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作者 | 十、年
編輯 | Camel
雷鋒網(wǎng)消息：谷歌獲得了“對(duì)抗訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”專利。
根據(jù)FPO（免費(fèi)專利在線）信息顯示，此項(xiàng)專利申請(qǐng)于2016年的9月份，生效于2019年的12月31日。
其中，發(fā)明人為Ian J. Goodfellow，Szegedy, Christian。谷歌作為受讓人擁有專利權(quán)，這意味著繼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Dropout 專利之后，又一構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)方法歸屬于谷歌。
根據(jù)該專利的聲明，保護(hù)條款有14條。其中第一條便指出這是一種用來確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的方法，在接下來的條款中詳細(xì)介紹了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)抗訓(xùn)練的過程，涉及到了數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練等等。也就是說使用對(duì)抗訓(xùn)練方法中的目標(biāo)函數(shù)，迭代方法都是受法律保護(hù)的。換句話說，你如果使用對(duì)抗訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能存在著付費(fèi)的風(fēng)險(xiǎn)。
專利的其他參考
另外值得注意的是，這項(xiàng)專利不僅包括GAN（ 生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)）。根據(jù)專利聲明，其在申請(qǐng)中所用詞語為“方法”，“系統(tǒng)”，雷鋒網(wǎng)發(fā)現(xiàn)這意味著此項(xiàng)專利是用來解決某一類機(jī)器學(xué)習(xí)問題，而不是一個(gè)。另外，專利頁(yè)面也標(biāo)明了此項(xiàng)專利的其他參考來源不僅僅局限于Goodfellow的《 Generative Adversarial Nets》。
對(duì)抗訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最著名便是GAN，即生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，主要用在圖像技術(shù)方面的圖像生成和自然語言方面的生成式對(duì)話內(nèi)容。
生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)框架
作為一種深度學(xué)習(xí)模型，GAN是近年來復(fù)雜分布上無監(jiān)督學(xué)習(xí)最具前景的方法之一。最初是Ian J. Goodfellow等人于2014年10月在“Generative Adversarial Networks ”中提出了的一個(gè)通過對(duì)抗過程估計(jì)生成模型的新框架，此框架能夠使得訓(xùn)練模型的數(shù)據(jù)更具效益。
在GAN設(shè)置中，兩個(gè)由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（生成器和鑒別器）在這個(gè)框架中要扮演不同的角色。生成器試圖生成來自某種概率分布的數(shù)據(jù)；鑒別器就像一個(gè)法官。它可以決定輸入是來自生成器還是來自真正的訓(xùn)練集。例如在圖像生成中如果生成器構(gòu)造的圖像不夠好，那么鑒別器就傳達(dá)一個(gè)負(fù)反饋給生成器，于是生成器根據(jù)反饋調(diào)整自身參數(shù)，讓下一次生成的圖片質(zhì)量得以提升，它就是靠這種體內(nèi)自循環(huán)的方式不斷提升自己構(gòu)造圖片的能力。其運(yùn)行過程類似于武俠小說《射雕英雄傳》中，王重陽(yáng)的師弟周伯通所使用的“左右互博”之術(shù)。
谷歌這項(xiàng)專利在Reddit 論壇上有人提出憂慮，也有人相當(dāng)樂觀覺得沒啥大不了的。
哇！多謝Goodfellow，這非?？?，為一個(gè)極其寬泛的概念申請(qǐng)專利肯定不會(huì)扼殺創(chuàng)新。
有的意味深長(zhǎng)的表示，這涵蓋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的對(duì)抗訓(xùn)練，即針對(duì)魯棒性，而不是一般的GAN。
還有網(wǎng)友質(zhì)疑是否公平！甚至將問題引至了政治！
雷鋒網(wǎng)發(fā)現(xiàn)不過根據(jù)谷歌針對(duì)Dropout專利的態(tài)度，短時(shí)間內(nèi)應(yīng)該不會(huì)有風(fēng)險(xiǎn)，正如之前Jeff在Google 日本舉行的傳媒會(huì)議中回應(yīng)的那樣，只是為了避免不必要麻煩，保護(hù)公司利益而做，并不為借專利技術(shù)賺錢，開發(fā)人員毋須擔(dān)心。
但是對(duì)于我們中國(guó)現(xiàn)狀，自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的底層框架和核心算法缺乏，更多依靠開源代碼和算法的情況下。谷歌一系列專利獲批，不僅關(guān)乎科研，還關(guān)乎更致命的自主核心算法和背后的“卡脖子”困境。
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