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人工智能在“深度学习”帮助下欲当“学霸”

2016-07-05 09:18
木中君
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  人类对人工智能寄予厚望,赋予其无尽的遐想,更是许多科幻大片的主题。但人工智能的发展一直不如人意,直至一种名为深度学习的强大技术横空出世,这一情况才发生了根本性转变。

  人工智能曾步入“寒冬”

  人工智能的开发可以追溯到上世纪五十年代。随着计算机的出现,人工智能有了新的发展,并在跳棋上战胜了人类,同时在数学定理证明上展现出强大能力。许多科学家兴奋地认为,利用软硬件形成的人工智能可在任何领域内战胜人类。麻省理工学院著名科学家马文·明斯基则公开宣称,人工智能只需要一代人的时间就可以战胜人类。这一愿望推动了一大批科研人员投身到这一研究领域。

  然而现在看来,这样的想法还是太过于天真了,人类大脑的复杂性远远超出了科学家的预想。当时的计算机由于算法过于简单、数据不足及速度过慢等原因,相继在诊断和图片识别方面败北,使人们对人工智能的憧憬变为质疑。到本世纪初,有关构建仿人类智能机器的想法几乎在科学界销声匿迹,甚至连人工智能这一名词也似乎远离了严肃科学。为此,有人将上世纪七十年代至本世纪初这段时间戏称为“人工智能的冬天”。

  脑科学为人工智能注入活力

  2005年,深度学习技术开始从脑科学的发展中汲取营养,通过模拟神经元来逐渐学习如何识别图像、理解语言,甚至作出自己的决定。该技术主要基于人工神经网络和一般的数学原理,从实例中学习如何识别图像和翻译语言。深度学习技术使人们恢复了对人工智能的憧憬。2012年,谷歌开发出智能个人助理GoogleNow,用自然语言来回答用户问题,提供建议,并根据用户以往的搜索习惯预测其可能需要的信息。此后,谷歌又推出图片搜索引擎GooglePhotos。智能手机助理软件更是一日千里,成为人们不可或缺的生活工具。谷歌AlphaGo战胜围棋顶尖高手李世石的消息更是成为轰动世界的头条新闻。技术进步推动深度学习技术迅速商业化,并成为人工智能发展的重要推手。为了抢占先机,各大信息巨头纷纷砸数十亿美元巨资支持其发展。

  多年来,人工智能进展缓慢,主要是由于人类是以自己能够理解的方式,而不是机器所能理解的方式来认识世界,处理问题,因此,对人类来说容易的事,对机器来说则千难万难。而深度学习最有潜力之处,就是让机器自己学习,通过自主学习教会自己如何做出正确的决定。然而,让机器对特定情境做出正确决定并非一件轻而易举的事。人类之所以比较容易做出正确的决定,是因为一些相关知识早已储存在大脑中,事到临头可以直觉的方式瞬间作出反应,并可在今后的实践中不断积累经验。因此,机器学习的一个重要方面是为其编码学习算法,让机器从分析比较大量实例中学习提高。

  编码学习算法面临的另一个挑战,是没有一个放之四海而皆准的固定模式可以处理机器所面对的各种情境。而人类则不然,人类似乎天生就可以处理各种情境、学习各种知识。因此,人类大脑自然就成为设计人工神经网络最重要的模型。

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