被残忍拒绝过，方显英雄本色

允中 发自 凹非寺
量子位 出品 | 公众号 QbitAI

今天是一篇充满“被拒”情感色彩的推送。三组故事，都和AI有关。

这是第一组。

一篇论文，一篇“不同寻常”的论文，不久前发布在arXiv上。

通常论文们都会在Comments一项，注释出论文的光辉履历。譬如被哪个顶会Accepted了，或者至少正被某顶级期刊Review中。

但这一篇，不一样（BGM请脑补）。

还没来得及细看标题，我们就被Comments里大喇喇写着的一句话，吸引了眼球：“Rejected from ICLR 2018”……

蛤？被ICLR拒了？还这么高调？

再抬眼一眼，两位作者之一，正是已经升任Facebook首席AI科学家的Yann LeCun。他还有另一重身份：ICLR大会的创始人，以及现任的大会主席。

看到这里，量子位不禁有些感慨（想笑）。

LeCun参与的论文，（又）被LeCun创办的大会拒绝了。

要知道，ICLR 2018大会共收到论文，总共收到了900多篇论文。其中只有508篇论文彻底被拒。

这个入围比例，在AI的顶会里面，算是感人了。差不多快比NIPS高出一倍。所以，一篇论文想被ICLR拒掉，相对哈、相对还是比较难的事情。

但LeCun还是做到了。

而且吧，还是两篇……真的，这次共有三篇LeCun参与的论文投了ICLR，但是有两篇被华丽丽的拒掉了，还有一篇，只中了Workshop Papers。

三篇论文的OpenReview的评分：5.67、3.50、5.70。

在自己的“地盘”遇上这种事儿，就LeCun这暴脾气，你猜他在Twitter和Facebook会怎么怼回去？哼哼，他一句话也没有说~

因为，他可能已经习惯了。

LeCun应该不会忘记，去年的ICLR 2017大会，他也有论文也被华丽丽的拒掉了……而且入围了所谓惨遭ICLR 2017拒绝的十大好论文。好在他不孤单，另一位主席Yoshua Bengio也入围了“十大惨拒”排行榜。

再看今年，Bengio有9篇被拒掉了。

说到这里，想起LeCun在NYU的同事，更是Yoshua Bengio的弟子Kyunghyun Cho，。ICLR 2018结果发布后，他在Twitter上感慨，有篇他以为能中Poster的论文，最后被拒了。

结尾，他发了一个“lol…”

拒稿是门手艺，笑对需要勇气。

但其实，被拒稿这种事，对搞神经网络的学者来说，算得了什么。

不信来看第二组故事。

每个年初，都是回忆的季节。

特别是回忆起申请学校被拒的往昔。

斗酒搞出GANs的Ian Goodfellow，年纪轻轻已经闻名天下。但他也有自己的挫折时光，前不久他回首申请学校的往事时说：

“我从来没从MIT收到回信。我被CMU拒掉。虽然最后被多伦多大学录取，但是没能和我期望的导师一起工作。我获得过国家科学基金会的表彰，但一分钱也没拨给我。”

之所以谈起这些，都是因为加州大学伯克利分校的助理教授Moritz Hardt，这也是一位颇具知名度的人工智能学者。去年Ali Rahimi在NIPS掀起“炼金术”风波时还曾提到他。

“每年这个时候我都会提醒自己：一个成功学术生涯的典型开端，就是从被一堆优秀的研究生院拒绝开始的。”就是Hardt这句话，引发了Goodfellow的感慨。

发出感慨的还有更多人。比方Nicolas Le Roux说，他16岁被高中拒掉、18岁被巴黎综合理工大学拒掉、21岁被多伦多大学拒掉、26岁被伯克利拒掉、28岁被谷歌拒掉……现在他是谷歌大脑的机器学习研究员，Goodfellow的同事。

总之，申学校被拒引发不少人的共鸣。

这让现在伦敦搞机器学习的研究员Ferenc Huszár都有点“怀疑人生”，他说：是不是因为我没被拒过，所以没有学术生涯……（当然他是开玩笑的）

但失败是成功之母这种论调，是不是一种幸存者偏差？

对于这种质疑，Goodfellow说也有可能。但他强调：“不要因为暂时的失败灰心丧气。”他说可以失望但不要泄气。

Goodfellow说他自己不会因为被拒绝而质疑自己是不是不够好，反而会一直想“接下来干什么才是最佳选择？”

对当时求学中的Goodfellow来说，最大的问题就是缺少奖学金，他一直不断申请更多，直到三年后拿到谷歌的奖学金。

有人打趣说，也许Goodfellow去了MIT就会搞GOFAI（有效的老式人工智能），而不是搞出GANs了。

还有人说虽然Goodfellow当年被MIT拒掉，但好在后来MIT Technology Review补偿给他一个“35下35”的奖励。

好吧。申请学校被拒，毕竟只是一时。

第三组故事是关于被拒绝后更长久的坚守。

也许这些你都曾有所耳闻。

整个人工智能行业，尽管只有几十年的发展，但其间已经经历过几起几落。然后逐步从“寒冬”中慢慢的复苏。

1980年代LeCun在巴黎读大学时，计算机就是瞎子，无法识别图片中的内容，也无法判断摄像头前方出现了什么。但就在那个时候，LeCun偶然涉足了探索人工智能领域的一种方法：“智能神经网络”。

这并不是一条新路，而且并不受待见。但在攻读博士学位时，LeCun顶着一片质疑声专注于研究神经网络。“我只是不相信他们所说的。”他说。

1990年代中期，LeCun加入贝尔实验室研究人工智能，但AT&T的内部矛盾导致了他的团队分裂。他们成功的让ATM学会了读取支票，但“在取得真正成功的那一天，整个项目被解散。这令人非常沮丧。”

2000年代初期，LeCun的处境愈发边缘化。一些学术机构甚至不允许LeCun在它们举办的会议上发表论文。计算机视觉的圈子将其拒之门外。

其他人日子也不好过。

在蒙特利尔大学任教的Yoshua Bengio发现，他很难找到愿意与自己共事的研究生。“我需要强迫学生从事这方面的研究，他们害怕在博士毕业后找不到工作。”

同一时期，Hinton实验室的学生回忆说：当时还是AI的“冬天”，搞人工智能研究既没什么就业前景，也没什么资金支持，更别提工业界的青睐。

Hinton出生于一个学术背景显赫的世家。在他长大成人的过程中，母亲给过他两种选择：“做学者，或是做失败者。”Hinton说，自己一辈子都在压抑、沮丧中挣扎。

但他投入研究的神经网络，真真是经历过漫长而幽暗的岁月。除了面对学术上的不认可，他的两任妻子先后罹患了癌症。而他自己也深受背痛困扰。

Bengio评价Hinton时说“他有时可以穿过黑暗看清事物。但他的个人生活非常不容易。他也有他的黑暗时代”。

不过最终，他们都算是等到了春天。

关于第三组故事更多的细节，可以看看量子位之前发布的《LeCun列传》和《Hinton：人类就是机器，绝妙的机器》。Hinton那篇发布后，总觉得有首歌很适合。

就在这里补一下吧。

— 完 —

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