《電子技術(shù)應(yīng)用》
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人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這些將改變?nèi)祟惿鐣?huì)的技術(shù)都是啥

2016-09-05

  隨著“人工智能”走出實(shí)驗(yàn)室、逐漸有了實(shí)際的應(yīng)用場(chǎng)景,它成為了一項(xiàng)可能在不久的將來(lái)徹底改變?nèi)祟惿鐣?huì)的基礎(chǔ)技術(shù),也成為了很多人最愛(ài)討論的話題。但是,AI(人工智能)、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這些詞看著潮,究竟是指什么呢?

  別慌,我們?cè)囍e幾個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)解釋一下。

  人工智能

  “科技潮人”小明愛(ài)玩各種數(shù)碼產(chǎn)品,生活里也經(jīng)常使用打車和訂餐軟件。每天回家前他都會(huì)用手機(jī)遙控打開家里的空調(diào),和朋友約飯的時(shí)候也會(huì)在地圖軟件上查好地址通過(guò)微信群發(fā)。

  小明喜歡的幾項(xiàng)功能,比如用手機(jī)遙控空調(diào),其實(shí)是通過(guò)幾套程序?qū)崿F(xiàn)的。

  簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),編寫一個(gè)普通的程序,其實(shí)是告訴計(jì)算機(jī)一套處理方法。比方說(shuō)一個(gè)計(jì)算器,編寫的時(shí)候就告訴它加減乘除法和開平方的定義,告訴它一個(gè)長(zhǎng)算式里哪種計(jì)算優(yōu)先級(jí)高(比如乘除》加減)。編寫好了之后,這個(gè)程序就是計(jì)算器了,然而它除了加減乘除和開平方之外,別的什么都不能做。你不能用它來(lái)編寫文檔,也不能用它來(lái)叫車和訂餐——因?yàn)榫帉懻邲](méi)告訴它除了算數(shù)以外的事。

  但小明不想要一個(gè)程序控制空調(diào)、一個(gè)程序?qū)Ш健⒁粋€(gè)程序刷臉記考勤,他希望所有的問(wèn)題都能一站、自發(fā)地解決,這就需要人工智能。

  這種新的計(jì)算機(jī)程序像人腦一樣,是可以舉一反三的。比如去年美國(guó) MIT 的研究者就開發(fā)出了一種人工智能,先讓它學(xué)習(xí)幾個(gè)來(lái)自梵文的字母,它就能從之后數(shù)千個(gè)各種語(yǔ)言字母當(dāng)中找出所有的梵文字母。

  它們可以認(rèn)字、聽(tīng)懂人說(shuō)的話、識(shí)圖,甚至通過(guò)一張圖中所有的物體和他們的位置關(guān)系,來(lái)判斷圖中正在發(fā)生什么。比如,人工智能有能力識(shí)別下圖中摩托車、駕駛者、頭發(fā)的顏色、圍觀群眾、馬路等元素,回答一些基本的問(wèn)題。在未來(lái)經(jīng)過(guò)訓(xùn)練后,它也有能力做出“這是一次同性戀驕傲大游行活動(dòng)”的判斷。

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  這樣的人工智能系統(tǒng),都是“弱人工智能”。 人類對(duì)于人工智能的終極企圖是全知全能,也叫做“強(qiáng)人工智能”,它不但善于思考,學(xué)習(xí)能力超強(qiáng),還能夠自我進(jìn)化。如果你看過(guò)電影《超驗(yàn)駭客》,約翰尼·德普實(shí)驗(yàn)的人工智能學(xué)家威爾·卡斯特在自己生命的遺留之際,將自己的大腦上傳到了電腦里。這個(gè)人工智能只用了幾個(gè)小時(shí)就幾乎接管了全球所有最主要的網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng),包括政府、軍方、銀行等等;過(guò)了幾年,它已經(jīng)統(tǒng)治了世界,用極高的效率開發(fā)出革新的醫(yī)療技術(shù),不但能夠控制全球所有人的思維,還用智能化的生物微粒直接捏出了一個(gè)活的威爾·卡斯特。

  盡管強(qiáng)人工智能至今還沒(méi)有誕生,但是弱人工智能也已經(jīng)非常了不起,它是怎樣實(shí)現(xiàn)的呢?

  機(jī)器學(xué)習(xí)

  機(jī)器學(xué)習(xí)是目前實(shí)現(xiàn)人工智能最主要的方式。再拿小明舉個(gè)例子:

  小明喜歡吃橙子,他總結(jié)出一個(gè)規(guī)律:顏色越深,個(gè)頭越大,橙子越甜。但他新嘗試了美國(guó)加州大臍橙之后,發(fā)現(xiàn)之前的經(jīng)驗(yàn)不管用了:新的橙子,顏色越淺越甜。而小明的室友喜歡吃汁多的橙子,于是小明又學(xué)到一條:越軟的橙子汁越多。

  掌握了這條規(guī)律,小明跑去希臘旅游時(shí),按照之前的經(jīng)驗(yàn)買了橙子,卻一點(diǎn)都不好吃!原來(lái),這里賣的橙子是從別的地方進(jìn)口的,綠色的好吃橙色的不好吃。

  這種不斷嘗試的辦法實(shí)在太笨了,不如寫一個(gè)程序來(lái)搞定?這就到了機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇。其實(shí)真實(shí)的程序很復(fù)雜,但其邏輯并不難理解:

  首先,小明需要確定所有的橙子的特征,包括并不限于大小、顏色深淺、軟硬、產(chǎn)地等等,在這些特征之間建立一些聯(lián)系,比如 A 地生產(chǎn)的橙子越大越好吃,B 地生產(chǎn)的越軟水越多等等,然后再把所有這些數(shù)據(jù)都輸入到程序里。

  現(xiàn)在,小明去菜市場(chǎng),不再需要記住自己在哪個(gè)菜市場(chǎng),去的哪個(gè)攤位,買的哪個(gè)產(chǎn)地的橙子,而是直接拿著一個(gè)橙子,把它的屬性輸入到這個(gè)程序里,程序會(huì)自動(dòng)跑出“甜不甜”、“汁多不多”,甚至更直觀的“室友愛(ài)不愛(ài)吃”的結(jié)果。測(cè)試的多了,這個(gè)程序還會(huì)自動(dòng)學(xué)習(xí)新的規(guī)律。

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  這些輸入給程序,以及程序自行學(xué)習(xí)到的規(guī)律,就是機(jī)器學(xué)習(xí)算法。這個(gè)程序就是一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。

  可機(jī)器又是怎么“學(xué)習(xí)”的呢?

  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

  人類至今尚未明白人腦的工作原理,不過(guò)這沒(méi)關(guān)系,我們可以先復(fù)制出一個(gè)人腦的計(jì)算模型:一件事情并非像計(jì)算機(jī)程序那樣輸入指令輸出結(jié)果,而是在人腦的多個(gè)神經(jīng)元傳遞,每個(gè)神經(jīng)元都對(duì)信息進(jìn)行自己的加工,最后輸出的結(jié)果。計(jì)算機(jī)科學(xué)家用同樣的方式,在輸入和輸出之間,加入了非常多的“節(jié)點(diǎn)”,每個(gè)節(jié)點(diǎn)會(huì)對(duì)前一個(gè)節(jié)點(diǎn)傳來(lái)的數(shù)據(jù),按照自己擁有的一個(gè)權(quán)重系數(shù)進(jìn)行加工,有時(shí)候節(jié)點(diǎn)還會(huì)分層。這就是“人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”(Artificial Neural Networks,ANN)。

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  我們還是用小明的選橙子程序來(lái)舉例。即便小明已經(jīng)輸入了自己大量的經(jīng)驗(yàn),這個(gè)程序仍然不是一開始就總能準(zhǔn)確地判斷出橙子好不好吃的。它仍需要進(jìn)行大量的訓(xùn)練:小明輸入一個(gè)新橙子的特征,程序根據(jù)這些特征計(jì)算出各個(gè)結(jié)果的概率。

  比方說(shuō),小明輸入“美國(guó)加州大臍橙”、“顏色淺”、“軟”,結(jié)果程序給出甜的概率 85%,不甜的概率 15%,汁多的概率 50%,水不多的概率 50%,室友愛(ài)吃的概率 66%,不愛(ài)吃的概率 34%。結(jié)果小明嘗了一下,發(fā)現(xiàn)的確很甜,但汁并不多,室友吃了不是很滿意,程序可以回去自動(dòng)調(diào)整某些與“汁多不多”有關(guān)節(jié)點(diǎn)的權(quán)重。通過(guò)不斷地用最終結(jié)果去返回調(diào)試,這個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給正確結(jié)果賦予的概率會(huì)越來(lái)越高,反之給錯(cuò)誤結(jié)果的概率會(huì)越來(lái)越低。

  歷史上,科學(xué)家還設(shè)計(jì)過(guò)多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每一層都會(huì)對(duì)前一層傳來(lái)的結(jié)果進(jìn)行再次加工,目的是模擬出一種“深思熟慮”的感覺(jué),但最后發(fā)現(xiàn)結(jié)果準(zhǔn)確度并沒(méi)有提高,有的時(shí)候還會(huì)陷入誤區(qū),就像人容易朝著一個(gè)思路越陷越深,最后鉆牛角尖了一樣。隨著技術(shù)進(jìn)步,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN),以及長(zhǎng)短時(shí)記憶單元(LSTM)等新玩意的誕生,讓這一問(wèn)題得到改善。現(xiàn)在,最厲害的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)不但已經(jīng)非常接近人腦,還排除了很多人腦自身存在的低效的思維方式。

  簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦,取其精華去其糟粕的計(jì)算架構(gòu);利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí),則讓計(jì)算機(jī)不再只是執(zhí)行命令的機(jī)器,具有了一定程度上舉一反三的能力。

  而將這個(gè)能力利用到造福人類的地方,就叫人工智能。


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