伊尚·米斯拉：计算机视觉中的自监督深度学习

1966年，MIT 的 Seymour Papert 提交过一份提案，名字叫“暑期视觉项目”（Summer Vision Project）。计划很简单：找十个学生，用一个夏天，把计算机视觉解决掉。

五十五年过去了，人们还在解决它。

Jitendra Malik 是伯克利教授，也是计算机视觉领域从深度学习革命之前到之后都站在中心的人物。他把这种反复出现的低估归结成一个词：成功第一步的谬误（fallacy of the successful first step）。

视觉里有很多问题，拿到 50% 的解法只需要一分钟，从 50% 到 90% 可能要一天，从 90% 到 99% 可能要五年，从 99% 到 99.99%，也许你这辈子都见不到。（Jitendra Malik）

这个比例不可能对每个问题都成立，但它解释了为什么过去半个世纪里，计算机视觉的从业者自己也一再觉得“快做完了”，然后发现真正的困难才刚刚开始。

为什么我们会觉得看图很简单

视觉看起来简单，因为它的绝大部分工作发生在意识之外。

人看东西的时候，不觉得自己在做运算。挑一句话说出来，脑子里会有一种“我在组织语言”的感觉，解一道题、下一盘棋也一样，那种吃力是能被感知到的。但看这件事，从光信号进入视网膜，到在大脑里构建出“桌上有一个杯子”，全过程无声完成，中间不需要主观参与。

Malik 提到了一个让人没法反驳的事实：很大一部分大脑皮层专门用于视觉处理，在其它灵长类身上也是如此。

如果一块器官要占用相当于几个足球场面积的皮层去承担，它就不可能是小问题。感觉不到困难，是因为提供这份计算力的部分没把人叫醒。

这里有一个副作用。做语言、下棋、推理的人，因为能感觉到吃力，反而会谨慎。做视觉的人，因为感觉不到吃力，容易轻视。这个不对称，使计算机视觉领域在几十年里反复自我欺骗。

自动驾驶和那个滑板者

把“视觉被低估”这句话放到具体场景里，最容易看的就是自动驾驶。

特斯拉的 Autopilot 主要靠八个摄像头，核心是一个多任务神经网络，共享主体表征，分出多个任务头。有人叫它 HydraNet。这套架构的思路是纯视觉、端到端学习。

Malik 的态度是分层的。他对近期实现完全自动驾驶是悲观的。硬件和算法架构都不是瓶颈所在，瓶颈在边缘情况。他说，会有那么 0.01% 的情况，需要相当复杂的认知推理才能处理。

他举了一个自己开特斯拉遇到的例子。路上有一个滑板者，系统反应错了。

它没能预测这个滑板者接下来要干什么。这需要更高层次的认知理解：滑板者通常会怎么做，普通行人的常规行为在这里不够用。（Jitendra Malik）

人工驾驶的时候，一个司机看到滑板者，会下意识地做出一点行为上的调整。滑板者可能会突然变向，可能会尝试一个动作，也可能会跳下来。这种调整不在驾考教科书里，是从无数次观察到的人的行为中建立起来的。对行人适用的驾驶策略，放在滑板者身上会失效。

Malik 由此把感知重新定义了一遍。他不认为感知只负责“看到现在”，感知必须预测下一步会发生什么。

感知要交代的重点在于接下来会发生什么。此刻的状态已经完成，已经过去了。人关心未来，因为人要在未来采取行动。（Jitendra Malik）

如果把人类驾驶员拆开来看，会发现更有意思的事。一个普通的十六岁高中生，上驾校第一天，他不会重新学习视觉。他从 0 岁到 16 岁，已经把三维世界、遮挡、物体在不同视角下的样子、直观物理、人类的常规行为模式，全部建立起来了。Malik 说，这些能力的大部分在两岁前就掌握了。

那么驾校在教什么？

他们不需要从头重新认识视觉世界，那套东西早就在了。他们学的是控制，是怎么把转向和刹车做得平顺，是交通场景中的常规感。（Jitendra Malik）

一名十六岁的学员是带着“视觉天才”的底子上路的。这套底子让他即使从没在路上遇到过某个特定情况，比如前面的卡车突然打开后挡板掉下来一堆杂物，也不会彻底蒙掉，因为他拥有大量通用的视觉知识可以迁移。

今天用几十亿张图训练出来的自动驾驶系统，缺的正是这份已经内置好的底子。

“白板学习”这个词，值得单独拎出来

Malik 用了一个拉丁词来描述当下的主流范式：tabula rasa，白板。

今天的深度学习系统，绝大多数是白板式的有监督学习。系统被丢进一堆经验里，从零开始学一种输入到输出的映射。假设这个映射是物体分类，那就是几十万张图片配标签，学完输出一个分类器。

人类学习根本不是这样。

一个婴儿在两岁前就建立起关于这个世界的庞大先验：世界是三维的、物体会被别的物体遮住、人会有意图、球放手会掉下去。这些先验没有哪个大人系统教过，是他在和世界互动的过程中自己搭出来的。等到了学开车的年纪，他已经在这些先验上又累积了十几年的经验。

白板学习的极限在哪里，Malik 没有直接说。但他指出了方向：需要新的学习机制，靠堆更多数据、换更大模型解决不了根本问题。

这一点值得停下来想一想。很多人的直觉是，只要数据足够多、算力足够大，视觉问题总有一天会被怼出来。这种直觉有个前提假设很难成立：一个从零开始、只靠标注数据训练的系统，很难自发长出人类幼儿在两年里建立的那种关于世界的结构性先验。

儿童身上有六件事可以学

Malik 引用了一篇论文，Smith 和 Gasser 写的，文章里总结了儿童学习的六个特点：多模态、渐进、身体参与、探索、社交、使用语言。他说这些其实在儿童发展心理学里是常识，只不过在计算机视觉和 AI 圈里不算常识，他的角色是搭桥。

六个里面最根本的，他觉得是多模态。他举的例子非常具体。

一个孩子拿起一个球，在手里玩。这一刻他同时获得两路信号：一是触觉，来自指尖、拇指、手掌上的受体，稀疏地勾勒出这个球的三维形状；二是视觉，看到整个球的样子。这两路信号落在完全不同的空间里，一个是皮肤接触的空间，一个是像素空间。但孩子知道它们指向同一个物体。

这就产生了一个非常强的交叉校准信号。而且它是自监督的，不需要妈妈在旁边指着球说“这叫球”，孩子自己就能建立这两路信号之间的对应。

另一个 Malik 同样看重的多模态，是视觉和听觉。

桌上的玻璃碗掉下来碎了，我听到碎裂声，看到玻璃碎片。好，我把两者之间的关系建立起来了。（Jitendra Malik）

这一类研究在最近几年变成了热点，比如视觉辅助的鸡尾酒会效应问题：把多个说话人分开，这在纯音频里是经典难题，一旦引入视觉信息，难度就大幅下降。

多模态的关键在时间这个维度上。在某一刻 T1，听觉域有信号，视觉域有信号，既然它们同时发生，就很可能有因果关系。时间是免费的监督信号，不需要人来打标签。

视觉是语言的长辈

谈到语言和视觉的关系，Malik 的回答干脆利落。

非常清楚，视觉是长辈。视觉是更根本的能力，它在语言之前出现。（Jitendra Malik）

他的论证分两条线走。

一条是系统发生（phylogeny），也就是进化时间。大约五亿年前，第一批多细胞动物出现，它们已经能够移动，也具备某种形式的“看”。视觉和运动在最早的阶段就是互相配合的：移动能把生物带到别处去找食物，但得知往哪走，需要视觉。所以感知和行动从第一天起就绑在一起。

再往后，大约七百万年前，人类这一支从其它灵长类里分出来。这条线上出现了直立行走，双手被解放，可以做更精细的操作、造工具。这个阶段大脑容量也大幅增长。Malik 说，这个时期的人类祖先已经有相当细致的视觉智能了：知道世界由物体构成、物体之间有特定关系、观察到过物体间的因果互动、能理解空间和时间。这些全部是视觉和感知的产物。

语言出现的时间不好定，但几乎肯定在这之后。没有任何其它猿类具备人类的语言能力，这一点 Chomsky 说得没错，它是人类独有的。但这个独有能力，是在一个已经拥有空间、时间、物体、因果关系这些概念的底座上，才长出来的。

另一条线是个体发生（ontogeny），也就是一个人的成长。婴儿先有对世界的视觉理解，才有语言。所有人类语言里的构造，都依赖空间和时间这些概念。而空间和时间从哪里来？Malik 说，只能从我们所在世界里的感知和行动来。

图灵测试这条路，走偏了

图灵在 1950 年那篇《计算机器与智能》里提出用对话来判断机器智能。Malik 认为这在当时是合理的，但今天不该继续沿着这条路走。

图灵测试已经不适合用来引导 AI 研究了。它会把研究引向一条路：造一个能骗你几分钟的聊天机器人。（Jitendra Malik）

他的替代方案是列一张清单，十项各不相同的任务。造工具、在空间里导航、理解视觉场景、读小说、根据小说里的内容回答任意问题。

其中他最看重的一项，是给盲人做助手。

真正好的测试，是做盲人的助手。假设有一个盲人，我需要去帮助他。（Jitendra Malik）

这个测试的精妙之处在于，它把视觉和行动强制耦合在一起。一个好的视觉助手不能只说“前面有一个桌子”，它得判断盲人此刻要干嘛，得描述有用的信息，得在危险逼近时及时提醒。这种任务看上去朴素，但难度非常高。它要求系统理解场景、理解意图、理解时间上的紧迫性。

从能力清单的角度，Malik 认为最难的仍然是语言。

他说视觉是父母、语言是孩子，但他也说过语言是最硬的那块骨头。这句话初看有点矛盾，视觉是长辈，怎么晚辈反而更难？

理解这一点，要回到“难”这个词的定义。视觉虽然占用了大量皮层，但它的回路、任务边界、物理先验都相对明确。语言不一样。语言理解需要大量常识、意图推断、世界知识、语境把握，这些能力中有些可能连人类研究者都说不清楚底层机制是什么。Malik 把语言理解归到“已知的未知加未知的未知”这一类里，难度不在一个量级上。

计算机视觉的希尔伯特问题

1900 年，希尔伯特提出 23 个数学问题，其中最著名的黎曼猜想至今未解。Malik 在 2015 年做过一个报告，题目大意就是“计算机视觉的希尔伯特问题”。让他今天再点一遍，他挑了两个。

第一个是长时段视频理解。给一段视频，理解里面正在发生什么，不只识别动作，还要理解参与者的目标、意图、可能的下一步。

短时长的动作分类，比如你是坐着、站着还是在接球，这些现在能做了。哪怕不够准，50% 的准确率，明年能做到 65%。但长时段的视频理解，今天我做不到。（Jitendra Malik）

难点在于它必须和认知能力接上。追踪多个主体、理解主体各自的目标、预测这些主体之间接下来会发生什么，已经超出感知系统的边界。

他举了一个经典例子：去餐馆。

走进去、有人带位、服务员过来、递菜单、点菜、菜上来、最后账单送过来。这个过程有隐性剧本。上世纪 70 年代的 AI 圈对此有专门的术语，叫 frame、script、schema。当时的做法是手工写规则：餐馆场景有几个角色、有哪几个阶段、每个阶段会发生什么。有了这套脚本，只看一段描述就能做出大量推断。

Malik 认为这套知识今天依然必不可少，只是不能再手工编码。手工编码太脆弱，换个场景就崩。

学习版的脚本存在吗？他相信存在，因为孩子就是这样学会的。没有哪个妈妈会系统性地教孩子“餐馆的流程分几个阶段、角色有哪几类”。孩子跟着家里去餐馆十次，自然就有了餐馆的 schema。

第二个希尔伯特问题是三维理解。表面上看这个问题像是三十年前就解决了，因为多视几何早就能做三维重建。但 Malik 说今天的系统还不够。

目前有两类技术，彼此割裂。一类是多视几何，用多张图片做立体视觉或从运动中恢复结构。这类技术在只有一张照片时完全失效，因为它依赖多个视角。另一类是单视角的三维估计，用有监督学习，训练时有物体的 CAD 模型作为标签。

问题在于，CAD 模型从来不是人类学习三维的方式。人的大脑里没被注入过 CAD 模型。人类学三维的方式，是拿着一个物体翻来覆去地看，从不同角度看，然后内化出一个可以用来预测新视角的内部表征。下次只看到一张照片，照片里甚至不是同一把椅子，也能大致猜出它的三维形状。

这就是他想要的东西：边移动边学习三维，把重建能力藏在表征里，不以 CAD 模型的形式存在，而以“能预测新视角”的能力存在。你给它一个位置，它能告诉你从那个位置会看到什么。

黑箱这件事，人类自己也是

聊到这种表征无法解释、无法可视化、无法交互的时候，Malik 的反应出人意料地平静。

我觉得这没关系。首先，人类本身就是不可解释的。一个人对另一个人，从来不是完全可解释的。（Jitendra Malik）

但他没有一刀切。他给可解释性划出了一个明确的适用边界：医疗诊断这类涉及切身后果的场景。

假设一个程序给出诊断，按这个诊断，病人应该选治疗方案 A 还是 B。这时候病人有权知道，这个预测是基于什么数据得出的。如果训练数据全部来自三四十岁的美国男性，把它用在一个完全不同的族群身上，误差范围有多大？这个预测该打几分折扣？

Malik 把可解释性的诉求，重新定义成了一件更朴素的事：给出误差范围，给出对决策质量的感觉。系统需要老实交代自己有多可靠。把内部机制翻译成人话，他没把这件事当成目标。

而在另一类场景里，他愿意牺牲可解释性。他相信会出现性能极强、内部完全是黑箱的系统。这已经是正在发生的事。

他顺着这个话题开了个玩笑，但这个玩笑里有一点真东西。人和人之间也是黑箱。那些有魅力的人，并不会真的把脑内机制打开给对面看，他们只是讲了一个足够有说服力的故事，让对方相信“我知道自己在干什么”。

照这个逻辑推下去，神经网络也不用真的解释自己的内部。它只需要生成一个说得通的故事。

人类级别的智能，什么时候能到

Malik 把这个问题拆成两半。

原则上能不能做到？答案是能。

未来二十年内能不能做到？答案是不能。

他借用了 Rumsfeld 那句话，已知的未知和未知的未知。在他看来，视觉和机器人领域的大部分问题属于前者：他知道难点在哪，知道大概要往哪走，只是还没走到。而自然语言理解和高级认知属于后者：不只不知道答案，连问题本身的结构都还没摸清。

既然问题都还没定义清楚，给出任何时间表都是幻想。

他对“十年内出现 AGI”这类恐惧的判断很直接：这些恐惧建立在对技术进展速度完全不现实的模型上。

但有件事他愿意承认。他自己也被深度学习的效果惊到过。2010 年的时候，他绝不会相信这套东西能这么有效。当时的数学理论告诉他，凸优化可靠，有唯一全局最优的时候，梯度下降能收敛。而深度学习面对的是非凸、变量数巨大、严重过参数化的系统，按理说不该稳定工作。可它就是稳定地工作了，从各种各样的初始化出发，在一大类问题上都管用。

这个正向的意外让他对未知的未知保留了一点乐观：也许哪天会冒出一个根本性的突破，把所有事情变简单。

但他也提醒了另一面：AI 的历史大部分时间，是进展比预期更慢，而非更快。所以赌“会有惊喜”可以，但不能把惊喜当成计划的前提。

该担心的年份在日历上找不到

关于 AI 风险，Malik 的立场很清楚：

今天就需要担心 AI，不必等到 AGI 出现的那一天。AI 已经被部署在很多系统里了。（Jitendra Malik）

偏见、不公平的决策、自动驾驶撞到行人，这些都是已经在发生的事。他提到亚利桑那那起 Uber 事故，说那不是 AGI 干的，那是一个还很笨的智能，但它确实杀了人。

他把这看成一件连续的事，就像所有工程和科学进步一样：能力越大，责任越大。它需要长期持续盯着，不会某一天突然降临。

说到今天的实际风险，话题滑到了推荐系统。

Twitter、Facebook、YouTube 背后都是推荐算法，它们在决定你看到什么信息、接触到什么观点。人们的生活已经被这些算法深度塑造。而随着算法越来越聪明，它们对大量人群的影响力会进一步增强。

这个视角值得多想一层。很多人焦虑的“超级智能”，形态可能不是科幻电影里那种。它可能是一个推荐算法，每天在几十亿人面前做几十亿次微小决策，每一次都在影响一个人接下来几十分钟的注意力、情绪和判断。这个系统已经在运行，已经具备相当大的影响力，而人们对它的理解非常有限。

Malik 的另一个观察更细：YouTube 正在用计算机视觉做一件很难的事，理解视频内容，把视频和最能从中受益的人连起来。这件事本身是中性甚至正向的，但它发展的方向有很多种可能，其中一些可能有害。

什么叫好问题

Malik 在伯克利做了三十四年教授。他被引用超过十八万次，带出了许多计算机视觉、计算机科学和 AI 领域的重要研究者。

问他怎么做到的，他先谦让了一下。他说在顶尖大学任教有一种“福气”带来的成分：非常聪明、非常勤奋、非常有创造力的学生主动来敲门，这份功劳不能全算在自己头上。

那他到底加了什么？

他说自己一直在教学生怎么挑问题。

在科学里，短期的成功总是取决于技术能力。但长期的进展，真正取决于你问的问题对不对，关注的题目对不对。（Jitendra Malik）

这种“品味”没法量化。他引了英国科学家 Peter Medawar 的说法，那位拿过诺贝尔奖的学者有本书专门讲这个：研究是一门关于“可解性”的艺术。

问题还没被解决，但要够得着。它得有一块柔软的下腹部，有一个地方你可以下刀。缺了这个直觉，你可能对着一个铁板问题撞一辈子，什么也没撞出来。

这种判断力的价值不止在学生时代。Malik 说他最自豪的一点，是学生在他这里毕业二十年之后，依然在做很好的研究。原因就在于那种“这个问题还没解决，但它可解”的嗅觉，被学生带走了。

他还说自己能提供的第二样东西是知识面的宽度。他花了不少时间研究心理学、神经科学、相关的应用数学。这样他能帮学生看到一些看似不相干的东西之间的联系。聪明学生往往非常深，能沿着一条路径钻得很深，但看得窄。他提供的是那点浅而广的东西，配合学生的深而窄，有点价值。

这话听上去谦虚，但分量不轻。计算机视觉领域很多重要的转向，比如把感知和行动重新绑定、从儿童发展心理学里借来学习范式，正是这种跨领域宽度带来的。他自己在这期对话里的状态也是这样，从心理学跳到神经科学再跳回计算机科学，来回自如，不显得刻意。

感知存在的理由，就是指导行动

如果非要给计算机视觉找一个“总问题”，Malik 的答案不是某个具体任务。

他把视线拉回五亿年前的寒武纪。第一批多细胞动物出现，它们能移动，也能以某种方式看到东西。这两件事互相成全：移动把它们带到有食物的地方，但要往哪里走，得靠看。

感知和行动，从那一天起就一起进化。

感知存在的理由是指导行动。生物系统里，感知如果不配合行动，就没有任何用处。（Jitendra Malik）

今天人类的视觉系统已经高度进化，可以做很多和行动无关的事，比如判断一幅画的美学价值。Malik 半开玩笑地说，这勉强也算在指导行动：指导你在这场拍卖里出多少钱。但底层逻辑仍然没变，这套系统最初的用途就是行动。

从这里出发，他对当下分门别类的做法提出了批评。分割、三维重建、物体检测，这些任务在会议论文和数据集上是分开的，每个都有自己的 benchmark。但这些划分是科学家强加的结构，不是系统内部真实的样子。真实发生的事是所有这些过程同时在跑，而且是一起跑，因为它们最初服务于同一个目的：帮你行动。

他说自己从 2010 年前后开始推这个观点。当时的计算机视觉圈把每个问题当成孤立问题，配一个数据集，各自刷分。他不喜欢这种做法，因为他想看到这些任务之间的连接。心理学把视觉拆成感觉、知觉、认知三层，对应低阶、中阶、高阶处理，但这个划分和人们真正关心的任务对不上。所以他用力推广一个框架，按信息流把识别、重建、重组串起来，让从业者意识到它们本来就连在一起。

后来的发展有点意外。深度学习革命之后，这个架构变得极其自然：共享主体表征，多个任务头同时输出。他不用再宣讲了，它已经成了默认的做法。

视频落后物体识别大约十年

静态图像在计算机视觉史上占了绝对主导，这件事有它的历史原因。

Malik 把这段历史讲得很实在。七八十年代算力、内存、存储全都不够，很多技术选择的背后是硬件限制，与理论偏好无关。当时一个常见的做法是先做边缘检测，然后把原图扔掉。一张 256×256 的灰度图，与其存着每个像素的亮度值，不如只保留亮度剧变的位置。这是一种极大的压缩，赌的是“人类能看懂线稿，那机器也行”，这样就能省下大量计算。

今天没人这么干了。ConvNet 直接处理像素，因为已经没有那个限制。

但视频仍然被研究得不够。原因还是算力。Malik 说，如果是谷歌、Facebook、亚马逊这种规模的公司，做全量视频处理依然极其困难，YouTube 全量内容上的操作，基本还得依赖九十年代的那些基础技术。但作为一个研究者，你有更多空间，可以训练大网络、用相对大的视频数据集。

他给了一个可以量化的判断：

在我看来，视频识别大概落后物体识别十年。你可以对比数据：现在有挑战性的视频数据集上，动作分类准确率大概 30%，这差不多是 2009 年物体检测的水平。（Jitendra Malik）

这个对比很直观。2009 年的物体检测是什么状态？那时候深度学习还没全面接管，整个领域还在摸路。今天视频理解就站在那个位置。至于追赶是不是也要十年，他说不好说，希望不用那么久。

早期视觉：压缩率为王

回到最底层。从图像的统计特性里，能得到什么？

Malik 说，人们已经知道图像里有大量冗余，因此可以做大幅压缩。这件事在生物系统里是刚需：人眼大约有 10 的 8 次方个感光细胞，而视神经只有大约 10 的 6 次方根纤维，压缩比接近 100 比 1。不压缩，信号根本传不出去。

人工神经网络的前几层，做的正是类似的压缩。有几家公司在用神经网络做图像和视频压缩，其中一家是他以前的学生创办的，效果相当有意思。这些成功的背后，本质是图像和视频的统计规律。

但 Malik 补了一句关键的区分：这种压缩是低层的。当一个人看到一张猫的图片，只需要说一句“这是猫”，那是语义层面的压缩，和前面说的统计压缩完全不在一个层次上。前者在像素层面去掉冗余，后者在意义层面做概括。今天的系统把这两件事分得很开，低层的做得不错，高层的还在摸索。

自下而上和自上而下，两条腿现在只迈了一条

这就引到了 Malik 对当下视觉系统最实质的批评之一。

现在的网络，运行时是纯自下而上的。从原始像素出发，一层层前馈，最后输出“猫”或“非猫”。也就是说，推理那一刻，信息只往一个方向流。

但训练的时候，又是极度自上而下的。要给物体分割，就得准备好每个物体的边界：这是猫的轮廓、这是椅子的轮廓、这是马的轮廓。这些标注里塞进了太多先验知识。

这两件事他都觉得不理想。

生物系统的做法不一样。大脑里从视网膜到 IT 区，可能只有七层左右，比 ResNet-50 的五十层浅得多。但大脑有反馈连接，信息可以往回传。Malik 说，这套反馈机制可能就是人类处理模糊刺激的方式：不确定的时候，用高层预期去修正低层判断。

有人会说，前馈深层网络和带反馈的浅层网络在功能上等价：反馈跑三轮，展开就变成三倍深度的前馈网络。道理没错，Malik 也承认这一点，但他觉得这个主题值得更深入地研究。功能等价不代表性质相同，用哪种方式实现，会影响学习效率、数据需求、泛化能力。

在训练端，他的不满更直接。人类分割物体用不着那么多标注。人类看视频，看到马在动，就能判断“这些像素属于同一个东西”。格式塔心理学家早就给这个原理起了名字：共同命运原则（common fate）。同一个运动模式下的像素，属于同一个实体。

这是一条自下而上的线索，天然存在，不需要人标注。而今天的分割系统，几乎完全靠自上而下的监督信号。

在我看来，机器视觉里这种自上而下和自下而上的互动，算是解决了，但我不觉得这个解法让人满意。我希望两个阶段都各带一点对方的东西。（Jitendra Malik）

他还给了一个很实际的论证，用来回应那些不在乎“像不像人”的工程师：如果他的路线能走通，你要的训练数据会少得多。这是一笔明确的成本账，不需要讲哲学。

分割的真正价值，不在画轮廓

在外行看来，分割就是给物体画轮廓，像个力气活。Malik 认为它的意义要深得多。

分割能支撑这样一个判断：这一堆像素是一个物体，甚至不需要知道这个物体叫什么，也不需要知道它有什么属性。（Jitendra Malik）

他给这件事起了个名字：实体化（entification）。把一个东西从背景里剥出来，变成一个实体。这个能力一旦有了，学词就容易了。孩子已经能把世界切成一个个实体，妈妈说“把瓶子拿过来”，或者“猫今天怪怪的”，“瓶子”和“猫”这两个词就能对应到孩子已经建立好的实体上。妈妈不需要专门指着一个一个物体教名字。

弱监督之所以能起作用，前提是你已经能把世界拆成实体。

这只是哲学层面的意义。实际应用上，分割同样关键。Malik 的团队做过脑外伤的 CT 影像分析，放射科医生需要精确勾画出可能有出血的位置。这种场景里，粗略的框选没用，必须到像素级。

不过他也强调，分割会牵涉认知，会随着经验修正。最麻烦的是非刚性物体，比如人和动物。人的各个部位可以独立运动，人还穿衣服，颜色一块一块地变。要把这些像素判断成同一个实体，难度比分割一张桌子高得多。早期计算机视觉犯过一个错，把分割当成纯自下而上的感知任务，这低估了它的复杂性。

三个 R 是怎么咬合在一起的

Malik 用一个三角框架来组织整个视觉问题。识别（recognition）、重建（reconstruction）、重组（reorganization）。

识别是最容易理解的一个，也是外界通常认为的“计算机视觉在做的事”：给图像打标签。是猫还是狗？是哪一种狗的哪个品种？或者更抽象一点，是动物吗？

重建是反向图形学。图形学是给定三维场景的计算机表示，渲染成一张图。重建是把方向反过去：给一张图，推断它来自什么场景、什么物体、什么视角、什么材质。用 Malik 的话说，这一步是在脑子里建造外部世界的模型。

重组，或者叫知觉组织，是最容易被忽略的一环。它处理的是“找出这些实体”。图像在内部会先被组织成一个个实体，以及实体之间的关系，而不会停留在“一堆像素网格”的层次上。

这三者构成一个互相咬合的三角，流水线式的串行关系不足以描述它们。分割只解决其中一小部分，但它是让另外两个转起来的起点。实体被切出来了，识别才有对象可标；实体被切出来了，重建才知道要给哪些东西建模。

Malik 说，这个框架推了十年，今天已经不需要推了。深度学习时代的多头架构、共享表征，天然就是这个样子。他要做的事从“布道”变成了“解释这件事为什么本来就是这样”。

大脑和芯片，两笔不同的账

关于算力，Malik 有一个讲了二十年的观点。

早年他的说法是：我们的计算机算力还不够，比不上人脑。这个判断有一层很具体的物理基础。神经元很慢，比晶体管慢得多，但神经元数量巨大、连接极其密集。硅片上的晶体管纳秒级切换，快得离谱，但连接数通常少得多。两边在做一笔完全不同的交易：一边用海量低速单元换连接密度，一边用极速单元换速度。

到了 2020 年前后，这个判断需要更新了。按 Hans Moravec 在九十年代做的估算，今天最先进的 GPU 集群，算力可能已经和大脑处于可比量级。但 Malik 加了一个限定：不是同一种风格。

最关键的差异在能效。GPU 的计算方式比人脑、比其他生物系统耗能高得多。这个差距不是小事。要构建真正大规模、能在现实世界里持续运行的系统，能效必须解决。这既是环保问题，也是可行性问题：一台耗电到一个城市级别的机器，没法塞进一个身体里到处跑。

模拟这条路，他愿意下注

如果要用“像孩子一样学习”的路线，有个绕不过去的条件：孩子能主动玩数据。他能拿起一个物体翻来覆去地看，能自己选择看什么，能设计小实验。这在机器学习里叫主动学习。

Malik 认为这条路要两条腿走。

一条是真实的机器人。有质量的、有转动惯量的、有摩擦的物理身体，在真实世界里做动作。机器人通过一连串动作，学会自己身体的性质。

另一条是仿真。他所在的 Facebook AI Research 团队做过一个叫 Habitat 的环境，是一个视觉上相当逼真的室内和城市场景模拟器。你在里面走动，就能得到和真实场景接近的画面。他预期下一代模拟器会在力、质量、触觉交互上也做到逼真。到那时候，就有了一个可以随便折腾的沙盒。

为什么“能行动”这么重要？Malik 给了一个非常明确的技术理由：这是打破相关性与因果性壁垒的一条路。

因果推断里最可靠的手段是随机对照试验，医学界就是这么干的：选一批情况，对其中一部分施加干预，对另一部分不施加，然后比对结果。而孩子每天都在做小规模的随机对照试验。他把东西扔下去，看它掉；他推一下，看它滚。每一次都在修正自己对世界的因果模型。

他提到同事 Alison Gopnik 有本书叫《摇篮里的科学家》（The Scientist in the Crib）。书名里的类比他很喜欢：科学家想建立因果模型，科学家做对照实验，孩子在做同样的事。

关于 Judea Pearl 那句“深度学习不过是曲线拟合”，Malik 不完全同意。他的态度是：因果性重要，但它不是一个银弹，不是一条单一原则，里面有很多不同的侧面。用行动去做干预实验，是其中很实在的一面。

他对仿真没有根本性的怀疑。计算机图形学已经证明了这条路能走多远：八十年代只能做视觉上的真实，头发和毛皮都做不了，后来做出来了；再往后物理交互也做不了，一碗玻璃掉下来碎裂，后来也做出来了。图形学的人在正向渲染上，从光学交互做到物理交互，一路推进。反过来做模拟器，没理由做不到，只是有些部分非常吃算力，但办法会一点点找出来。

这里有个容易被忽略的推论。如果仿真真的能做到物理层面逼真，那么“数据不够”这个困扰视觉领域多年的问题，会变成“仿真够不够真”的问题。前者靠收集，成本随时间线性增长；后者靠建模，一旦对了，边际成本趋近于零。这也是为什么 Malik 愿意在仿真上下注，它是有杠杆的那一端。

从“没用的小圈子”到“成熟但没做完”

访谈里有一个问题，问的是如果能让 Malik 重活人生中的某个瞬间，他会选哪一个。

他没挑某个具体时刻，把视线放到了很长的时间里。他说自己运气很好，因为科学研究里很大一部分是“在对的时间出现在对的地方”。你可以选一个太早的问题，撞得头破血流，因为成功的前提条件根本不存在。也可以选一个已经彻底成熟的领域，只能在琐碎的边角上做文章，一层套一层的花边。

他说自己赶上了一个特别的时间窗。入行的时候，计算机视觉就是个“疯狂、绝对没用、什么都做不了”的小圈子。三十四年教授生涯里，他一路看着这个领域变成能真正解决实际问题、能给生物学和天文学提供工具的东西。

有人开玩笑说，五百年后的人大概会笑话他把今天这个领域称为“成熟”。他说这很有可能。

这个自我定位里有种罕见的诚实。他既不为自己的领域辩护，也不唱衰它，就是把它放在一个合适的位置上：比昨天成熟得多，比明天原始得多。Mature but not done，成熟了，但没做完。

顺着这个态度往下想，会发现它其实回答了前面所有问题。为什么他要回到儿童发展心理学？因为一个没做完的领域需要新的燃料，而现有燃料（标注数据、更大模型、更长训练）正在变得越来越贵。为什么他要强调感知和行动的绑定？因为行动是唯一能提供因果信号的东西，而因果信号是现有数据给不了的。为什么他对近期完全自动驾驶悲观？因为最后那 0.01% 恰恰需要他最看重的那类能力。

这些观点不是散落的，它们指向同一个方向：视觉的下一个台阶，在数据规模和模型规模之外。

滑板者那个例子，值得再想一遍

整期对话里，滑板者这个细节信息密度最高。

一个系统在标准数据集上的分数再高，遇到路上一个不按常规走位的滑板者依然会错。这种错误没法靠更多标注数据直接修掉，因为标注数据解决的是“这是什么”，而这个错误出在“他接下来会做什么”。后者需要一整套关于人的行为的先验，而这类先验在数据标注里是缺席的。

Malik 说，原则上只要数据够多，这个问题可以解决。见过足够多的滑板者，就能学到滑板者的行为模式。但他立刻加了一句：现在的视觉系统要达到人类同等的能力，需要的数据量远远超过人类。一个十六岁的孩子没在路上见过几次滑板者，就能做出合理预判；一个系统可能要看成千上万次。

这个差距用数据量填不平，只能靠学习机制的改变来填。这也是他反复讲“白板学习”的原因：白板学习在处理边缘情况时效率极低，而边缘情况恰恰是安全的全部内容。

成功第一步的谬误，在这一层上体现得最清楚。高速直线行驶的自动驾驶，九十年代就演示过了；城市道路的常规工况，最近这些年也做得不错。剩下那点尾巴，看上去只是 1%，实际上是另一个量级的工程和科学问题。

把这些问题带回今天的工作里

Malik 反复回到同一件事：人对难度的判断，系统性地偏低。

1966 年那十个学生不算狂妄，他们只是不知道视觉的大部分工作发生在意识之下。成功第一步的谬误，让每一代人都以为再往前一步就到底了，结果每次都是一分钟拿到 50%，五年拿到 99%，剩下的那点尾巴看不到头。

他从这个观察里得出的建议相当朴素：承认自己站在半山腰，承认前面的路看不清，承认下一代人会觉得今天的一切都很原始。然后挑一个还没解决但够得着的问题，找到它柔软的下腹部，下刀。

访谈里还有一个细节值得一提。Malik 说，短期的成功取决于技术能力，长期的进展取决于问题选得对不对。这句话在当下这个节奏里格外有用。AI 领域的技术迭代速度极快，任何人只要肯花时间，都能把当红的工具用熟。真正拉开差距的，是在一堆热门问题里判断出哪个还没有被解决、但已经接近可解。这种判断力没有速成法，只能靠跨领域的阅读和长期的观察慢慢养出来。

他自己就是这种判断力的产物。从心理学借来感知与行动的框架，从儿童发展借来学习范式，从图形学借来仿真的可能性，这些跨界的动作在单看时都显得偶然，连起来才发现是一条线。

如果要把这期内容转成自己能用的东西，可以从下面这些开始：

• 遇到一个进展飞快的新任务，先判断自己处在“成功第一步”的哪个位置。50% 到 90% 花一天，90% 到 99% 花五年，这个比例感能帮你决定什么时候该加投入，什么时候该换方向。
• 评估一个视觉或感知系统时，别只看标准数据集上的分数，先看它在训练分布之外的边缘案例上会怎么错。滑板者、突然打开的卡车后挡板，这类场景才是真实的失败点。
• 做多模态项目时，把时间对齐当成免费的监督信号。视觉和听觉在同一时刻发生的事，大概率有因果关系，这个标签不需要人来打。
• 模型严重依赖人工标注时，先问一句：人类做这个任务真的需要这么多标注吗？共同命运、运动一致性、跨模态校准，这些自下而上的线索往往被白白浪费。
• 做长视频理解，把“隐式剧本”当成设计目标。餐馆、地铁、超市，每个场景都有一套默认流程，系统需要能学到这套流程，只在几秒钟的片段上做动作分类远远不够。
• 做三维任务时，警惕对 CAD 模型的依赖。人类靠移动和观察内化三维结构，训练数据的形态如果离这个过程太远，泛化能力会受限。
• 需要可解释性的场景，把目标定在“给出误差范围和决策质量”，而非强求把内部机制翻译成人话。人类专家同样是黑箱，但他们能交代自己有多确定。
• 讨论 AI 风险时，把注意力从二三十年后的 AGI 挪到今天已经在运行的系统上。推荐算法、医疗诊断、自动驾驶，这些已经在做出影响真实生活的决策。
• 挑研究题目，用“可解性”当标准，而非“重要性”或“热度”。问题要还没被解决，但要有一块柔软的下腹部，能让你下刀。
• 给自己留一块跨领域的阅读时间。心理学、神经科学、图形学里那些看起来和日常工作无关的东西，往往是判断“哪个问题值得做”时的信息来源。