Geoffrey Hinton：放弃反向传播，我们的人工智能需要重头再来

1986 年，Geoffrey Hinton 与别人合作了一篇论文（《Experiments on Learning by Back Propagation》）。
近几年来，这篇论文中点Back Propagation成为了人工智能在今天得以飞速发展的关键点。
但是就在最近， Hinton 却说Back Propagation方法应该被摈弃，转而去发掘另外的通向 AI 的新路径。
Hinton说他现在“深度怀疑”Back Propagation，正是这方法加速了近几年 AI 领域的绝大多数进展，包括图像、NLP、语音等领域。
Hinton 说：“我的观点是摈弃一切，从头再来”。
Hinton 认为，要想实现实质进展，必须创造全新的方法。
Max Planck 曾经说过：科学每经历一次葬礼就前进一步。未来取决于对我所说的一切都非常怀疑的那些研究生。

Hinton 认为需要让神经网络自行做到「无监督学习」，他说：“我猜想这意味着抛弃反向传播，这不是大脑工作的方式，很明显我们并不需要标注所有数据。”
Hinton的观点在推特上引起了强烈的反响。
李飞飞评论道：“反向传播非常重要，它就像是飞机上的劳斯莱斯引擎，虽然飞机无法做到像飞鸟一样机敏而灵活。赞同 Hinton 关于没有工具是永恒的观点，甚至反向传播或者深度学习也不例外。因此，基础研究的继续异常重要。”
Gary Marcus 评论道：“深度学习并不完美，我们需要另起炉灶。Hinton 佐证了我二十年前讲过的这句话。”

此前，Hinton 与其同事 Sara Sabour 、 Nicholas Frosst 共同完成的论文《Dynamic Routing Between Capsules》。他们提出的胶囊（capsule）的概念，胶囊正是 Hinton 对于未来人工智能形态的探索。
期望Hinton的胶囊技术能推动人工智能在无监督学习领域的新的征程。