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[導(dǎo)讀] 目前人工智能拿來“變現(xiàn)”最核心的技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)。而人工智能本身的基石是數(shù)學(xué)。 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?“人或者是智能體,通過與環(huán)境的交互來提升自己行為的這種智能叫機(jī)器學(xué)習(xí)?!彼f,機(jī)器學(xué)習(xí)是把這

目前人工智能拿來“變現(xiàn)”最核心的技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)。而人工智能本身的基石是數(shù)學(xué)。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?“人或者是智能體,通過與環(huán)境的交互來提升自己行為的這種智能叫機(jī)器學(xué)習(xí)。”他說,機(jī)器學(xué)習(xí)是把這種智能形式化為數(shù)學(xué)公式,轉(zhuǎn)換成計(jì)算機(jī)可以操作的算法和軟件。而這一波人工智能的興起是由于:深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。通過與環(huán)境交互,調(diào)節(jié)參數(shù)來解決問題的任務(wù)求解器,可以被視作智能體。智能體可能反映為深度網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器人或是無人系統(tǒng)。

深度學(xué)習(xí)所起的作用可以類比為:總結(jié)經(jīng)驗(yàn)。徐宗本說:“人工智能做的絕大部分的事情是把重復(fù)性的、有規(guī)律的東西總結(jié)出來,然后用來預(yù)測預(yù)報(bào)?!币虼巳斯ぶ悄苌疃葘W(xué)習(xí)的環(huán)境非常重要,需要大量有標(biāo)簽的數(shù)據(jù),以判斷在一定準(zhǔn)則下推測出的結(jié)果是否適合過去的經(jīng)驗(yàn)。這件事情構(gòu)成的技術(shù)就叫深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

“人工智能一個(gè)最重要的場景就是指把智能體放在一個(gè)特定的環(huán)境之中,智能體完成任務(wù),然后在環(huán)境約束之下與環(huán)境交互改正智能體的行為,這就是機(jī)器學(xué)習(xí)?!毙熳诒菊f。目前,由于人工智能三大驅(qū)動(dòng)力——大數(shù)據(jù)、大模型、大算力技術(shù)的發(fā)展,使得現(xiàn)在的人工智能技術(shù)已經(jīng)突破了由“不能用”到“可以用”的技術(shù)拐點(diǎn)。“但是要說可以‘很好用’,還有很長的路要走?!毙熳诒局赋觥?/p>

自動(dòng)化、自主化將是人工智能發(fā)展未來十年趨勢,徐宗本認(rèn)為,人類距離研制出自主智能,即強(qiáng)人工智能還需幾十年的努力。當(dāng)前人工智能用應(yīng)用形態(tài)處在數(shù)據(jù)加算法形成產(chǎn)品的時(shí)期,這也是目前人工智能賺錢的基本形態(tài)。而現(xiàn)在我們依然需要人工去采集數(shù)據(jù)、標(biāo)注數(shù)據(jù),做推廣泛化都還是要靠人。

即使是先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)技術(shù),其每一層有多少個(gè)元素,每一個(gè)元素用什么非線性機(jī)制等等,都要人事先預(yù)設(shè)?!八阅切┕疽B(yǎng)很多‘碼農(nóng)’去調(diào)試。還有用什么方法去訓(xùn)練它(人工智能)也是人為給定?!彼f。

在應(yīng)用層面上,目前還只能實(shí)現(xiàn)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能解決一個(gè)問題,不能對問題自動(dòng)切換。徐宗本預(yù)測,未來十年,人工智能研制焦點(diǎn)會(huì)在機(jī)器學(xué)習(xí)的自動(dòng)化層面:自動(dòng)生成數(shù)據(jù)、選擇數(shù)據(jù)、自動(dòng)搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、自動(dòng)設(shè)計(jì)訓(xùn)練算法,對任務(wù)能夠自切換、自適應(yīng)。

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