本文是我的 AI 初体验的后续.两周以前,我使用 torch-rnn 神经网络框架对约 61 万字的中文文本进行机器学习,文本内容来自于四家科技媒体的 260 篇文章.在长达 12 天的 10100 次迭代计算结束以后,神经网络成功地产出了它的学习成果——它也能写出中文了.

torch-rnn 会在每 1000 次迭代完成后留下一个 checkpoint, 用于分析每个阶段的学习进展.这是最后一个 checkpoint 里它写的东西(节选,未经修改):

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Deadure 将战出在播达投资概度

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乍一看就是一坨翔对吧?(没错,我也是这么想的).不过仔细阅读,你会发现许多非常有趣的细节:

1. 断句比较合理,部分引号和括号能够正确地闭合,句末也知道加句号
2. 我的 Chrome 浏览器装了一个扩展叫为什么你们就是不能加个空格呢？,其作用是在网页加载后为中文字符与半角英文,数字,标点字符之间加入空格(为什么要这么做?请阅读这篇文章.同时这也是本站以及我自己一直坚持的排版准则之一).因此我喂给神经网络的训练文本中也保留了这一排版风格.显然, torch-rnn 学习到了这一点,而且学得非常快,在最开始的 1000 次迭代所产生的 checkpoint 中已经可以看到中英文之间的空格了
3. 神经网络学会了不少词语和短语,如:百度,谷歌,硅谷,产品体验,软件公司, iPhone, CEO, 失眠, AlphaGo, 柯洁,中国产品,共享汽车,定制组件, Snap (我想,它指的应该是 Snap Inc.), 乐视体育的成本,创业公司的空间,软件标准有错,人工智能 (wow, 它在说它自己),比特币,“硅谷客”(它还知道打引号),私募业务...
4. 它已经可以写出格式正确的日期,如 "2015 年年间","2017 年 2 月份一季度"(虽然这个表述有点奇怪)
5. "26 氪"???笑出声确实,训练文本中有不少文章是 36 氪的,看来这个 AI 想自立门户了
6. 实际上,你应该也发现了,这些文字中的中文部分几乎是牛头不对马嘴,但英文部分则不然.神经网络自己造了几个英语单词,有趣的是,这几个单词看起来"像那么一回事",它们的拼写方式(组合元音字母与辅音字母的方式)与正常的英语单词很相似,你甚至可以尝试着把它们读出来: Mindy, Vurtator, Intenpo, Mures, Eminker, chatbasital, Deadure. 这些词有两个特点:都是杜撰的;绝大多数首字母大写.为什么?因为训练文本是 260 篇科技新闻,在这样的文本中出现的英语单词,绝大多数应该是术语或某公司或某产品的命名,所以它们才不会是常见的英语单词,并且会首字母大写.显然,神经网络学习到了这一点
7. 接上一条,神经网络甚至还杜撰了两个产品名称: E-Cmik 和 Google Inck, 后者真是太以假乱真了, Google 的好多好多产品都是这种命名方式(要举例吗? Google Keep, Google Play, Google Home, Google Voice, Google Assistant, Google Earth, Google Analytics...)
8. 同时,这些文字中也有大量格式正确的数字和金额表示,如 "150 美元", "31.90 亿", "6 亿美元", "1.3%","60 项"

很显然,不管怎么说,程序生成的这些文字依然很烂,没有什么可读性.究其原因,一方面是神经网络层数不够,迭代次数不够,受到了机器性能极大的限制(上文我提到过,我是用 CPU 跑 AI 的,性能差到无法直视),仅仅 1 万次迭代就能跑将近两周,内存开销也不小;而第二个原因我将在下一段详细说明.

再一次阅读神文 The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks 以后,我意识到原作者"循环神经网络 (RNN) 更适合具有复杂语法与结构的文本"一说绝非虚言.在 Visualizing the predictions and the “neuron” firings in the RNN 一节中作者给出的几张图非常鲜明地指出 RNN 在遇到复杂结构(如 http://www. [[]] 这样结构的文本)时会表现出极高的"兴奋度";同时,在将结构极度复杂的文本—— C 语言源代码输入 RNN 后,神经网络明显对文本中的特殊结构更"敏感":如换行处,被 " " { } /* */ 包裹处,缩进层级较高处等.显然,就文本的结构复杂性而言,中文文本无比地低——英语等大多数语言的文本中会大量出现空格,这些空格起码使文本结构稍微复杂了些.此外,原作者提到了, RNN 的数据是逐个字符输入的,对神经网络的训练,其实质是让神经网络从输入的一个字符中推测出下一个字符.并且, RNN 在推测下一个字符时,不仅会参考上一个字符,还会参考之前的多个字符,甚至已输入的所有字符.显然:字符总量少的语言更易于被 RNN 掌握;存在大量固定的字符组合的语言更易于被 RNN 掌握.英语比中文更满足这两个条件.字符总量就不说了,不是一个数量级的;至于字符组合,英语单词中存在不少(一般用来构成某个音节),如 ck ch er en th tion sion tial ing un ness ist ism 等等等等.换句话说,字符组合的存在使 RNN 对下一个字符的推测更"有信心"(这也是 RNN 适合复杂文本的原因. http://  [[]]  if ( classes[class] || (len == 0) ) { }; 或是 \item $\mathcal{F}$ is an $\mathcal{O}_X$-module. 何尝不是一个/一堆字符组合呢?).比如,若输入的字符是 c, 那么下个字符最可能是 e, i, o, a, h, k 或 u, 而几乎不可能是 q, p, g 这些字母,这就把推测的范围缩小了;但你去翻翻汉语词典,以某个汉字开头的词语有十几个几十个是司空见惯的事情,这使得 RNN 无法"自信地"确定下一个字符究竟应该是什么,而且,随着训练的数据量增大, RNN 可能会越来越迷惑,除非训练迭代次数足够地高,否则 torch-rnn 这种基于字符模型的 RNN 会很难写出可读的中文(如果以上含混不清的解释真的让你读懂了的话,你应该能够想象这样"足够高的"迭代次数应该是一个多么可观的天文数字).这就很好地解释了,在训练文本大部分是中文,极小部分是英语的情况下,为什么 RNN 产出的文本的中文部分牛头不对马嘴而英文部分看起来非常不错的问题.

所以,结论就是:

1. 穷 b 不适合玩 AI CPU 不适合跑 AI
2. torch-rnn 不太适合中文
3. 所以,哪位大佬愿意来造个轮子?
4. 我当然不愿意了
5. 毕竟不会

以上.