伊人直播app官方正版下载_伊人直播高品质美女在线视频互动社区_伊人直播官方版

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人工智能:讓機(jī)器擁有學(xué)習(xí)能力
時(shí)間:2016-01-30 16:52:21
文章發(fā)布:
原創(chuàng)作者:未知
來(lái)源:互聯(lián)網(wǎng)




■新視野 
    國(guó)內(nèi)外掀起了一陣討論人工智能的熱潮,其背后主因是以谷歌和臉書為代表的高新技術(shù)企業(yè)廣泛應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)開始顯現(xiàn)出了良好的效果。特別是在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別兩個(gè)領(lǐng)域,這幾年的提升非??臁9雀柙?014年將語(yǔ)音識(shí)別的精準(zhǔn)度從2012年的84%提升到98%,而臉書的人臉識(shí)別精度在短短幾年里甚至超過人類肉眼的水平。

    與此同時(shí),各大企業(yè)開始了一場(chǎng)搶奪人工智能人才的大戰(zhàn),比如谷歌設(shè)立了“谷歌大腦計(jì)劃”,并在2014初斥資5億美元收購(gòu)了人工智能創(chuàng)業(yè)公司DeepMind。國(guó)內(nèi)的搜索巨頭百度也不甘示弱,高薪從谷歌挖來(lái)了斯坦福大學(xué)人工智能專家吳恩達(dá)負(fù)責(zé)“百度大腦計(jì)劃”。那么,人工智能到底是什么?其經(jīng)過了什么樣的發(fā)展歷程?未來(lái)的人工智能到底會(huì)是什么樣子?就此,科技日?qǐng)?bào)記者采訪了日本KDDI研究所研究員、通訊與網(wǎng)絡(luò)專家吳劍明博士。

    人工智能是如何出現(xiàn)的?
    吳劍明博士稱,人工智能的概念早在大約60年前就出現(xiàn)了。在1956年美國(guó)達(dá)特茅斯大學(xué)召開的世界第一次人工智能會(huì)議上,由當(dāng)時(shí)就職于麻省理工學(xué)院的約翰·麥卡錫教授提議并推動(dòng)后,人工智能概念就成為了一個(gè)熱門話題。不過在這60年里,人工智能的發(fā)展幾度起起伏伏,有過紅紅火火的日子,也有過被打入冷宮受盡白眼的歲月。

    那么到底什么是人工智能呢?為什么人工智能之路會(huì)如此的滄??部滥兀繀莿γ髡f(shuō),顧名思義,人工智能就是讓機(jī)器擁有學(xué)習(xí)能力,甚至能夠像人類一樣去思考工作。在人工智能的早期,有些科學(xué)家非常樂觀地認(rèn)為,隨著計(jì)算機(jī)的普及和CPU計(jì)算能力的提高,人工智能的實(shí)現(xiàn)指日可待。不少早年的科幻電影描述,到了2000年,機(jī)器人幾乎無(wú)所不能。但事實(shí)證明,人工智能的發(fā)展沒有預(yù)期的那么美好和順利,因?yàn)槿祟悓?duì)人腦機(jī)制的理解還是有道邁不過去的坎兒。

    一般人看來(lái),人工智能屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的范疇,但實(shí)際上人工智能覆蓋了計(jì)算機(jī)科學(xué)、數(shù)學(xué)、心理學(xué)、哲學(xué)和語(yǔ)言學(xué)等幾乎所有自然科學(xué)和社會(huì)科學(xué)學(xué)科,要想有所突破,僅僅靠精通計(jì)算機(jī)的專家學(xué)者和技術(shù)人員是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。幸運(yùn)的是,強(qiáng)攻不果,迂回之戰(zhàn)卻有了突破,近年來(lái)隨著機(jī)器學(xué)習(xí)以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的成熟,人類離人工智能的夢(mèng)想實(shí)現(xiàn)還是實(shí)實(shí)在在地邁出了一大步。

    發(fā)展歷程:從經(jīng)典數(shù)理邏輯到專家系統(tǒng)

    人工智能從出現(xiàn)發(fā)展到現(xiàn)在,經(jīng)歷了一個(gè)比較曲折的過程。

    吳劍明指出,人工智能從1956年概念建立至今,開始的30年是邏輯學(xué)派占主導(dǎo)地位,主要是因?yàn)檫壿嬐评砗蛦l(fā)式搜索在智能模擬中避開了當(dāng)時(shí)知之甚少的大腦思維規(guī)律中深層次的復(fù)雜問題,利用了比較成熟有效的邏輯學(xué)方法。這在當(dāng)時(shí)計(jì)算機(jī)性能不高、普及率也很低的條件下顯得簡(jiǎn)單靈活、見效快,是一個(gè)捷徑。通過計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)的人工智能很快在定理證明、問題求解、模式識(shí)別等關(guān)鍵領(lǐng)域取得了重大突破,嶄露頭角。于是早年的科學(xué)家們樂觀地認(rèn)為,人工智能與傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)程序的本質(zhì)差別在于它能夠進(jìn)行邏輯推理,依靠邏輯推理定理的完善和計(jì)算機(jī)的高性能CPU以及大容量存儲(chǔ)設(shè)備的普及,可以在不久的將來(lái)完全解決智能模擬問題。

    吳劍明說(shuō),邏輯學(xué)派撇開大腦的微觀結(jié)構(gòu)和智能的進(jìn)化過程,單純利用程序或是邏輯學(xué)對(duì)問題求解的過程來(lái)模擬人類的思維過程,所以也被分類為弱人工智能。這種方法專注于建立被解問題的數(shù)學(xué)模型,即找到該問題輸入和輸出之間的數(shù)量關(guān)系,把它轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù)學(xué)問題,然后找到用計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)該數(shù)學(xué)問題的解決算法。然而經(jīng)過對(duì)經(jīng)典數(shù)理邏輯理論解決智能模擬問題進(jìn)行深入研究后,科學(xué)家們才發(fā)現(xiàn)這條路是走不通的。主要原因在于,人工智能中的推理和搜索存在組合爆炸問題。也就是說(shuō),計(jì)算時(shí)間與問題的復(fù)雜度成幾何級(jí)數(shù)正比,絕大部分人類的思維過程僅僅靠計(jì)算機(jī)的高速計(jì)算能力是無(wú)法模擬和解決的。吳劍明舉了個(gè)通俗的例子來(lái)解釋組合爆炸的嚴(yán)重性:一張紙折疊 50 次的厚度是多少?很多人直覺會(huì)認(rèn)為就是黃頁(yè)電話號(hào)簿的厚度。錯(cuò)了,答案是地球到太陽(yáng)之間距離!這就是數(shù)學(xué)上幾何級(jí)數(shù)的恐怖之處。此外,人類思維中的絕大部分問題都無(wú)法轉(zhuǎn)化為一個(gè)數(shù)學(xué)問題,原因在于人類思維過程中充滿了不確定性、矛盾和演化。而科學(xué)家們長(zhǎng)期的實(shí)驗(yàn)也證明,人類在解決問題時(shí)并沒有使用數(shù)理邏輯運(yùn)算,人類思考的過程是無(wú)法用經(jīng)典數(shù)理邏輯理論進(jìn)行描述的。

    吳劍明稱,事實(shí)證明,通過經(jīng)典數(shù)理邏輯的方法是實(shí)現(xiàn)不了真正的人工智能的,科學(xué)家需要找到其他辦法來(lái)解決所遇到的難題。

    他說(shuō),在此之后的10多年,也就是80年代開始,人工智能進(jìn)入了專家系統(tǒng)發(fā)展的黃金時(shí)代??茖W(xué)家們發(fā)現(xiàn),人類之所以能快速高效地解決各種復(fù)雜問題,不僅是由于人有邏輯推理能力,更由于人具有知識(shí),特別是有關(guān)領(lǐng)域的專門知識(shí)。這時(shí)期盡管也屬于前面提到的弱人工智能時(shí)代,但確定了基于知識(shí)的邏輯推理在智能模擬中的重要地位,人工智能開始從實(shí)驗(yàn)室走向?qū)嶋H應(yīng)用。

    但在這個(gè)時(shí)期,專家系統(tǒng)的瓶頸問題也顯現(xiàn)了,那就是知識(shí)獲取的途徑一直沒有得到良好的解決,主要原因在于不像現(xiàn)在有互聯(lián)網(wǎng),有云計(jì)算,有無(wú)處不在的智能手機(jī),那個(gè)時(shí)代專家知識(shí)庫(kù)的構(gòu)建常常是沒有完備性和可靠性保證的經(jīng)驗(yàn)知識(shí),專家學(xué)者和技術(shù)人員不得不依靠各種經(jīng)驗(yàn)性的非精確推理模型。而且,人類思維面臨的實(shí)際問題中,只有很少一部分是可以確切定義的確定性問題,大部分是帶有不確定性的問題。所以當(dāng)知識(shí)工程深入到這些問題時(shí),經(jīng)典數(shù)理邏輯的局限性不可避免地暴露出來(lái)了。盡管弱人工智能時(shí)代使人工智能理論有了長(zhǎng)足的發(fā)展和進(jìn)步,但離實(shí)用還有比較大的距離,一直到2000年后機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn),科學(xué)家們才發(fā)現(xiàn)終于找對(duì)了方向。

    機(jī)器學(xué)習(xí):其實(shí)是“舊瓶裝新酒”
    吳劍明指出,如果2000年前是弱人工智能時(shí)代,那么2000年之后就可以稱為強(qiáng)人工智能時(shí)代。
    吳劍明說(shuō),與弱人工智能相比,強(qiáng)人工智能在近期的十多年里慢慢成為主流。強(qiáng)人工智能又稱仿生方法,這個(gè)方法認(rèn)為,人工智能應(yīng)該專注于模擬人腦的結(jié)構(gòu)機(jī)制,也就是說(shuō)通過計(jì)算機(jī)模擬人的思維過程,應(yīng)該通過研究神經(jīng)元的互相合作機(jī)制,而不是邏輯學(xué)運(yùn)算過程。這一學(xué)派重視對(duì)人腦模型的研究,谷歌就是強(qiáng)人工智能技術(shù)的推土機(jī)之一。

    吳劍明說(shuō),在傳統(tǒng)上,如果我們想讓計(jì)算機(jī)工作或是按照弱人工智能的方式運(yùn)作,我們會(huì)給它編好一段段的指令,然后計(jì)算機(jī)就會(huì)遵照這個(gè)指令忠實(shí)地一步步執(zhí)行下去,或是按照事先制定好的知識(shí)邏輯公式推導(dǎo)下去。有前因才會(huì)有后果。但這樣的方式仍然只屬于機(jī)器的范疇而不是人工智能。強(qiáng)人工智能和弱人工智能的區(qū)別就在于,它們不是接受事先安排好的指令或是邏輯推論,而是從輸入的數(shù)據(jù)里自己發(fā)現(xiàn)事物的規(guī)律。

    吳劍明所說(shuō)的推動(dòng)強(qiáng)人工智能迅速發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。

    他認(rèn)為,近年來(lái)大放異彩的機(jī)器學(xué)習(xí)其實(shí)是“舊瓶裝新酒”。早在1956年人工智能概念出現(xiàn)后不久,就有了對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究,但之后遲遲沒有進(jìn)展。和前面提到的專家系統(tǒng)類似,原因在于那個(gè)時(shí)代知識(shí)或是數(shù)據(jù)獲得的途徑非常少,難度以及成本又非常大。

    機(jī)器學(xué)習(xí)的思想并不復(fù)雜,它模擬人類在生活中學(xué)習(xí)成長(zhǎng)的過程,從數(shù)據(jù)中自動(dòng)分析獲得規(guī)律,并利用規(guī)律對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)算法中涉及了大量的統(tǒng)計(jì)學(xué)理論,所以也被稱為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論。

    換句話說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是將人的操作/思維過程的輸入與輸出記錄下來(lái),然后統(tǒng)計(jì)(又叫做訓(xùn)練)出一個(gè)模型用來(lái)對(duì)新的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè),使得這個(gè)模型對(duì)輸入輸出達(dá)到和同人類相似的表現(xiàn),這種方式也慢慢成了現(xiàn)代強(qiáng)人工智能基本的核心理念。

    大家直觀地想象一下人和機(jī)器的區(qū)別在哪里?其實(shí)不在于弱人工智能強(qiáng)調(diào)的計(jì)算能力、存儲(chǔ)能力,或是推理能力,任何人和機(jī)器大的區(qū)別在于,人類在成長(zhǎng)、生活過程中積累了很多的歷史與經(jīng)驗(yàn),人類會(huì)定期對(duì)這些經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行“歸納”,獲得生活的“規(guī)律”。當(dāng)遇到未知問題時(shí),人類會(huì)使用這些“規(guī)律”對(duì)未來(lái)進(jìn)行“推測(cè)”,從而指導(dǎo)自己的生活和工作,甚至于去創(chuàng)造新的東西出來(lái)。我們老祖宗說(shuō)得好,“以史為鑒,可以知興替;以人為鑒,可以明得失”,這與機(jī)器學(xué)習(xí)的思想是極為接近的。機(jī)器學(xué)習(xí)中的“訓(xùn)練”與“預(yù)測(cè)”過程,也可以分別精確地一一對(duì)應(yīng)到人類的“歸納”和“推測(cè)”過程。

    吳劍明說(shuō),隨著現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)和個(gè)人計(jì)算機(jī)的普及,以及智能手機(jī)的崛起,海量數(shù)據(jù)和知識(shí)的獲得變得非常容易和低成本了,這也直接促進(jìn)了機(jī)器學(xué)習(xí)的飛速發(fā)展和實(shí)用性的迅速提高。當(dāng)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本足夠大,學(xué)習(xí)算法方向?qū)︻^的話,就有望接近極限,達(dá)到甚至超過人類的能力。比如前幾年“谷歌大腦”通過從網(wǎng)絡(luò)上的上千萬(wàn)張圖片學(xué)習(xí)建立各種各樣的貓的品種、顏色、姿勢(shì)和拍攝角度等特征量,然后對(duì)于任意一張圖片,它就可以從中把“貓”準(zhǔn)確地識(shí)別出來(lái)。

    深度學(xué)習(xí):技術(shù)進(jìn)步使之終有用武之地

    吳劍明指出,現(xiàn)在除了機(jī)器學(xué)習(xí),人工智能還出現(xiàn)了一個(gè)叫“深度學(xué)習(xí)”的概念。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域,和機(jī)器學(xué)習(xí)相比,它讓人工智能又前進(jìn)了一步。深度學(xué)習(xí)在機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上進(jìn)一步深入模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機(jī)制來(lái)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),例如圖像、聲音和文本。

    2012年6月,《紐約時(shí)報(bào)》披露了應(yīng)用深度學(xué)習(xí)的“谷歌大腦計(jì)劃”,吸引了公眾的廣泛關(guān)注。這個(gè)項(xiàng)目的主導(dǎo)之一就是斯坦福大學(xué)人工智能專家吳恩達(dá)。這一項(xiàng)目用16000個(gè)CPU Core的并行計(jì)算平臺(tái),訓(xùn)練一種稱為“深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(DNN)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(內(nèi)部共有10億個(gè)節(jié)點(diǎn)),在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別領(lǐng)域獲得了巨大的成功。

    吳劍明介紹,和大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)需要事先給訓(xùn)練數(shù)據(jù)提取特征做標(biāo)注不同,深度學(xué)習(xí)直接把海量數(shù)據(jù)投放到算法中,系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)。比如“谷歌大腦”識(shí)別貓的算法,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時(shí)候不用告訴機(jī)器“這是一只貓”,深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)自己找到了什么是“貓”這個(gè)分類。
    機(jī)器學(xué)習(xí)所需要的提取特征做標(biāo)注,其實(shí)需要人工的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),有的時(shí)候能不能選好甚至于需要一定的運(yùn)氣。由于這部分人工操作對(duì)算法的準(zhǔn)確性起到非常關(guān)鍵的作用,不但非常消耗時(shí)間和精力,且如混入一些模棱兩可或是錯(cuò)誤的數(shù)據(jù),那么很可能會(huì)前功盡棄,事倍功半。

    既然手工選取特征不太好,人類也不可避免的有主觀偏差,那么能不能自動(dòng)地學(xué)習(xí)一些特征呢?吳劍明指出,深度學(xué)習(xí)就是用來(lái)干這個(gè)事情的,它的一個(gè)別名Unsupervised Feature Learning,顧名思義,Unsupervised的意思就是不要人參與特征的選取過程。

    吳劍明介紹說(shuō),這類研究早期起步的契機(jī)是,研究瞳孔與大腦皮層神經(jīng)元的對(duì)應(yīng)關(guān)系的科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)了一些有趣的現(xiàn)象,人眼和大腦合作識(shí)別看到物體時(shí),通過神經(jīng)元互相合作很可能有一個(gè)分層次識(shí)別過程。具體的講,從原始信號(hào)攝入開始(瞳孔攝入像素 Pixels),接著做初步處理(大腦皮層某些細(xì)胞發(fā)現(xiàn)像素色塊間邊緣的局部變化特征),然后下一步抽象(大腦皮層判定眼前的物體的形狀、顏色、質(zhì)地等),再進(jìn)一步抽象(從周圍的場(chǎng)景、物體和物體間的空間位置關(guān)系等等)確定識(shí)別的物體。

    深度學(xué)習(xí)正是運(yùn)用了類似的分層次抽象思想,更高層次的概念從低層次的概念學(xué)習(xí)得到,而每一層都自底向上,對(duì)沒有人工標(biāo)注的數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),再用人工監(jiān)督自頂向下反向進(jìn)行調(diào)優(yōu)。這一點(diǎn)也為深度學(xué)習(xí)贏得了重要的優(yōu)勢(shì)。

    吳劍明表示,現(xiàn)在歐美、日本,包括我們中國(guó)的學(xué)術(shù)界都對(duì)深度學(xué)習(xí)非常關(guān)注,深度學(xué)習(xí)的威力目前在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別上得到了很好的驗(yàn)證。不過在自然對(duì)話、自我進(jìn)化機(jī)器人等人工智能更高深的領(lǐng)域里,它的效果還有待進(jìn)一步考察。有意思的是,深度學(xué)習(xí)也是“舊瓶裝新酒”,它的思想其實(shí)來(lái)自于上世紀(jì)80年代成熟的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(ANN)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)同樣包含輸入層、輸出層以及中間的若干隱層,每層都有若干結(jié)點(diǎn)及連接這些點(diǎn)的邊,在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上會(huì)學(xué)習(xí)區(qū)分超平面,從而建立模型。但后來(lái)科學(xué)家們發(fā)現(xiàn),當(dāng)時(shí)科學(xué)家們發(fā)現(xiàn)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用性很差,究其原因,是由于巨大的計(jì)算量使得人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能包含少許隱層,從而限制了性能?;ㄙM(fèi)了大量人力物力之后,科學(xué)家們發(fā)現(xiàn),只有少數(shù)幾個(gè)特殊場(chǎng)景可以成功應(yīng)用。所以到上世紀(jì)90年代開始,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)失去了關(guān)注和經(jīng)費(fèi),成為了食之無(wú)味、棄之可惜的雞肋行業(yè)。

    但為什么一個(gè)上世紀(jì)90年代被放棄的技術(shù)又重新回到了萬(wàn)眾矚目的地位呢?因?yàn)?0年代雖然理論基礎(chǔ)完備,但真正到達(dá)實(shí)用所需要的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力都不具備。近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,計(jì)算機(jī)硬件的價(jià)格下降,以及谷歌這樣“怪物級(jí)”高科技公司的存在,以前高不可及的困難也終于有了解決的可能性。另外,功夫不負(fù)有心人,深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域重要的科學(xué)家、多倫多大學(xué)的辛頓教授帶領(lǐng)的團(tuán)隊(duì)一直沒有放棄對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的研究,2006年他在《科學(xué)》上發(fā)表了一篇文章,解決了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在計(jì)算上的難題,同時(shí)也說(shuō)明了深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)上的優(yōu)異性。辛頓教授提出的新理論大幅度降低了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練上的計(jì)算量,減少了訓(xùn)練偏差,和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比,優(yōu)勢(shì)明顯。從此,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)重新成為了機(jī)器學(xué)習(xí)界中的主流學(xué)習(xí)技術(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改頭換面,為深度學(xué)習(xí)開啟了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的新浪潮。

    吳劍明指出,深度學(xué)習(xí)的實(shí)質(zhì),是通過構(gòu)建具有很多隱層的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和海量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),來(lái)學(xué)習(xí)更有用的特征,從而提升分類或預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。區(qū)別于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)的不同在于:首先,強(qiáng)調(diào)了模型結(jié)構(gòu)的深度,通常有5層、6層甚至10多層的隱層節(jié)點(diǎn);其次,明確突出了無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)的重要性,也就是說(shuō),通過逐層特征變換,將樣本在原空間的特征表示變換到一個(gè)新特征空間,從而使分類或預(yù)測(cè)更加容易。與機(jī)器學(xué)習(xí)所需要的依靠人工建立特征的方法相比,利用大數(shù)據(jù)來(lái)自動(dòng)提取學(xué)習(xí)特征,是我們朝著真正的人工智能邁進(jìn)的又一步。

    在另一方面,和傳統(tǒng)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的迭代訓(xùn)練需要過于復(fù)雜的計(jì)算量不同,深度學(xué)習(xí)并不同時(shí)訓(xùn)練所有層,辛頓教授提出了更為有效的降低訓(xùn)練上的計(jì)算量和減少訓(xùn)練偏差的方法。簡(jiǎn)單的說(shuō),就是自底向上每次只訓(xùn)練一層網(wǎng)絡(luò),通過非監(jiān)督學(xué)習(xí)“逐層初始化”(layer-wise pre-training)網(wǎng)絡(luò),當(dāng)所有層訓(xùn)練完之后,再自頂向下反向調(diào)教(back propagation)優(yōu)化。打個(gè)比方,人類的大腦發(fā)育初期,大腦每一部分的職責(zé)分工并不是明確的,我們對(duì)外界事物的理解由淺到深也是出自于本能或是實(shí)踐,而去了學(xué)校學(xué)習(xí)后則可以通過后期教育來(lái)糾正自己錯(cuò)誤的認(rèn)識(shí),進(jìn)而對(duì)事物有更為體系和深入的理解。

    即使這樣,深度學(xué)習(xí)也是需要很大的計(jì)算量的,好在近年來(lái),得益于計(jì)算機(jī)速度的提升、大規(guī)模集群技術(shù)的興起、GPU的應(yīng)用以及眾多優(yōu)化算法的出現(xiàn),耗時(shí)數(shù)月的訓(xùn)練過程可縮短為數(shù)天甚至數(shù)小時(shí),深度學(xué)習(xí)終于在實(shí)踐中有了用武之地。

    未來(lái)發(fā)展:通過仿生學(xué)思路實(shí)現(xiàn)突破

    吳劍明指出,目前世界各科技發(fā)達(dá)國(guó)家人工智能的發(fā)展路線不盡相同。和其他科技領(lǐng)域有些相像,在人工智能行業(yè),一直是歐美在帶頭創(chuàng)造新理論,而日本則是在改良和應(yīng)用上下工夫。相對(duì)來(lái)說(shuō),日本在硬件方面,比如機(jī)器人的精密機(jī)器制造、機(jī)器人仿人運(yùn)動(dòng)方面有優(yōu)勢(shì),但在關(guān)鍵的人工智能理論方面,新創(chuàng)或是原創(chuàng)的理論很少,所以不管在學(xué)術(shù)界還是在產(chǎn)業(yè)界,目前看來(lái)還不如歐美,特別是美國(guó)那么活躍。此外,可能和日本經(jīng)濟(jì)的長(zhǎng)期不景氣有關(guān),近年來(lái)一些日本大公司對(duì)研發(fā)投入的決心和長(zhǎng)期眼光還不夠。比如在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域,由于谷歌走在了前面,一些日本大公司干脆就放棄了自家的語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)轉(zhuǎn)而使用谷歌的技術(shù)。但這樣一來(lái),人工智能的關(guān)鍵入口和背后的大數(shù)據(jù)就被谷歌給奪走了,這也導(dǎo)致在人工智能領(lǐng)域很難再翻身超越。

    至于哪個(gè)路線的未來(lái)性更大,吳劍明表示,盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音、圖像、文本識(shí)別上有了長(zhǎng)足的進(jìn)步,也讓計(jì)算機(jī)變得聰明智能了很多,但和人類所具有的智能相比,仍然有本質(zhì)區(qū)別。比如計(jì)算機(jī)能精確識(shí)別人臉、物體,但是卻無(wú)法識(shí)別如張三闖紅燈、李四喝醉了這樣更為抽象的場(chǎng)景。

    人類具有豐富的聯(lián)想能力、理解能力、創(chuàng)造能力,要實(shí)現(xiàn)這些能力而又不通過建立人腦類似的機(jī)制,就會(huì)繞很大的彎路,幾乎是不可能的。要真正實(shí)現(xiàn)強(qiáng)人工智能,必須借鑒人腦先進(jìn)結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)思維的機(jī)制,再通過深度學(xué)習(xí)這樣的方法進(jìn)行規(guī)模、結(jié)構(gòu)和機(jī)理上的模擬,通過仿生學(xué)思路實(shí)現(xiàn)人工智能的突破。

    當(dāng)然,人類是從低等生物經(jīng)歷幾十億年、在地球生態(tài)圈這么龐大的空間中進(jìn)化而來(lái),要獲得人類這樣充足的進(jìn)化時(shí)空環(huán)境幾乎是不可能的。在沒有完全弄清大腦原理之前,通過模仿部分人腦原理來(lái)逐步漸進(jìn),可能是比較現(xiàn)實(shí)的辦法。比如谷歌在收購(gòu)DeepMind之后明確表示,不會(huì)首先將其應(yīng)用在機(jī)器人部門,而是先從基礎(chǔ)的語(yǔ)義識(shí)別開始。而百度也是將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用在具體的用戶服務(wù)方面,比如說(shuō)提高中文語(yǔ)音識(shí)別率、完善圖像識(shí)別能力。所謂循序漸進(jìn),按部就班,就像人類一樣有五感才會(huì)有思考,把人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)低層的學(xué)習(xí)水平給完善了,才會(huì)有更抽象的高層的學(xué)習(xí)水平的突破。從這點(diǎn)來(lái)看,應(yīng)該對(duì)深度學(xué)習(xí)未來(lái)進(jìn)一步的理論發(fā)展充滿希望。

    吳劍明表示,深度學(xué)習(xí)運(yùn)用在各個(gè)單獨(dú)領(lǐng)域比如聲音識(shí)別、圖像識(shí)別時(shí)已經(jīng)得到了很好的效果,當(dāng)計(jì)算機(jī)不需要被事先告知明確數(shù)據(jù)含義,下一步能夠融合吸收和理解各個(gè)部分的數(shù)據(jù),起到1+1>2的作用時(shí),人工智能也許將會(huì)被真正兌現(xiàn)。

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