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“我为什么反对AI论文强制开源代码”

晓查 只想说 凹非寺量子位 报导 | 微信公众号 QbitAI

AI论文,究竟应不应该强制开源代码

NeurIPS 2020官方网前不久公布了一份开源手册。从2019刚开始,NeurIPS就“强烈要求”递交论文代码,但是仍非强制。

但不管怎样,官方网传递出了一种数据信号:AI学术研究顶会开源代码已成行业趋势。

NeurIPS这一举动也引起了一场“年经”式的探讨:假如未来学术会规定务必开源,投稿人应当回绝吗?

而令人始料不及的是,许多 网民觉得:不开源,我言之有理。

抵制一:代码并沒有那麼关键

最先,开源代码的目地是啥?是以便让别的学术研究能够重现結果。

假如一篇论文包括充足多的关键点,那麼他人就可以依据在其中的公式计算自身写成代码,针对这类论文,可以不公布代码。但是前提条件务必是出示充足多的关键点。

例如Google的AlphaGo就沒有开源代码,可是没人猜疑它的准确性,实际上也是有很多人依据Google论文重现了AlphaGo。

并且作者自己的代码将会会出現不正确,不开源的一个益处便是让别的学术研究单独重现。

万一作者在代码里挖了个不显著的“坑”,别人还可以避开,避免被送到坑里。

此外,也不必看低代码的使用价值,經典论文能够几十年经久不衰,可是代码很可能十年后就无法运作了。

自然,也有一种见解便是,针对AI而言,数据更关键。沒有数据信息的代码是沒有使用价值的,而许多 数据无法对外开放,这代表你即便取得代码,也没法重现SOTA結果。

抵制二:要为作者考虑到

不开源另外也是以便照料作者的诸多特殊情况。

例如一些学术研究是从业纯理论的科学研究。有一个网民却说,他乃至都不清楚如何搭建Docker器皿,尽管发布了数篇论文都会GitHub上开源了代码,但它从不维护保养。

因此,论文是不是开源应当依据代码针对文章内容的必要性而定,不应该一刀切。

也有一些商业服务企业的学术研究,她们在写论文的情况下采用了企业內部特有软件库,假如强制开源,她们务必从头开始再写一遍代码,耗时费力,对这些人也是不合理的。

也有一些作者,自身并并不是不愿意开源,只是期待可以将成效维护一段时间,在论文公布几个月后再开源代码,这针对从业诊疗、法律法规行业的专家学者很重要。

总的来说,反方网民觉得,强制开源过度极端化,应当对论文开源持激励心态,而不是强制。

适用开源:不开源怎能令人相信

最先是一名从业石油化工行业的网民说,她们制造行业的数据信息全是商业机密,因此不容易公布一切数据信息和代码,乃至会在文章内容中丢弃一些公式计算来掩藏成效,还宣称98%的准确率。結果怎能令人相信。

他觉得不公布数据信息和代码,如同把一篇论文中全部的重要因素都删掉,那样的科学研究即便发布出去也毫无用处。

也有一些人觉得,强制开源会更改别的行业对深度学习的成见。

许多 别的课程的人都把深度学习当做谬论,这是为什么?由于AI行业的论文公布全过程十分不成熟。

有效的方法的关键是一致性和精确性。追求单一的指标值,所有人都对SOTA痴迷,这是一个极大的难题。

而开源是处理此难题的一种方式 。

上年,AI著名女专家学者Anima Anandkumar曾在个人网站里公布发话,明显抵制发论文却不给代码的个人行为,号召学术会强制规定文章投稿另外务必公布代码。

她觉得不开源代码不利审查论文,不利对论文作假的追究责任,更不利制造行业对外开放市场竞争。

你觉得公布的学术研究论文也应当公布代码么?

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/fzss9t/d_if_a_paper_or_project_doesnt_publicly_release/

https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/fzp8bu/d_official_neurips_2020_guidelines_for_making/

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