هناك مشكلة سمية في مجتمع التعلم الآلي

السمية في كل مكان.



أولاً ، تعطلت عملية مراجعة الأقران. يتم تحميل ربع الأوراق من مؤتمر NeurIPS إلى arXiv. لدى DeepMind باحثون يضايقون المراجعين الذين ينتقدون تقديم ICLR. بالإضافة إلى ذلك ، يتم قبول المقالات من المؤسسات الشهيرة مع arXiv في المؤتمرات الرائدة ، حتى إذا قرر المراجعون رفض العمل. على العكس ، تم رفض بعض المقالات ذات التعليقات الأكثر إيجابية (لا أريد تسمية أي منها ، ما عليك سوى إلقاء نظرة على صفحة معاينة ICRL المفتوحة لهذا العام).



ثانياً ، هناك أزمة استنساخ . على ما يبدو ، أصبح ضبط المعايير الفائقة على مجموعة اختبار ممارسة قياسية في الوقت الحاضر. إن المقالات التي لا تتفوق في الأداء على أفضل طريقة حالية لديها فرص صفرية لقبولها في مؤتمر جيد. ونتيجة لذلك ، يتم تعديل المعلمات الفائقة لتحقيق مكاسب في الأداء في حالة عدم توفر أي منها.



ثالثا ، هناك مشكلة العبادة... كل مقال يتعلق بستانفورد أو ديب مايند يعتبر بمثابة اختراقة. على سبيل المثال ، يحتوي BERT على استشهادات سبع مرات أكثر من ULMfit. إن الانتماء إلى Google يمنح المقال الكثير من المصداقية والرؤية. في كل مؤتمر ICML ، يقف حشد من الناس أمام كل ملصق DeepMind ، بغض النظر عن محتوى العمل. إنها نفس القصة مع اجتماعات Zoom في المؤتمر الافتراضي ICLR 2020. علاوة على ذلك ، تلقى NeurIPS 2020 ضعف عدد الطلبات مثل ICML ، على الرغم من أن كلا المؤتمرين على أعلى مستوى. لماذا ا؟ لماذا أشاد بكلمة "عصبي"؟ التالي ، بينجيو وهينتون وليكون [الفائزون بجائزة تورينج لعام 2018 لأبحاث الذكاء الاصطناعي - تقريبًا. ln] ​​هم بالفعل رواد التعلم العميق ، لكن وصفهم بأنهم "عرّاب الذكاء الاصطناعي" أمر مجنون. لقد أصبح هذا بالفعل عبادة.



رابعاًكان يانغ لوكون معتدلًا إلى حد ما حول مواضيع التحيز والإنصاف. ومع ذلك ، ردا على ذلك ، تلقت سمية غير كافية تماما ورد فعل سلبي. التخلص من LeCoon وإغلاق الشخص ليس حلاً.



خامساً ، يعاني تعلم الآلة وعلوم الكمبيوتر بشكل عام من مشكلة عدم مساواة ضخمة(تنوع). في كلية علوم الكمبيوتر لدينا ، 30 ٪ فقط من الطلاب و 15 ٪ من الأساتذة من النساء. عادة ما يعني الحصول على إجازة والدية أثناء دراسات الخريجين أو الدكتوراه نهاية العمل الأكاديمي. ومع ذلك ، غالبًا ما يساء استخدام عدم المساواة هذا كذريعة لحماية بعض الناس من أي شكل من أشكال النقد. إن تقليل كل تعليق سلبي في المناقشة العلمية للعرق والجنس يخلق بيئة سامة. يخشى الناس المشاركة في المناقشات خشية أن يوصموا بالعنصرية أو التحيز الجنسي ، مما يؤدي بدوره إلى تفاقم مشكلة عدم المساواة.



سادسا ، الأخلاق والأخلاق تحدد بشكل تعسفي... في أي نقاش ، تهيمن السياسة الداخلية الأمريكية. في هذه اللحظة بالذات ، ينتهي الأمر بالآلاف من الأويغور في معسكرات الاعتقال بناءً على خوارزميات رؤية الكمبيوتر التي ابتكرها هذا المجتمع ، ولا يبدو أن أحدًا يهتم بها على الإطلاق. لن تؤدي إضافة قسم "تأثير أكبر" في نهاية كل ورقة إلى حل هذه المشكلة. يتم رفع أكوام من الفضلات عندما لا يتم ذكر بعض الباحثين في مقال. وفي الوقت نفسه ، فإن القارة الإفريقية ، التي يبلغ عدد سكانها مليار نسمة ، مستبعدة فعليًا من أي مناقشة ذات مغزى حول ML (باستثناء عدد قليل من ورش عمل Indaba).



سابعاً ، العقلية منتشرةاكتب "نشر أو موت". إذا لم تنشر أكثر من 5 مقالات سنويًا في مؤتمرات NeurIPS / ICML ، فأنت فاشل. نمت فرق البحث بشكل كبير لدرجة أن المشرف لا يتذكر حتى أسماء جميع طلاب الدراسات العليا. يقدم البعض أكثر من 50 مشاركة إلى NeurIPS سنويًا. كان الغرض الوحيد من هذه المقالة هو إضافة مقال NeurIPS آخر إلى السيرة الذاتية. الجودة ثانوية. كان الهدف الرئيسي هو الذهاب من خلال مرحلة المعاينة.



وأخيرًا ، أصبحت المناقشات غير محترمة... يورغن شميدهوبر ، الفائز بجائزة Helmholtz من الجمعية الدولية للشبكات العصبية ، يدعو الجمعية الملكية بلندن جيفري هينتون لص ، تيمنيت جبرا ، أمريكي إثيوبي والمدير المشارك لفريق الذكاء الاصطناعي الأخلاقي في Google ، يصف "عراب الذكاء الاصطناعي" جان ليكون ، مدير Ian LeCun والأستاذ I Caltac بأنه أبيض في Nvidia ، اتصلت Anima Anandkumar بالرئيس التنفيذي لشركة Geometric Intelligence ومؤلف الكتاب Gary Markus sexist. يتم مهاجمة الجميع ، ولكن لا شيء يتحسن.



عارض ألبرت أينشتاين ميكانيكا الكم . هل يمكننا التوقف عن شيطنة أولئك الذين لا يشاركوننا وجهات نظرنا بالضبط؟ دعونا نسمح للناس أن يختلفوا بعدم قطع حناجرهم.



في اللحظة التي يصمت فيها الناس بسبب رأيهم ، فإن التقدم العلمي والاجتماعي يموت ببساطة.