用洋葱新闻网的精神来反击民科式报道的鸡毛

用洋葱新闻网的精神

来反击民科式报道的鸡毛令箭

文｜黑爪

4月初读到一篇文章，题为《朋友圈大谈量子、AI以及基因，是一种巫婆情结》。我仿佛看见标题后面，作者那一张严肃又焦虑，已经被烦到不行的脸。这个想象让我乐了好半天。其实特别理解这位陈宁远老师的郁闷和烦躁，但不得不说，他槽点抓得虽准，吐得却不甚得法。

巫婆情结的兴起，当然是媒体追热点。但这些究竟不是名人离婚，真要一板一眼地抠着来报道，在大众眼里是没有兴奋点的。媒体对着业界的兴奋不明觉厉，只好拿着鸡毛当令箭。夸大其辞的程度，像军备竞赛，一天升一级，最后就酿成了陈老师眼里的巫婆情结。

俗话说，以毒攻毒。美国的洋葱新闻网“OnionNewsNetwork”，就以一本正经地胡说八道来调侃时事而闻名。计算机领域也有一个类似的社区：SIGBOVIK，它一年一度，于每年3月31日（愚人节的头一天）召开年度研讨会。与会文章全都以严肃科研面目出现，却行的是嘻哈讽刺之实。

年该年会最火的一篇文章是关于AI的，题目叫《停止GAN暴力：生成式非对抗性网络》。

奇文共享之前，先插一段小故事，搞清楚GAN是个什么东西。

伊恩·古德菲洛（IanGoodfellow）是谷歌大脑的一名青年研究员，在机器学习领域颇有建树。除了年纪轻轻就出版一本已逐渐通行于各牛校的教科书《深度学习》外，之前早已帮他扬名立万的，便是他发明的GAN——生成式对抗性网络（GenerativeAdversarialNetworks），这是如今包括脸书在内的很多公司都用到的一种机器学习技术。其模型里有两个深度神经网，打个比方：一个创造，一个批评，就像艺术家和评论家之间的关系。评论家拼命挑刺，艺术家不断调整，通过这样的“对抗”来完成学习。这就是GAN的基本原理。

奇文《停止GAN暴力：生成式非对抗网络》，将唬人的大话，流行的陈腔滥调，似是而非、不知所云的时髦术语，用一本正经的学术腔调和格式凑在一起，瞎扯到没边没谱，令人捧腹之余，忍不住频频地会心点头。

首先是题目，因为“GAN”隐含了一个“对抗”，所以《停》文立即拉起一面虎皮，要旗帜鲜明制止暴力。既夺了眼球，又与社会问题高度相关。利用科技来解决政治无可奈何的社会难题，多么美好！问题是，它反的是一个并不存在的“暴力”。

这种文章，切忌从头到尾风格统一。得虚实相间，不时给有心的读者一丝提醒，别忘了我们这是在恶搞。如果你从题目上没有看出端倪，不小心着了道，没事，看看三位作者高就的机构：“深度统计和谐研究院”，“法国外籍军团”，“离散和平、爱与理解中心”，会让你心中升起“Excuseme?”表情，洋葱新闻网风格依稀出现。

对流行语的滥用，福楼拜于20世纪初，就在《庸见词典》里嘲讽过。法兰西第二帝国时期，从地方到上流社会，都流行各种不知所云、自相矛盾而枯燥乏味的陈腔滥调clichés，人人耳熟能详，张口即来，却无人明白就里。他把每一种说法以词典形式罗列，还配以名人著作里摘抄来的愚蠢段子为例。遗憾的是，一个世纪过去，人们还是不肯收手，《庸典》里的路数如今在各领域全面开花。

另一面常见的虎皮旗，是名人名言。历史名人，当代名人，被玩儿坏的不计其数，李开复、陈丹青、白岩松、王小波、甘地、乔布斯、亚里士多德、康德等最为常见；再不就是生僻冷门的名字，不知道只能说明读者见识不够。

这个招数《停》文当然不会错过，引用的名言既有嘻哈歌词，也有蓝调曲名，甚至还把《罗密欧与朱丽叶》里的台词，一本正经给安到有“深度学习之父”称号的辛顿老爷子头上：这种狂暴的快乐将会产生狂暴的结局－乔弗·辛顿，日期不详。

似是而非，不知所云，是引用名人名言的要诀，貌似相关，却并不言明。读者明明看见皇帝光着屁股，却只有胆量去怀疑自己不够聪明。

洋葱新闻式文体，为彰显讽刺对象的胡说八道，把胡扯提升一个台阶，既是本份，也是它们吸引阅读和传播的重要手段。

AI在棋牌类游戏上战胜人类，是最为大众津津乐道的老梗，是以必须涉及。“有人在考利路上的酒吧里偷听到了关于深度生成式模型的一些厉害，例如，可以在国际象棋比赛中击败人类婴儿。”

考利路是牛津著名的酒吧路，在历史上以争论启蒙哲学思想闻名，这里顺带调侃了古德菲洛的模型诞生于酒吧这个轶闻。几个堂而皇之的词后面，悄悄塞入一个“人类婴儿”，还附带脚注：“其他品种的婴儿（例如狐狸宝宝）亦保留为此领域一个很萌的开放选项”。此处又暗藏一梗，“领域”，field一词在英文里双关，既可理解为领域，但若用在狐狸宝宝身上，就该是野地里。

而根本的问题，是要解决因“对抗”产生的暴力，方法很简单，在“对抗”前面加上否定前缀Un就成了。GANs，就这么变成了GUNs。而运用过此模型的例子，是两大军火商，意大利的皮埃特罗·伯莱塔（Fabbricad’ArmiPietroBeretta）和美国的史密斯威森（SmithWesson，)。文中类似令人捧腹的胡扯不计其数，例如把模型偷换成模特（models），把数据的训练，偷换为模特的训练，并声称这种训练方式，时尚界和肌肉届都采用过，分别以克劳馥和斯瓦辛格为例。

全文最大的亮点，在于算法和提高训练效率的优化方程。千万不要被“算法”和“方程”两个词吓住，其实这里除了装模作样，既没有算法，也没有方程。

算法表里，洋洋洒洒罗列了七条，仔细一读，说的都是如何在ppt幻灯片里工作。说它是亮点，因为用ppt搞定一切的公司和同事，大家肯定都没少见。

优化方程呢，当然也有一个，只是看不懂没关系，因为文章自己也肯定不懂：

说，这个方程描述了奖励的流动机制，以及个体在生成器网络表面的身心健康。

又重点强调，方程中的，是个至关重要的常量，因为它用来提高方程的颜值，并且在所有的实验中，这个常量固定设置为0。

故事来了，看最后那一部分，，而常年设为0，那1－0不是0么？小学对数告诉我们，1的对数是多少？这个那什么装的，是不是可以给满分？

最后，进行热启动所用的数据，来自最新的乐高产品目录。实验结果，受芬兰教育系统的启发，在第一个形成阶段，不对模型进行测试。实验证明，快乐的网络是充满创造力的网络。素质教育啊！怎么能测试呢？

这里的“学习”和“训练”，已经又从机器学习和数据训练，穿越到了幼教领域。

全文旁征博引，跨领域跨学科，气势如虹。读完虽然知识没有学到，但有一股真气，在无形中得到渗透。重要的是去感悟。

至此我们知道，怎样才能把一项正经的科学研究吹捧成巫术？秘籍很简单：煞有介事地胡诌。

长按







































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