LeCun称梯度下降是最优雅的机器学习算法吗Marcus我不同意这种说法
李梅编辑的文章引发热议，陈彩娴深度参与
前不久，Gary Marcus再次成为公众关注的焦点，他与Yann LeCun的争论激化了。Marcus在推特上提出了一个问题：机器学习中最美丽、优雅的想法是什么？这场讨论引发了一系列关于美学和理论计算机科学背景研究人员对此领域态度的讨论。
网友们纷纷分享他们认为最优雅的算法，如多重权重更新算法、核技巧、降维等，并探讨了这些方法背后的哲学意义。谷歌大脑成员Chris Olah指出，梯度下降（GD）带来了令人难以置信的地结构和行为，就像进化创造自然界复杂性一样。
LeCun回忆起1989年他使用梯度下降训练CNN进行图像识别，这一技术成为了计算机视觉研究基础。然而，与此同时，Marcus持有不同意见。他认为虽然梯度下降是过去十年AI发展中的核心，但它并非人工智能本身所需的一切。
两位专家展开了关于是否需要替代或补充基于梯度优化手段的问题。Marcus强调深度学习需要“补充”，而不是完全替换，而LeCun则坚持如果新方案出现，它应该被封装在现有的深度学习框架内。
这个话题引发了广泛讨论，有人支持GD作为ML中最优雅算法，有人则提出不同的看法。这场辩论也反映出两个不同观点之间存在差异——一种是扩展现有系统能力，即将新的技术嵌入到当前DL框架之中；另一种是寻求混合和结合DL与其他工具，以达到更全面的解决方案目标。此外，还有人提出了是否要完全抛弃基于梯度优化的手段，以及未来可能会出现哪些新的工具来增强DL能力的问题。
随着网络上的声音越来越多，这场关于“梯度下降”是否为最佳ML算法以及如何进一步发展AI研究的话题似乎还远未结束。而对于LeCun与Marcus之间不断升级的交流，我们只能够期待更多精彩内容即将到来。
