AI也有门派 各有拥趸，各有所长

回应马库斯对深度学习的质疑，杨立昆简单直接：“有想法，也许吧，但大部分都是错的。”

直截了当的杀伤性，远大于长篇大论的反驳。潜台词是：“爷不和你聊了”。其实早在2017年10月5日，马库斯和杨立昆就在纽约大学组织的学术辩论会上唇枪舌战。当时他们是有共识的——AI仍处于起步阶段；要实现强人工智能，机器学习从根本上来说是必要的；深度学习是机器学习中一项强大的技术等。

然而他们辩论后没多久的10月19日，DeepMind团队发表了最新论文，提出了全新的强化学习算法阿尔法元，它可以从零开始，通过自我对弈精通棋艺，堪称“通用棋类AI”。

“事实胜于雄辩”，这就好比先秦时期诸子百家论道，法家学说最终壮大秦国。杨立昆自上世纪80年代提出“人工神经网络”理论以来一度被否，直到他在2013年加入脸书团队后，其理论才慢慢开始变得热门，如今他有了这样强大、知名的佐证。

任凭马库斯总结概括深度学习的弱势，以阿尔法元为代表的深度学习却向前迈出了强大的一步，也让越来越多的人倾向于相信，AI可以通过训练具备和人同等的智商，这也是脸书人工智能研究院的研究人员所致力的工作——使机器不需依赖人类训练，学会自己构建内在模型。

而另一些科学家则特立独行，他们执意证明深度学习并不是必须的。2017年12月18日，《科学》杂志刊登了一个叫Libratus的AI成果，它在持续了20天的12万手比赛中击败了4位顶级人类玩家。它的设计者卡内基梅隆大学博士生Noam Brown说，其间不使用任何深度学习，希望有助于人们认识到AI比深度学习更重要，深度学习本身不足以玩扑克这样的游戏。

聚焦热门领域 关乎未来，值得讨论

“深度学习，是指使用深度神经网络的统计学习模型。”北京智能一点科技公司CTO莫瑜解释，“深度学习只是机器学习的一种方法，但它火了之后，大家有时甚至将机器学习和深度学习并列起来。”

也就是说深度学习与机器学习是部分与整体的关系。然而由于深度学习的火热，使得它在很多人心目中已经成了机器学习的代名词。

事实上，除了深度学习之外，还有“决策树、随机森林、图模型等各种机器学习的方法”．莫瑜说：“大家言必称深度学习，使得深度神经网络之外的技术路线被忽视了，这不利于技术的发展。因此会有学者呼吁大家保持冷静的态度。”

莫瑜认为，杨立昆对深度学习技术的理解、潜力和信心是基于他对这一技术的了解和研究深度。“他是CNNs之父，在神经网络还没像现在这样火的时候就开始研究，他的视角可能更深入。”

这个世界总会有几个能对整个人类社会产生影响的人，他们的思想甚至可以左右人类社会的走向。

杨立昆认为人脑只属于人，AI要拥有同样的智能，不需要类似人类的认知能力，可以另起炉灶，深度学习可以承担构建强人工智能的任务。

马库斯则认为，只有通过类人的方法来理解世界，AI技术才能取得成功，而具备人类相当水平的强人工智能研究压根还没开始。可以推测，他所说的类人研究方法应该包括对人类神经、心理等的生理学破译等研究工作，马库斯正是纽约大学的心理学和神经科学教授。

值得玩味的是，二人目前都从团队领导岗位退出，2017年3月，马库斯宣布从优步公司AI实验室负责人岗位上离职，杨立昆2018年1月下旬也卸任脸书人工智能研究院负责人。

“无官一身轻”的二人现在担任首席科学家或顾问的职务，或许，不为职务所累，更有利于进行关乎未来走向的引领式探索。