ResNet成阿爾法元核心技術(shù) 曠視孫劍詳解Zero的偉大與局限

2017年10月19日，DeepMind團(tuán)隊(duì)發(fā)表了迄今最強(qiáng)版本的AlphaGo——AlphaGo Zero，其中一個(gè)重要模塊是出自華人團(tuán)隊(duì)的深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet。就此背景，新智元采訪了深度殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet作者之一，曠視科技Face++首席科學(xué)家孫劍博士。孫劍認(rèn)為，AlphaGo Zero技術(shù)提升足夠偉大，但在真實(shí)技術(shù)落地過程中還有著眾多局限，并指出未來的主流深度學(xué)習(xí)技術(shù)還將會(huì)圍繞大數(shù)據(jù)訓(xùn)練模式的方式展開。在采訪中，孫劍還談了計(jì)算機(jī)視覺遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有被解決，“全世界的研究人員一起來做都不夠”。

圖： ResNet 作者之一、曠視科技Face++首席科學(xué)家孫劍博士

AlphaGo Zero的偉大與局限：兩大核心要素實(shí)現(xiàn)極簡(jiǎn)算法，“無師自通”短期無法成為AI主流

“AlphaGo Zero的搜索過程簡(jiǎn)化了很多，例如把以前系統(tǒng)中的兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)合并成一個(gè)網(wǎng)絡(luò)，將深度殘差網(wǎng)絡(luò)的輸入做最簡(jiǎn)化?！睂O劍博士在談到本次AlphaGo Zero的技術(shù)特點(diǎn)時(shí)說：“把19x19棋局圖像直接送給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看著棋盤做決策，這個(gè)非常簡(jiǎn)潔?！?/p>

孫劍表示，本次AlphaGo Zero的提升主要有兩個(gè)核心要素，一個(gè)是啟發(fā)式搜索，一個(gè)是深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而這兩者又實(shí)現(xiàn)了完美結(jié)合。其中，啟發(fā)式搜索的思想非常樸素，是個(gè)針對(duì)問題設(shè)計(jì)的一個(gè)高級(jí)定制版蒙特卡洛數(shù)搜索算法；而深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則讓簡(jiǎn)單的搜索算法極大地提升了效率。

深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ResNet）在2015年由孫劍在微軟領(lǐng)導(dǎo)的視覺團(tuán)隊(duì)率先提出，并在當(dāng)年的ImageNet以及MS COCO兩大學(xué)術(shù)競(jìng)賽中包攬五項(xiàng)冠軍。ResNet一個(gè)重要的突破是實(shí)現(xiàn)了152層的網(wǎng)絡(luò)深度，這讓一些非常復(fù)雜的函數(shù)做映射時(shí)的效率與有效性得到了極大的提升。結(jié)合了ResNet的強(qiáng)大網(wǎng)絡(luò)使AlphaGo Zero能夠快速、準(zhǔn)確地學(xué)習(xí)每一子的落子概率和對(duì)整個(gè)棋局進(jìn)行判斷。

“AlphaGo Zero的偉大之處是第一次讓機(jī)器可以不通過任何棋譜，在只告訴規(guī)則的前提下，完全從隨機(jī)開始，而且只在一臺(tái)有TPU的單機(jī)上運(yùn)行，不到3天就超越柯潔版的水平，最終成為圍棋大師，這種無師自通的學(xué)習(xí)模式在AI整個(gè)發(fā)展上是具有里程碑意義的。”孫劍博士講到AlphaGo Zero的技術(shù)意義時(shí)說。“但是，這種‘無師自通’在很多AI落地中也存在一些局限，因?yàn)閲?yán)格講，圍棋規(guī)則和判定棋局輸贏也是一種監(jiān)督信號(hào)。因此，說人類無用，或者說機(jī)器可以自己產(chǎn)生認(rèn)知，都沒有準(zhǔn)確地理解AlphaGo Zero?！?/p>

雖然在技術(shù)上令人驚艷，但在很多AI行業(yè)落地中，所謂的無師自通或者弱監(jiān)督學(xué)習(xí)在短期還是無法成為主流。目前人工智能落地解決的很多事情，實(shí)際上都是在模擬人類的某一種技能，讓機(jī)器應(yīng)用這一技能去完成任務(wù)，而這需要海量的數(shù)據(jù)與更多的信號(hào)輸入。以曠視Face++所擅長(zhǎng)的人臉識(shí)別為例，人臉識(shí)別是人類特有的一種能力，與演化和后天習(xí)得有關(guān)，把這種能力輸出給機(jī)器，就需要人的監(jiān)督信號(hào)。所以，在今后很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)，監(jiān)督學(xué)習(xí)依然是AI研究與AI商業(yè)化的主流方向。

在創(chuàng)業(yè)公司也做基礎(chǔ)研究：如何做更好、更小的網(wǎng)絡(luò)

對(duì)于這次ResNet被AlphaGo Zero論文引用，孫劍顯然非常開心，還特意發(fā)了朋友圈?！斑@次應(yīng)用在AlphaGo Zero中的ResNet殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，曾獲得了CVPR2016的最佳論文獎(jiǎng)，我也非常高興這個(gè)技術(shù)可以應(yīng)用在AlphaGo Zero系統(tǒng)中，當(dāng)然ResNet并非我一人的功勞，它應(yīng)當(dāng)歸功于團(tuán)隊(duì)的齊心之作和微軟亞洲研究院開放的研究環(huán)境。目前，我在曠視科技(Face++)也正在打造這樣的開放環(huán)境和原創(chuàng)精神?！?/p>

加入曠視以后，孫劍的研究和交流步伐也沒有停下。他現(xiàn)在是曠視的首席科學(xué)家，同時(shí)也是曠視研究院的院長(zhǎng)。雖然在采訪中，“商業(yè)化”、“場(chǎng)景”、“落地”等非常“創(chuàng)業(yè)公司”的詞常常出現(xiàn)在孫劍的論述中。但是，孫劍認(rèn)為，在創(chuàng)業(yè)公司做研究和在大企業(yè)做研究實(shí)際并沒有什么不同。“做研究很大的一個(gè)點(diǎn)就是，別人都往那邊走的時(shí)候，你要看看別的方向做不做。”孫劍說。

這樣做的一個(gè)結(jié)果，是曠視研究院在今年7月提出的ShuffleNet，ShuffleNet專門為了移動(dòng)應(yīng)用而生，在設(shè)備提供的計(jì)算量很小的時(shí)候也能快速響應(yīng)?！熬矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計(jì)空間有幾個(gè)重要的維度，比如深度、卷積核個(gè)數(shù)，卷積核大小以及特征圖，每一層的計(jì)算復(fù)雜度完全取決于這幾個(gè)參數(shù)?！睂O劍說：“我們目前得出的結(jié)論是：一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的真正性能，主要取決于其計(jì)算復(fù)雜度。如果新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)沒有大的變化，基本是計(jì)算力決定這個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能有多好。”

為了適應(yīng)移動(dòng)端的計(jì)算力，ShuffleNet在結(jié)構(gòu)上繼承了殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）的設(shè)計(jì)思想，并在此基礎(chǔ)上做出了一系列改進(jìn)來提升模型的效率：首先，使用逐通道卷積替換原有的3x3卷積，降低卷積操作抽取空間特征的復(fù)雜度；將原先結(jié)構(gòu)中前后兩個(gè)1x1逐點(diǎn)卷積分組化，并在兩層之間添加通道重排操作，進(jìn)一步降低卷積運(yùn)算的跨通道計(jì)算量。

圖： ShuffleNet結(jié)構(gòu)單元

ShuffleNet的主要吸引力在于，它使用的是任何人都可以在任何深度學(xué)習(xí)框架中輕松實(shí)現(xiàn)的簡(jiǎn)單、標(biāo)準(zhǔn)的操作（分組化卷積 + channel shuffling）。這對(duì)于許多應(yīng)用都非常有用，事實(shí)證明，ShuffleNet發(fā)布后也得到同行的廣泛應(yīng)用。任何人都能用，而且易于使用、容易實(shí)施，能快速改進(jìn)性能，這正是我們需要的研究，這樣的研究在未來也將變得愈發(fā)重要。

除了像ShuffleNet這樣通過網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的方式把計(jì)算量降下來，曠視在去年還發(fā)表了一項(xiàng)工作DoReFaNet，走的低精度的路子，把內(nèi)部的數(shù)表示從浮點(diǎn)型，切換到定點(diǎn)或者更低位的表示，它可以是網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重，也可以是網(wǎng)絡(luò)中的特征。DoReFaNet訓(xùn)練中的梯度用Low-bits表示，“因?yàn)檫@個(gè)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重、激活，以及梯度分別用一位、兩位、以及四位來表示，所以我們研究院就叫這個(gè)網(wǎng)絡(luò)DoReFa-Net。”

在今年的ICCV上，孫劍和曠視的研究人員Yihui He，以及ResNet的另一位作者張祥雨（以前也在微軟亞洲研究院，現(xiàn)在和孫劍一起加盟曠視）合作，也有一篇論文發(fā)表，題為《加速極深神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征剪枝》（Channel Pruning for Accelerating Very Deep Neural Networks），繼續(xù)在降低計(jì)算量的這一方向上發(fā)力。

剪枝（Pruning）這種方法，是在網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練好以后，把里面冗余度最大的表示（Channel）去掉，重新訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，這樣網(wǎng)絡(luò)體積比以前小，而精度跟原來一樣甚至更好；當(dāng)然精度也有可能稍稍降低一點(diǎn)，但都在產(chǎn)品應(yīng)用可以接受的范圍內(nèi)。

孫劍介紹說，現(xiàn)在的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分支比較多且零碎，以前的剪枝方法已經(jīng)不再適用?！拔覀冞@個(gè)方法第一次對(duì)新的現(xiàn)代深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做有效剪枝的方法，剪枝能夠和低精度、ShuffleNet結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)更小、更經(jīng)濟(jì)的網(wǎng)絡(luò)?！?/p>

孫劍說，這是他們的一個(gè)基礎(chǔ)研究，并沒有局限于人臉或圖像識(shí)別。作者在論文中寫道，我們剪枝過的VGG-16通過5倍加速實(shí)現(xiàn)了最先進(jìn)的結(jié)果，同時(shí)只增加了0.3％的誤差。更重要的是，我們的方法能夠加速ResNet，Xception等現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)，分別只有1.4％、1.0％的精度損失，這是非常重要的。

曠視研究院在今年的CVPR有5篇文章發(fā)表，2018年的CVPR截稿時(shí)間是11月，大家也在積極準(zhǔn)備。不過，曠視研究院對(duì)發(fā)文章的數(shù)量沒有要求，“我從來不鼓勵(lì)數(shù)量，我看的是質(zhì)量，”孫劍說：“我以前寫論文也沒有特別多，但哪怕只有一篇文章，能夠被用在像AlphaGo這樣的系統(tǒng)上，那就有20倍的效果。”

創(chuàng)建曠視研究院，吃一碗面挖到實(shí)力人才

現(xiàn)在，孫劍到公司每天第一件事情，就是去網(wǎng)上看有沒有新的、有意思的論文發(fā)表出來。曠視內(nèi)部也有論文討論小組，大家會(huì)把看到的論文或者自己的實(shí)現(xiàn)/復(fù)現(xiàn)發(fā)到群里面。孫劍每周都會(huì)跟每一個(gè)小組進(jìn)行非常深入的研究，將他以前做研究的思路和方法分享給大家，供年輕人參考，營(yíng)造積極創(chuàng)新的氛圍?！拔颐刻於紩?huì)問自己，我應(yīng)該做什么事情，讓大家都有清晰的目標(biāo)，讓大家能夠發(fā)揮自己的潛力去做這些事情。”孫劍說，而這就是他認(rèn)為他自己最核心的任務(wù)。

“如果說我有KPI，那么我的KPI就是在曠視研究院把創(chuàng)新的環(huán)境做好，讓年輕人在這里能夠發(fā)揮最大的潛力來做創(chuàng)新，把這個(gè)組織越做越強(qiáng)，越做越大，”孫劍說：“而這樣做附帶的效果，就是公司的產(chǎn)品從研究中實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)大的競(jìng)爭(zhēng)力和生命力，公司整體也能得到更好的商業(yè)回報(bào)?！?/p>

現(xiàn)在，曠視研究院一共有80多人，分布在北京、西雅圖、南京等城市，目前還有至少2個(gè)分部正在籌建中。孫劍說，曠視研究院還將繼續(xù)擴(kuò)大，“隨著公司的發(fā)展成比例擴(kuò)大”。對(duì)于人才選擇，孫劍給出了幾個(gè)標(biāo)準(zhǔn)：首先，數(shù)學(xué)一般好就行，其次，編程能力要很好，最后，潛力要很大。孫劍解釋說，深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在還是一個(gè)實(shí)驗(yàn)性的科學(xué)，很多的結(jié)論都是從實(shí)驗(yàn)中得來，因此需要快速做出東西來迭代，這對(duì)編程能力提出了很高要求，而要能夠很好地運(yùn)行系統(tǒng)，數(shù)學(xué)里線性代數(shù)學(xué)很好就可以了。

曠視研究院現(xiàn)在有基本任務(wù)組（分類、檢測(cè)、圖像分割、視頻分析）、硬件組、平臺(tái)組、引擎組，在第二輪面試的時(shí)候都會(huì)與孫劍直接會(huì)面。除了（校園）招聘，挖掘?qū)嵙θ瞬偶用艘彩菚缫暤囊粭l道路，而這里孫劍本人的名望、實(shí)力和影響力無疑也是主要的吸引因素。最典型的例子，就是孫劍邀請(qǐng)到前Adobe首席科學(xué)家王玨，后者于今年5月加盟曠視，帶領(lǐng)曠視在西雅圖的研究院。

圖：曠視Face++西雅圖研究院主任 王玨博士

“我跟王玨博士認(rèn)識(shí)了很多年，每次開會(huì)都會(huì)遇到，我們非常了解彼此的工作，我非常欣賞王玨博士的工作——PhotoShop里好幾個(gè)非常創(chuàng)新的功能都是出自王玨之手，他也發(fā)表了很多高質(zhì)量的SIGGRAPH論文，他的風(fēng)格其實(shí)跟我很類似，我們彼此都很認(rèn)可?！睂O劍說。

王玨博士在Adobe工作了9年，2016年萌生尋找新環(huán)境繼續(xù)挑戰(zhàn)自己的想法。當(dāng)時(shí)，王玨博士收到了包括谷歌、Facebook、騰訊、阿里等許多公司的邀請(qǐng)。最終成功招攬到他的是曠視?！拔胰フ宜?，他非常爽快就答應(yīng)了?！睂O劍笑著說：“我就請(qǐng)他吃了碗面?！?/p>

計(jì)算機(jī)視覺問題遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有被解決，投入多少人力都不夠

對(duì)于人臉識(shí)別，孫劍認(rèn)為正臉光照好的情況下，計(jì)算機(jī)已經(jīng)超越人類，現(xiàn)在的問題是解決在極端情況下的用例，包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)，包括光照、角度、化妝、發(fā)型……最終，人臉識(shí)別其實(shí)是識(shí)別人的問題，那么就要做到從背影也能識(shí)別出你是誰。這也是人工智能解決小樣本學(xué)習(xí)、抽象和自適應(yīng)能力的一個(gè)核心問題。

在研究院的各種方向中，孫劍還特別提到了曠視自己原創(chuàng)的深度學(xué)習(xí)引擎MegBrain，它早于TensorFlow開發(fā)，相當(dāng)于曠視內(nèi)部的TensorFlow，也是創(chuàng)業(yè)公司中唯一自我研發(fā)并全員使用的深度學(xué)習(xí)引擎。孫劍說，曠視對(duì)于計(jì)算引擎的演進(jìn)非常重視，現(xiàn)在MegBrain已經(jīng)開發(fā)到7.0、8.0的版本?！坝昧薓egBrain，大家都不想再用其他引擎”，而擁有自己的原創(chuàng)引擎，大幅加速了曠視自己的產(chǎn)品創(chuàng)新和競(jìng)爭(zhēng)力。

現(xiàn)在曠視的研究氛圍很自由，但領(lǐng)域十分聚焦，也即圖像和視頻理解，關(guān)注其中的文字、人物、車輛，對(duì)應(yīng)曠視的產(chǎn)品和服務(wù)。這比起學(xué)術(shù)界和大公司研究院來似乎沒有那么自由，但孫劍對(duì)此并不擔(dān)心，因?yàn)椤皢栴}足夠大”。

他認(rèn)為人臉識(shí)別這個(gè)問題遠(yuǎn)遠(yuǎn)沒有被解決，而視覺是人工智能里最重要的問題之一，人類有90%的信息都是從視覺進(jìn)來的。視覺里的問題，“大到把全世界的視覺研究員都聯(lián)合到一起，在我看來都是不夠的。”孫劍說。

11月8日，在新智元AI World 2017世界人工智能大會(huì)上，孫劍將發(fā)表演講，聚焦人臉識(shí)別等視覺前沿技術(shù)和問題，為我們帶來計(jì)算機(jī)視覺最新技術(shù)和應(yīng)用的精彩分享。

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