AI专题 | 对偶学习：一种新的机器学习范式

近年来，以深度学习为代表的人工智能技术取得了长足的进步，在很多应用取得了巨大的成功。在图像识别中，深度学习已经超过了人类的水平，最近微软刚刚宣布在语音识别中也超过了人类的平均水平，在机器翻译中基于深度学习的模型也超过了以前的统计机器翻译，另外基于深度学习的阿法狗也打败了围棋世界冠军李世石。

深度学习之所以能够取得巨大的成功，一个非常重要的因素就是大数据，特别是大规模的带标签的数据。例如在图像识别中，深度神经网络使用上百万的带标签的图像进行训练，在机器翻译中我们会用上千万的双语句对进行训练，在围棋中我们会用上千万的专业棋手的落子进行训练……这种做法有两个局限性。首先，人工标注获取标签的代价很高。例如我们考虑机器翻译这个任务：现在市场人工翻译一个单词的价格差不多是5到10美分，如果一个句子的平均长度为三十个单词，那么1000万个句子人工翻译的代价差不多是7.5美分×30×1000万，约等于2200万美元。现在一个商业公司的翻译引擎通常支持上百种语言的相互翻译，为了训练这样规模的翻译模型，人工标注的代价就会达到上千亿美元。其次，在很多任务中，我们没办法收集到大规模的标注数据，例如在医疗中或在小语种的相互翻译。为了使深度学习能够取得更广泛的成功，我们需要降低其对大规模标注数据的依赖性。为了解决这个问题，我们提出了一种新的学习范式，我们把它称作对偶学习。 

我们注意到，很多人工智能的应用涉及两个互为对偶的任务，例如机器翻译中从中文到英文翻译和从英文到中文的翻译互为对偶、语音处理中语音识别和语音合成互为对偶、图像理解中基于图像生成文本和基于文本生成图像互为对偶、问答系统中回答问题和生成问题互为对偶，以及在搜索引擎中给检索词查找相关的网页和给网页生成关键词互为对偶。这些互为对偶的人工智能任务可以形成一个闭环，使从没有标注的数据中进行学习成为可能。

对偶学习的最关键一点在于，给定一个原始任务模型，其对偶任务的模型可以给其提供反馈；同样的，给定一个对偶任务的模型，其原始任务的模型也可以给该对偶任务的模型提供反馈；从而这两个互为对偶的任务可以相互提供反馈，相互学习、相互提高。

下面我们还是以机器翻译为例子来说明对偶学习的基本思想。

考虑一个对偶翻译游戏，里面有两个玩家小明和爱丽丝，如下图所示。小明只能讲中文，爱丽丝只会讲英文，他们两个人一起希望能够提高英文到中文的翻译模型f和中文到英文的翻译模型g。给定一个英文的句子x，爱丽丝首先通过f把这个句子翻译成中文句子y1，然后把这个中文的句子发给小明。因为没有标注，所以小明不知道正确的翻译是什么，但是小明可以知道，这个中文的句子是不是语法正确、符不符合中文的语言模型，这些信息都能帮助小明大概判断翻译模型f是不是做的好。然后小明再把这个中文的句子y1通过翻译模型g翻译成一个新的英文句子x1，并发给爱丽丝。通过比较x和x1是不是相似，爱丽丝就能够知道翻译模型f和g是不是做得好，尽管x只是一个没有标注的句子。因此，通过这样一个对偶游戏的过程，我们能够从没有标注的数据上获得反馈，从而知道如何提高机器学习模型。

实际上这个对偶游戏和强化学习的过程比较类似。在强化学习中，我们希望提高我们的策略以最大化长远的回报，但是没有标注的样本告诉我们在某个状态x哪个动作y是正确的。我们只有通过使用这个策略在不同的状态下执行不同的动作，观测该动作带来的回报，从而改善我们的策略。在以上这个翻译对偶游戏中，两个翻译模型就是我们的策略，因为没有标注的双语句对，所以我们不能直接改善它们。这个对偶游戏把一个没有标注的句子x，先翻译成另外一种语言的句子y1，再翻译回来为x1，这里x就是强化学习中的状态，y1和x1就是我们的策略所执行的动作，x和x1的相似度就是我们获得的回报。

我们可以用已有的强化学习的算法来训练我们这两个翻译模型，比如策略梯度方法。策略梯度方法的基本思想非常简单：如果我们在执行某个动作之后，观测到了一个很大的回报，我们就通过调整策略（在当前策略函数的参数上加上它的梯度）来增加这个状态下执行这个动作的概率；相反，如果我们在执行某个动作之后，观测到了一个很小的回报，甚至是负的回报，那么我们就需要调整策略（在当前策略函数的参数上减去它的梯度），以降低在这个状态下执行这个动作的概率。

我们在一个英语-法语翻译的公共数据集上测试了对偶学习的有效性，并和当前最好的算法（NMT，基于深度神经网络算法）进行了对比。这个数据集的训练集有1200万个英法的双语句对，NMT用了所有的1200万个双语句对训练模型。我们的对偶算法只用了不到10%的双语句对初始化两个翻译模型f和g，再用没有标注的英法语句进行训练。如下图所示，我们的对偶学习算法只用10%的标注数据就达到了和NMT用上所有标注数据而取得的相似的甚至更好的翻译准确度，也就是说我们可以把数据标注的代价从2000万美元降到200万美元左右。这个结果说明了我们提出的对偶学习方法能够非常有效地利用未标注的数据。

对偶学习的基本思想是两个对偶的任务能形成一个闭环反馈系统，使我们得以从未标注的数据上获得反馈信息，进而利用该反馈信息提高对偶任务中的两个机器学习模型。该思想具有普适性，可以扩展到多个相关任务上面，前提是只要它们能形成一个闭环反馈系统。例如，从中文翻译到英文，然后从英文翻译到日文，再从日文翻译到中文。另外一个例子是从图片转化成文字，然后从文字转成语音，再从语音转化成图片。

对偶学习（dual learning）和已有的学习范式有很大的不同。首先，监督学习（supervised learning）只能从标注的数据进行学习，只涉及一个学习任务；而对偶学习涉及至少两个学习任务，可以从未标注的数据进行学习。其次，半监督学习（semi-supervised learning）尽管可以对未标注的样本生成伪标签，但无法知道这些伪标签的好坏，而对偶学习通过对偶游戏生成的反馈（例如对偶翻译中x和x1的相似性）能知道中间过程产生的伪标签（y1）的好坏，因而可以更有效地利用未标注的数据。我们甚至可以说，对偶学习在某种程度上是把未标注的数据当作带标签的数据来使用。第三，对偶学习和多任务学习（multi-task learning）也不相同。尽管多任务学习也是同时学习多个任务共的模型，但这些任务必须共享相同的输入空间，而对偶学习对输入空间没有要求，只要这些任务能形成一个闭环系统即可。第四，对偶学习和迁移学习（transfer learning）也很不一样。迁移学习用一个或多个相关的任务来辅助主要任务的学习，而在对偶学习中，多个任务是相互帮助、相互提高，并没有主次之分。因此，对偶学习是一个全新的学习范式，我们预计其会对机器学习领域产生很大的影响，特别是考虑到以下两个点。

• 第一，  很多深度学习的研究人员认为人工智能和深度学习的下一个突破是从未标注的数据进行学习。由于未标注的数据没有标签信息，无监督学习主要聚焦在聚类、降维等问题，因此，如何从未标注的数据进行端到端的学习（把数据映射到标签，如分类、预测等任务）一直没有很好方法。我们提出的对偶学习提供了一个利用未标注数据进行端到端学习的有效方式。

  
  

• 第二，  近年来强化学习取得了很大的成功，吸引了众多的研究人员和工业界人员的关注。但是到目前为止，强化学习的成功主要是在各种游戏上，因为在游戏中规则定义得非常清楚，并且很容易通过玩大量的游戏获取回报信息（例如Atari游戏中每一步的得分，围棋中最后的输赢），从而改善游戏策略。然而在游戏以外的实际应用中并没有规范定义的规则，也很难获得回报信息（或者获取的代价很高），因而强化学习在复杂的实际应用中的成功还是比较有限。而对偶学习提供了一种为强化学习获取奖励信息的方式，并证实了强化学习在复杂应用（如翻译）中成功的可能。

更多详细信息可点击【阅读原文】参见我们NIPS 2016 论文。

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