一篇一年前的Nature論文近日在Reddit上引發(fā)熱議，一位數(shù)據(jù)科學(xué)家認(rèn)為這篇預(yù)測地震余震的論文在數(shù)據(jù)處理方法上存在重大缺陷，導(dǎo)致實(shí)驗(yàn)結(jié)果虛高，他向Nature去信反映意見，后者承認(rèn)問題存在，但認(rèn)為沒有必要修正，而論文作者則態(tài)度強(qiáng)硬，不承認(rèn)論文有問題。有人整理了事件的來龍去脈，引發(fā)熱烈討論。

近日，一篇一年前發(fā)表在《Nature》上的一篇關(guān)于使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測大地震余震的文章在Reddit上引發(fā)熱議。

事情的起源是，一位名叫Rajiv Shah數(shù)據(jù)科學(xué)家認(rèn)為，這篇由哈佛大學(xué)和谷歌聯(lián)合發(fā)表的論文在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集劃分和選擇上存在重大缺陷，造成了“目標(biāo)泄露”，導(dǎo)致預(yù)測性能結(jié)果偏高。這實(shí)際上使整個(gè)實(shí)驗(yàn)結(jié)果不再有效。

于是他聯(lián)系了《Nature》表達(dá)了自己的對(duì)這篇文章的不同意見，然而Nature方面盡管承認(rèn)他的意見有合理之處，論文在模型和算法設(shè)計(jì)上存在缺陷，但拒絕對(duì)此進(jìn)行修正。兩位論文作者也給出回復(fù)意見，否認(rèn)了Rajiv Shah的全部意見。

一年前舊賬重提：一篇Nature論文缺陷引發(fā)的爭議

于是，近日Rajiv Shah在Medium上發(fā)文，將此事的整個(gè)過程講述了一遍，并堅(jiān)持自己的觀點(diǎn)。隨文附上了Nature論文、自己與Nature方面的通信往來，以及作者的回復(fù)意見等。熱心網(wǎng)友將此文轉(zhuǎn)到Reddit上，引發(fā)熱烈討論：

來看看當(dāng)事人Rajiv Shah在Medium上的博客文章對(duì)于此事的梳理：（Medium原文編譯）

人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)，預(yù)測建模和數(shù)據(jù)科學(xué)的研究在過去幾年中發(fā)展迅速。隨著人工智能研究和相關(guān)產(chǎn)業(yè)的持續(xù)增長，新一代的機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)、自動(dòng)化和GUI工具的誕生讓越來越多的人構(gòu)建預(yù)測模型。

但這樣問題就來了：雖然使用預(yù)測建模工具變得更容易，但預(yù)測建模知識(shí)還不夠普及，如果不小心，就很容易導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。

不良方法會(huì)導(dǎo)致不準(zhǔn)確的結(jié)果

大概一年前，我在《自然》上讀到一篇文章，聲稱通過深度學(xué)習(xí)預(yù)測地震的余震達(dá)到了前所未有的準(zhǔn)確性。但讀過之后，我對(duì)他們的聲稱的結(jié)果產(chǎn)生了深深的懷疑。他們的方法的建模過程完全不夠仔細(xì)，導(dǎo)致結(jié)果不再可信。

與此同時(shí)，這篇論文引發(fā)了廣泛關(guān)注和認(rèn)可。甚至在Tensorflow的官方說明中也提到了這篇文章，作為深度學(xué)習(xí)應(yīng)用的例子。我發(fā)現(xiàn)這篇論文存在重大缺陷。論文中出現(xiàn)的數(shù)據(jù)泄漏問題會(huì)導(dǎo)致文中得出的準(zhǔn)確度得分偏高，而且預(yù)測方法在模型選擇上也不夠關(guān)注（如果更簡單的模型可以達(dá)到同樣的準(zhǔn)確度，就不必構(gòu)建6層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了）。

回到我之前的觀點(diǎn)：論文中使用的方法很精巧，但在基本預(yù)測建模上的錯(cuò)誤可能會(huì)使實(shí)驗(yàn)的整個(gè)結(jié)果無效。數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該在工作中及時(shí)發(fā)現(xiàn)并避免這些問題。我認(rèn)為本文作者們完全忽略了這一點(diǎn)，所以我聯(lián)系了作者，希望能改進(jìn)文中的分析流程。雖然我們之前溝通過，但關(guān)于這篇文章的疑問，她沒有回復(fù)我的郵件。

Nature回復(fù)：承認(rèn)瑕疵，拒絕修正，論文作者表示沒毛病

那么，我該怎么辦？我的同事建議我發(fā)個(gè)Twitter就算了，但我認(rèn)為應(yīng)該大力提倡良好的建模習(xí)慣和理念。所以在接下來的6個(gè)月里，我一直在記錄自己的結(jié)果，并與Nature方面進(jìn)行了分享。

今年1月，我收到了Nature的一份回復(fù)說明，認(rèn)為盡管關(guān)于數(shù)據(jù)泄漏和模型選擇的嚴(yán)重問題使文中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果不夠可靠，但他們認(rèn)為沒有必要糾正，因?yàn)镈evries等人主要關(guān)注的是將機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種工具來獲得對(duì)自然世界的洞察力，重點(diǎn)不是算法設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)。而此文的作者則做出了措辭更為嚴(yán)厲的回應(yīng)。

我感到很失望。這是一篇重磅論文（畢竟發(fā)在Nature上啊），盡管文中的方法有缺陷，但它還是發(fā)表了，推動(dòng)了對(duì)人工智能的又一波追捧。

本周，兩位從事地震分析的數(shù)據(jù)科學(xué)家Arnaud Mignan和Marco Broccardo也撰文指出了在Nature那篇余震預(yù)測文章中發(fā)現(xiàn)了缺陷。我也把我自己的分析和可重現(xiàn)的代碼放在了github上。

我想說清楚一點(diǎn)：我不是故意和Nature那篇論文的作者人品有問題。我不認(rèn)為她們是有意為之，她們的目標(biāo)只是展示如何將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于余震預(yù)測。文章作者之一Devries是一位多才多藝的地震科學(xué)家，希望將最新的方法用于她的研究領(lǐng)域，并從中找到亮眼的結(jié)果。

但問題在于：這些觀點(diǎn)和結(jié)果是基于有根本缺陷的方法得出的。僅僅說“這不是機(jī)器學(xué)習(xí)論文，而是地震論文”是解釋不了的。一旦使用了預(yù)測模型，那么預(yù)測結(jié)果的質(zhì)量就取決于建模質(zhì)量，取得的成果就屬于數(shù)據(jù)科學(xué)的成果，數(shù)據(jù)科學(xué)的結(jié)果必須嚴(yán)謹(jǐn)。

期刊方面歷來對(duì)刊登對(duì)關(guān)于最新技術(shù)和方法的論文興趣極高，但是，如果我們?cè)试S有基本問題的論文或項(xiàng)目取得進(jìn)展，就會(huì)傷害我們所有人，對(duì)預(yù)測建模領(lǐng)域造成破壞。

Nature論文介紹：深度學(xué)習(xí)預(yù)測余震效果拔群

實(shí)際上，新智元在此前的報(bào)道中曾對(duì)Nature這篇文章進(jìn)行過簡要介紹：

谷歌和哈佛大學(xué)在Nature雜志發(fā)表的一篇論文中，研究人員展示了如何用深度學(xué)習(xí)預(yù)測余震位置，而且預(yù)測結(jié)果比現(xiàn)有模型更可靠。

他們訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在一個(gè)包含131000多個(gè)“主震-余震”事件的數(shù)據(jù)庫中尋找模式，然后在一個(gè)包含30000對(duì)類似事件的數(shù)據(jù)庫中測試其預(yù)測。

“主震-余震”事件的一個(gè)樣本

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)比最有用的現(xiàn)有模型（稱為“庫侖破裂應(yīng)力變化”）更可靠。在從0到1的精度范圍內(nèi)——1是完全準(zhǔn)確的模型，0.5是一半準(zhǔn)確的模型——現(xiàn)有庫侖模型得分為0.583，而新的AI系統(tǒng)達(dá)到0.849。

“關(guān)于地震，你需要知道三件事情，”研究人員說：“它們什么時(shí)候發(fā)生、它們會(huì)有多強(qiáng)烈、它們會(huì)發(fā)生在哪里。在這項(xiàng)工作之前，我們有經(jīng)驗(yàn)定律來解釋它們發(fā)生的時(shí)間和規(guī)模，現(xiàn)在我們正在研究它們可能發(fā)生在哪。”

人工智能在這一領(lǐng)域的成功歸功于該技術(shù)的核心優(yōu)勢(shì)之一：它能夠發(fā)現(xiàn)復(fù)雜數(shù)據(jù)集中以前被忽視的模式。這在地震學(xué)中尤為重要，因?yàn)樵诘卣饘W(xué)中看到數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性非常困難。地震事件涉及太多變量，從不同區(qū)域的地面構(gòu)成到地震板塊之間的相互作用類型，以及能量在地震波中穿過地球傳播的方式。理解這一切是非常困難的。

研究人員表示，他們的深度學(xué)習(xí)模型能夠通過考量一個(gè)被稱為“米塞斯屈服準(zhǔn)則”（von Mises yield criterion）的因素來做出預(yù)測，這是一種用于預(yù)測材料何時(shí)開始在壓力下破裂的復(fù)雜計(jì)算。研究人員表示，這個(gè)因素常用于冶金等領(lǐng)域，“但在地震科學(xué)中從未流行過。”現(xiàn)在，隨著這一新模型的發(fā)現(xiàn)，地質(zhì)學(xué)家可以研究其關(guān)聯(lián)性。

盡管這項(xiàng)研究取得了成功，但它還遠(yuǎn)未準(zhǔn)備好在現(xiàn)實(shí)世界中應(yīng)用。首先，AI模型只關(guān)注由地面永久性變化引起的余震，稱為靜態(tài)應(yīng)力。但后續(xù)地震也可能是由于后來發(fā)生的地面隆隆聲造成的，稱為動(dòng)態(tài)壓力。現(xiàn)有模型也太慢而無法實(shí)時(shí)工作。這很重要，因?yàn)榇蠖鄶?shù)余震發(fā)生在地震發(fā)生后的第一天，然后每過一天頻率大致減半。

Rajiv的意見：訓(xùn)練方法缺陷導(dǎo)致“目標(biāo)泄露”，實(shí)驗(yàn)結(jié)果虛高

在Rajiv致Nature的信中，指出這篇文章中存在“重大方法性錯(cuò)誤”，使得文章結(jié)論不再嚴(yán)謹(jǐn)可靠。Rajiv主要提出了三點(diǎn)意見，以第一點(diǎn)為主。

第一，文中對(duì)模型訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)運(yùn)用存在缺陷，出現(xiàn)了“目標(biāo)泄露”（Target Leakage），論文中公布的預(yù)測精度實(shí)際上是偏高的結(jié)果（AUC=0.849）。論文中使用地震中部分?jǐn)?shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，然后再次使用這些數(shù)據(jù)來測試模型。這種目標(biāo)泄露會(huì)導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)中的結(jié)果偏高，而實(shí)際效果并沒有這么好。為了避免這一錯(cuò)誤，需要使用“分組分區(qū)”的方法，保證地震數(shù)據(jù)只會(huì)出現(xiàn)在訓(xùn)練部分或測試部分其中之一,而本文沒有這樣做。

第二個(gè)問題是沒有使用學(xué)習(xí)曲線。

第三是上來就使用深度學(xué)習(xí)模型，而沒有考慮邏輯回歸、隨機(jī)森林等基線方法。這可能會(huì)給讀者造成誤導(dǎo)，認(rèn)為只有深度學(xué)習(xí)才能對(duì)余震預(yù)測任務(wù)取得良好效果，實(shí)際上并非如此，許多其他方法（如SVM、GAM）都可以獲得與文中模型基本相當(dāng)?shù)男阅堋?/p>

在Nature的回復(fù)中，實(shí)際上在一定程度上承認(rèn)了Rajiv意見的合理性，但拒絕對(duì)此進(jìn)行糾正。

Nature方面的態(tài)度是：

盡管關(guān)于數(shù)據(jù)泄漏和模型選擇的問題使文中的實(shí)驗(yàn)結(jié)果不夠可靠，但沒有必要糾正，因?yàn)楸疚淖髡逥evries等人主要關(guān)注的是將機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種工具來獲得對(duì)自然世界的洞察力，算法設(shè)計(jì)的細(xì)節(jié)不是重點(diǎn)。

而論文作者方面給出的回復(fù)意見對(duì)這三點(diǎn)均予以反駁，二位作者表示：

1、Rajiv關(guān)于“數(shù)據(jù)泄露”使得模型性能虛高的說法在科學(xué)背景下不具備合理性。對(duì)地震數(shù)據(jù)訓(xùn)練集和測試集的分組符合機(jī)器學(xué)習(xí)的基本方法。

2、本文使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為工具，為了獲得關(guān)于余震的一些模式信息，并沒有表示其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法無用的意思。

3、整個(gè)文章的主旨就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠成功學(xué)習(xí)簡單的模式。

二位作者還在回復(fù)意見的最后部分表示，Rajiv的評(píng)論沒有任何科學(xué)背景。我們是地震科學(xué)家，我們的目標(biāo)是利用機(jī)器學(xué)習(xí)獲得關(guān)于余震位置模式的信息，完成這個(gè)目標(biāo)的是我們，而不是Rajiv的這些評(píng)論。如果Nature選擇公開這些評(píng)論，我們會(huì)感到很失望。

網(wǎng)友熱議：Nature承認(rèn)有問題就該改，作者態(tài)度令人堪憂

Nature上的文章從來不缺少關(guān)注，尤其是出現(xiàn)重大爭議的文章。雖然是一筆一年前的老賬，但來龍去脈還很清楚，毫無懸念地成為Reddit上頭號(hào)熱帖。

從回復(fù)的熱門帖子看，很多網(wǎng)友認(rèn)為Rajiv的批評(píng)意見值得充分討論，而Nature在承認(rèn)論文中的算法存在一定問題的情況下仍然拒絕修改，沒有盡到應(yīng)盡的責(zé)任。至于二位作者的回復(fù)，一方面缺乏面對(duì)反對(duì)意見時(shí)的風(fēng)度，而且對(duì)某些重要概念（比如數(shù)據(jù)泄露）的理解存在問題。

下面簡單摘選幾個(gè)：

1、我覺得論文作者的回復(fù)比批評(píng)意見本身更為“居高臨下”啊。意見中提到使用更簡單的方法也能得到基本相同的結(jié)果，這說明進(jìn)行一些模型簡化測試很有必要。尤其是作者回復(fù)的最后一段，簡直是在說：我們是地震科學(xué)家，敢問您是哪位啊？然后還跟Nature講，如果你公布了這些評(píng)論意見，我們會(huì)“很失望”的。作者憑什么這么說？為什么這些評(píng)論意見不該公布？難倒公布了不正能引發(fā)更多良性的科學(xué)討論嗎？而且評(píng)論中的意見也不是孤例，其他文章中也有提到這個(gè)問題。如果我是這篇文章的會(huì)議審稿人，我也會(huì)有類似的疑問，至少我會(huì)要求作者作一些模型簡化測試。

2、我讀了論文作者（Phoebe DeVrias和Brendan Meade）對(duì)Nature編輯的回應(yīng)。雖然我不知道這些評(píng)論的背景，但可以肯定地說，她們面對(duì)批評(píng)意見表現(xiàn)得非常不成熟。

3、“我們承認(rèn)在訓(xùn)練和測試集中都使用了來自同一地震的數(shù)據(jù)，但這并不重要，因?yàn)槲覀兪锹斆鞯牡卣鹂茖W(xué)家。”嗯，很好很強(qiáng)大。