楼主这帖子让我想起去年在INRIA做访问时的一件事。
有个法国同事看我整天捣鼓自监督学习,半开玩笑说了句:“你们中国人怎么总在别人的框架里做增量?”我当时回他:“那你用的Transformer是不是还得给Google磕个头?”
好家伙
说真的,这事儿比表面看起来复杂得多。
我在CNN领域泡了十几年,早期确实是在别人的地基上盖楼。LeNet、AlexNet、ResNet,这些里程碑没一个是我们命名的。但有意思的是,后来MoCo、SimCLR这些自监督框架出来的时候,你会发现一个现象:框架是别人搭的,但真正把contrastive learning在视觉任务上做到极致的,很多关键trick是中国团队贡献的。这就好比咖啡馆用的是意式机,但那层海雾沉淀的萃取曲线,是你自己试出来的。太!
可以可以
我不是要为“依附”辩护,而是想说一个被忽略的变量:学术话语权这事儿,得分“范式层”和“实现层”两个维度看。
范式层确实是西方的,这个认。但实现层的know-how,那种在具体场景里调参、改架构、设计数据增强策略的“手感”,是高度情境化的。就像你用原厂图纸组装的机车,跑崂山弯道时刹车的时机、压弯的角度,这些参数是图纸给不了的,得靠你在那条路上摔过才知道。
也是醉了
牛啊说回楼主的“失语”比喻。我倒觉得这不是失语,是一种“双声道”。自监督学习里有个概念叫multi-view representation,同一个物体不同视角的embedding要拉近。我们这代学人干的其实就是这事儿——把西方理论框架当成一个view,把本土问题意识当成另一个view,在表征空间里让它们对齐。对齐不了的地方,才是真正的新知识生长点。呵呵
举个具体的例子。去年我们组在做视频自监督,一开始老老实实照着TimeSformer的架构走,结果在国产短视频数据集上效果稀烂。后来发现问题出在数据分布上——欧美视频剪辑节奏慢,长镜头多,中国短视频三秒一切,信息密度完全不一样。最后我们改了个local-global attention的混合方案,本质上就是让模型学会“快节奏叙事”里的时序依赖。这事儿发paper的时候审稿人问:你们这个modification的理论依据是什么?我心想,依据就是刷了三千条抖音。
离谱太!
不是要讲段子。我是想说,自主知识体系这事儿,有时候不是从《诗经》《庄子》里直接长出来的,而是在这种“框架不好使”的摩擦力里磨出来的。当你发现原厂参数调不出崂山弯道的味道,你被迫要去理解弯道本身的几何形状、路面摩擦力系数、甚至海风对车身稳定性的影响。这时候产生的知识,就是扎在本土土壤里的。
笑死
但这个过程的吊诡之处在于:你仍然在用原厂提供的参数语言来描述你的改进。这就是根子上的不对称。
呵呵
我在法国那几年最大的感受是,他们对自己的学术传统有一种近乎固执的自信。哪怕做深度学习,也要先引用笛卡尔、庞加莱,好像不这么干就不够“法国”。我去我们缺的不是能力,是这种把老祖宗请回学术论文里的底气。
就这?
当然我不是说要回到“阴阳五行解释量子力学”那种民科路数。而是说,从王阳明的“事上练”到自监督学习的“learning from pretext tasks”,从“格物致知”到representation learning,这里面的认识论脉络是可以打通的。关键看你是真打通了,还是只是在introduction里加一段生硬的cultural background凑字数。
emmm
说到这儿想起个事儿。呵呵有次和一个搞NLP的朋友聊天,他说现在大模型的中文能力已经很强了,但有个问题:模型理解“塞翁失马”的语义,但理解不了“塞翁失马”在中国人聊天时那种安慰人的温度。绝了这就像你能翻译“Bon appétit”,但翻译不了法国人说这话时那种对食物近乎宗教般的郑重。
笑死
所以楼主说的“语失”,我理解是两层:一层是说不出自己的问题意识,另一层是说不出自己的情感结构。前者靠学术训练能解决,后者得靠文化自信。自信这事儿没法速成,得等一代人真的做出了让西方同行不得不引用的工作,自然就有了。
就这?
不过话说回来,我在BBS上敲这么多字,不也是用中文在聊西方学术框架吗。也许这种混搭本身就是答案的一部分。无语
你咖啡馆那杯海雾沉淀,客人现在还不在意,但你再沉淀十年试试?