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我的主要研究方向是计算机视觉，所以本文也会比较偏重CV方向。

1. 不适合的研究方向

首先我要反对两个方向：对比学习为代表的自监督学习算法（包括BYOL等）和Transformer。它们的上限几乎是肉眼可见的，在没有非平凡的改进之前，很难有本质上的突破。在大量研究者投入精力的情况下，只要没有持续的产出，就必然会导致其加速衰落。前些年盛极一时的网络架构搜索（NAS）就是一个非常典型的例子。

我们首先分析NAS、对比学习、Transformer的局限性：

1. 原本以NAS为代表的AutoML技术受到了广泛的期待，我还主张“自动机器学习之于深度学习，就好比深度学习之于传统方法”，不过后来发现它的缺陷是明显的。在搜索空间指数级扩大之后，算法就必须在精度和速度之间做出选择。后来盛行的权重共享类搜索方法，相当于追求搜索空间中的平摊精度，而平摊精度与最佳个体的精度往往并不吻合。

2. 对比学习被广泛引入图像领域作为自监督任务以后，前世代的自监督算法（如预测旋转、拼图、上色等）纷纷被吊打，甚至开始在下游任务中超越有监督训练的模型。然而，当前的对比学习类方法（包括BYOL）对于数据扩增（data augmentation）的依赖过重，因而不可避免地陷入了invariance和consistency之间的矛盾：强力的augmentation能够促进学习效果，但是如果augmentation过强，不同view之间的可预测性又无法保证。

3. 至于Transformer，虽然目前还处在比较兴盛的状态，然而它的上限也是明显的。除了更快的信息交换，似乎这种模型并没有体现出显著的优势。问题是：CV任务真的需要频繁而快速的视觉信息交换吗？遗憾的是，学界依然沉浸在“先将所有任务用Transformer刷一遍”的廉价快乐中，鲜有人愿意思考一些更深入的问题。

因此，我特别希望初学者不要看到一个热门方向就一拥而上，而要冷静地思考这个问题：如果全世界都知道这个方向火热，那么你的研究要想脱颖而出，就必然有某些过人之处——比如你有特别多的卡，或者你有丰富的PR资源。否则，很可能还是捧红了别人的文章，浪费了自己的时间。

2. 应该关注的方向（但未必能够保证产出）

我认为CV领域还是存在很多本质问题没有解决的。但是这些问题往往非常困难，投入长期研究的风险也比较大，因而大部分研究者会回避这些问题。然而要从根源上推进CV的发展，这些问题就不得不去面对、解决：

1. 是否存在神经网络之外的推理方式？当前，神经网络成为训练以后的唯一产物，而几乎所有算法均假设将输入送给神经网络以后，一次性地得到输出结果。然而，是否能够设计直接向前传递以外的其他推理方式？例如，当一个物体处于罕见的视角或者被严重遮挡时，能否通过多次迭代式的处理，逐渐恢复其缺失的特征，最终完成识别任务？这就涉及到将强化学习引入训练，或者通过类似于image warping的方式找到一条困难样例和简单样例之间的路径。后者可以导向一个非常本质的问题：如何以尽可能低的维度刻画语义空间？GAN以及相关的方法或许能够提供一些思路，但是目前还没有通用的、能够轻易跨越不同domain的方法。

2. 是否存在更精细的标注方式，能够推进视觉的理解？我最近提出了一个假想：当前所有的视觉识别算法都远远没有达到完整，而这很可能是当前不够精细的标注所导致的。那么，是否能够在可行的范围内，定义一种超越instance segmentation的标注方式，进一步推进视觉识别？这就涉及到一系列根本问题：什么是一个物体？如何定义一个物体？物体和部件之间有什么联系？这些问题不得到解决，物体检测和分割将步图像分类的后尘，迅速陷入过拟合的困境。

3. 如何解决大模型和小样本之间的矛盾？当前，大模型成为AI领域颇有前景的规模化解决方案。然而，大模型的本质在于，通过预训练阶段大量吸收数据（有标签或者无标签均可），缓解下游小样本学习的压力。这就带来了一个新的矛盾：大模型看到的数据越多，模型就越需要适应一个广泛而分散的数据分布，因而通过小样本进行局部拟合的难度就越大。这很可能是制约大模型思路落地的一个瓶颈。

4. 能否通过各种方式生成接近真实的数据？生成数据（包括虚拟场景或者GAN生成的数据）很可能会带来新的学习范式，然而这些数据和真实数据之间存在一种难以逾越的domain gap，制约了其在识别任务中发挥作用。我们提出问题：这种domain gap，本质上是不是特定的识别任务带来的learning bias？我们希望通过改变学习目标，使得这种domain gap得到缓解甚至消失，从而能够在有朝一日消灭人工标注，真正开启新的学习范式。

5. 是否存在更高效的人机交互模式？目前，人机之间的交互效率还很低，我就经常因为为做PPT而头疼不已。我认为AI算法或许会深刻地改变人机交互的模式，使得以下场景变得更容易：多媒体内容设计和排版、跨模态信息检索、游戏微操作，等等。多模态算法很可能会在这波“人机交互革命”中发挥重要作用。

在我看来，上述任何一个问题，相比于无止境的烧卡刷点，都要有趣且接近本质，但是风险也要更大一些。因此，大部分研究人员迫于现实压力而选择跟风，是再正常不过的事情。只要有人在认真思考这些问题并且稳步推进它们，AI就不是一个遥不可及的梦。

限于时间，无法将上述每个点写得太仔细；同时限于水平和视野，我也无法囊括所有重要的问题（如可解释性——虽然我对深度学习的可解释性感到悲观，不过看到有学者在这个领域深耕，还是能够感觉到勇气和希望）。

非常欢迎针对各种问题的讨论，也希望这些观点能够引发更多的思考吧。