彩的推送。三組故事,都和AI有關。
這是第一組。
一篇論文,一篇「不同尋常」的論文,不久前發布在arXiv上。
通常論文們都會在Comments一項,注釋出論文的光輝履歷。譬如被哪個頂會Accepted了,或者至少正被某頂級期刊Review中。
但這一篇,不一樣(BGM請腦補)。
還沒來得及細看標題,我們就被Comments里大喇喇寫著的一句話,吸引了眼球:「Rejected from ICLR 2018」……
蛤?被ICLR拒了?還這麼高調?
再抬眼一眼,兩位作者之一,正是已經升任Facebook首席AI科學家的Yann LeCun。他還有另一重身份:ICLR大會的創始人,以及現任的大會主席。
看到這裡,量子位不禁有些感慨(想笑)。
LeCun參與的論文,(又)被LeCun創辦的大會拒絕了。
要知道,ICLR 2018大會共收到論文,總共收到了900多篇論文。其中只有508篇論文徹底被拒。
這個入圍比例,在AI的頂會裡面,算是感人了。差不多快比NIPS高出一倍。所以,一篇論文想被ICLR拒掉,相對哈、相對還是比較難的事情。
但LeCun還是做到了。
而且吧,還是兩篇……真的,這次共有三篇LeCun參與的論文投了ICLR,但是有兩篇被華麗麗的拒掉了,還有一篇,只中了Workshop Papers。
三篇論文的OpenReview的評分:5.67、3.50、5.70。
在自己的「地盤」遇上這種事兒,就LeCun這暴脾氣,你猜他在Twitter和Facebook會怎麼懟回去?哼哼,他一句話也沒有說~
因為,他可能已經習慣了。
LeCun應該不會忘記,去年的ICLR 2017大會,他也有論文也被華麗麗的拒掉了……而且入圍了所謂慘遭ICLR 2017拒絕的十大好論文。好在他不孤單,另一位主席Yoshua Bengio也入圍了「十大慘拒」排行榜。
再看今年,Bengio有9篇被拒掉了。
說到這裡,想起LeCun在NYU的同事,更是Yoshua Bengio的弟子Kyunghyun Cho,。ICLR 2018結果發布後,他在Twitter上感慨,有篇他以為能中Poster的論文,最後被拒了。
結尾,他發了一個「lol…」
拒稿是門手藝,笑對需要勇氣。
但其實,被拒稿這種事,對搞神經網路的學者來說,算得了什麼。
不信來看第二組故事。
每個年初,都是回憶的季節。
特別是回憶起申請學校被拒的往昔。
斗酒搞出GANs的Ian Goodfellow,年紀輕輕已經聞名天下。但他也有自己的挫折時光,前不久他回首申請學校的往事時說:
「我從來沒從MIT收到回信。我被CMU拒掉。雖然最後被多倫多大學錄取,但是沒能和我期望的導師一起工作。我獲得過國家科學基金會的表彰,但一分錢也沒撥給我。」
之所以談起這些,都是因為加州大學伯克利分校的助理教授Moritz Hardt,這也是一位頗具知名度的人工智慧學者。去年Ali Rahimi在NIPS掀起「鍊金術」風波時還曾提到他。
「每年這個時候我都會提醒自己:一個成功學術生涯的典型開端,就是從被一堆優秀的研究生院拒絕開始的。」就是Hardt這句話,引發了Goodfellow的感慨。
發出感慨的還有更多人。比方Nicolas Le Roux說,他16歲被高中拒掉、18歲被巴黎綜合理工大學拒掉、21歲被多倫多大學拒掉、26歲被伯克利拒掉、28歲被谷歌拒掉……現在他是谷歌大腦的機器學習研究員,Goodfellow的同事。
總之,申學校被拒引發不少人的共鳴。
這讓現在倫敦搞機器學習的研究員Ferenc Huszár都有點「懷疑人生」,他說:是不是因為我沒被拒過,所以沒有學術生涯……(當然他是開玩笑的)
但失敗是成功之母這種論調,是不是一種倖存者偏差?
對於這種質疑,Goodfellow說也有可能。但他強調:「不要因為暫時的失敗灰心喪氣。」他說可以失望但不要泄氣。
Goodfellow說他自己不會因為被拒絕而質疑自己是不是不夠好,反而會一直想「接下來幹什麼才是最佳選擇?」
對當時求學中的Goodfellow來說,最大的問題就是缺少獎學金,他一直不斷申請更多,直到三年後拿到谷歌的獎學金。
有人打趣說,也許Goodfellow去了MIT就會搞GOFAI(有效的老式人工智慧),而不是搞出GANs了。
還有人說雖然Goodfellow當年被MIT拒掉,但好在後來MIT Technology Review補償給他一個「35下35」的獎勵。
好吧。申請學校被拒,畢竟只是一時。
第三組故事是關於被拒絕後更長久的堅守。
也許這些你都曾有所耳聞。
整個人工智慧行業,儘管只有幾十年的發展,但其間已經經歷過幾起幾落。然後逐步從「寒冬」中慢慢的復甦。
1980年代LeCun在巴黎讀大學時,計算機就是瞎子,無法識別圖片中的內容,也無法判斷攝像頭前方出現了什麼。但就在那個時候,LeCun偶然涉足了探索人工智慧領域的一種方法:「智能神經網路」。
這並不是一條新路,而且並不受待見。但在攻讀博士學位時,LeCun頂著一片質疑聲專註於研究神經網路。「我只是不相信他們所說的。」他說。
1990年代中期,LeCun加入貝爾實驗室研究人工智慧,但AT&T的內部矛盾導致了他的團隊分裂。他們成功的讓ATM學會了讀取支票,但「在取得真正成功的那一天,整個項目被解散。這令人非常沮喪。」
2000年代初期,LeCun的處境愈發邊緣化。一些學術機構甚至不允許LeCun在它們舉辦的會議上發表論文。計算機視覺的圈子將其拒之門外。
其他人日子也不好過。
在蒙特利爾大學任教的Yoshua Bengio發現,他很難找到願意與自己共事的研究生。「我需要強迫學生從事這方面的研究,他們害怕在博士畢業後找不到工作。」
同一時期,Hinton實驗室的學生回憶說:當時還是AI的「冬天」,搞人工智慧研究既沒什麼就業前景,也沒什麼資金支持,更別提工業界的青睞。
Hinton出生於一個學術背景顯赫的世家。在他長大成人的過程中,母親給過他兩種選擇:「做學者,或是做失敗者。」Hinton說,自己一輩子都在壓抑、沮喪中掙扎。
但他投入研究的神經網路,真真是經歷過漫長而幽暗的歲月。除了面對學術上的不認可,他的兩任妻子先後罹患了癌症。而他自己也深受背痛困擾。
Bengio評價Hinton時說「他有時可以穿過黑暗看清事物。但他的個人生活非常不容易。他也有他的黑暗時代」。
不過最終,他們都算是等到了春天。
關於第三組故事更多的細節,可以看看量子位之前發布的《LeCun列傳》和《Hinton:人類就是機器,絕妙的機器》。Hinton那篇發布後,總覺得有首歌很適合。
就在這裡補一下吧。
undefined_騰訊視頻— 完 —
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