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一文让你看懂人工智能、百乐门棋牌机器学习、

作者: 互联网资讯  发布:2019-12-05

百乐门棋牌,如果说信息技术是第三次工业革命的核心,那么人工智能所代表的智能则是下一次工业革命的核心力量。

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2016年,谷歌阿尔法围棋以4:1战胜围棋世界冠军、职业九段棋手李世石,不仅让深度学习为人们所知,而且掀起了人工智能的"大众热"。此后,人工智能越来越热,从机器人开发、语音识别、图像识别、自然语言处理到专家系统等不断推陈出新。

“世界的尽头,是雄狮落泪的地方,是月亮升起的地方,是美梦诞生的地方。”——大卫《人工智能》

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引言:大数据时代,大数据驱动的深度智能生逢其时,就像哈勃望远镜一样,可以推进人类文明的进步,从战胜人类顶尖棋手、帮助发现引力波到治疗癌症、金融交易、安全防控、气候模拟等。可以预见的是,随着深度学习技术体系的高速发展和这一波“猫”“狗”AI工程的野蛮生长,人类正在大踏步迈入大数据智能时代。以深度学习为代表的深度智能为什么会成为AI的热点?为什么深度学习会重塑机器学习和人工智能?为什么被寄希望为通往通用人工智能的关键技术?为什么深度学习能一鸣惊人?让机器大步跨入感知智能时代?深度学习又能否在未来机器攻破认知堡垒的过程中担当大任?当然对于这些重大进步,也有质疑的声音,并不是每个人都认为深度学习可以实现与人类智能相媲美的AI,一些批评者认为,深度学习和人工智能研究忽视了大脑本身的生物学、神经学知识,偏向于黑箱式的强力计算,理论基础薄弱等等。 上述种种,可谓仁者见仁智者见智,本文就来探秘深度学习技术、趋势和人工智能发展过程中的各种关键问题…

同时,人工智能技术越来越多地融入到我们的生活中,出现了智能音箱、智能助理、智能机器人等。

♦人工神经网络的早期发展

根据应用领域的不同,人工智能研究的技术也不尽相同,目前以机器学习、计算机视觉等成为热门的AI技术方向。但是,平常接触中,很多人分不清人工智能、机器学习、深度学习和强化学习的关系。

人工智能早期的发展进展缓慢,结果令人失望。对于许多问题,早期AI研究人员认为机器必须有大量的知识才能“聪明”,希望通过知识的表示和符号逻辑的推理实现机器智能,于是提出了专家系统方法,比如通过计算机程序实现领域专家提供的经验规则来解决医疗诊断等问题,根据病人的数据去匹配一系列规则,如果这种疾病没有得到正确的诊断,那么专家会增加额外的规则来缩小诊断范围。IBM的沃森人工智能就是一个经典AI系统的现代版本,沃森的核心技术是基于大量现实问题来构建复杂的知识库,它需要领域专家的密切参与来提供大量数据并评估其性能。这种经典AI方法虽然能解决了一些明确定义的问题,但由于自身无法进行自我学习和进化,谈不上真正的机器智能,离人类的智能还很远。

简单说,人工智能范围最大,涵盖机器学习、深度学习和强化学习。如果把人工智能比喻成孩子大脑,那么机器学习是让孩子去掌握认知能力的过程,而深度学习是这种过程中很有效率的一种教学体系。

面对经典AI方法的缺陷,一些早期AI研究人员也在探讨人工神经元模型的思想,结合反向传播方法,构建了人工神经网络(ANNs),尽管当时还对真实神经元的工作方式知之甚少。而且神经网络的设计与真正的神经元几乎没有共同之处,设计重点也从生物模拟转向了从数据中学习的思路。所以,人工神经网络比经典AI方法更大的优势在于它能从数据中学习,不需要专家知识来提供规则。直到现在,人工神经网络仍然是机器学习关键技术之一。虽然传统的神经网络系统可以解决许多使用经典AI无法解决的问题,但是它们仍有较大的局限。例如,在数据不足的情况下,学习效果很有限,另外不能处理数据动态变化的问题,而且在当时即使有大量数据,也存在计算能力不足的瓶颈。这也是为什么神经网络在当时流行一段,后来又衰落下去的原因。当然从早期的研究来看,神经网络已经展示出了强大的学习潜力,用辛顿(Hinton,深度学习的创始人,深度学习四大金刚之一,如图1)的话来讲:神经网络提出了机器根据经验和数据进行学习的宏伟远景,就像幼儿自我学习进化一样,而不是通过人类量身定制的规则和无休止的知识灌输和监督指导。传统的经典AI方法大部分都受到了逻辑的启发,但是逻辑是人长大后才做的事情,三岁小孩学习从来不靠逻辑,很多成人做事也不讲逻辑。因此在我看来,神经网络是让我们了解智力如何运作的一个比逻辑方法更好的范例。

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有人表示,人工智能是目的,是结果;深度学习、机器学习是方法,是工具。

图1 深度学习四大金刚

百度百科如此阐释人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。人工智能是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新技术科学。

♦这一波“猫”、“狗”AI的野蛮生长

而机器学习是人工智能的一种途径或子集,它强调学习而不是计算机程序。一台机器使用复杂的算法来分析大量的数据,识别数据中的模式,并做出一个预测——不需要人在机器的软件中编写特定的指令。

早期的神经网络研究尽管取得了值得称道的进展,但前些年为什么没有成功,这就是因为我前文所讲的大数据智能三要素还不具备。一是由于当时的计算能力瓶颈,使得基于神经网络的机器学习黯然失色,这种情况持续了几十年,直到GPU加速的问世;二是缺失的标注数据,尽管10年前互联网就开始充斥着大量的数据,却没有被标注,而被标注的海量数据才是神经网络最需要的燃料。这也是斯坦福大学教授李飞飞最关注的东西,她致力于数据驱动的机器学习。但从2006年,深度智能开始了崛起之路。

机器学习之父Tom Mitchel如此定义机器学习:

2006年,Hinton提出了深度信念网络DBN,通过无监督预训练和有监督训练微调的方法在一定程度上解决了深层网络梯度消失的问题,由于没有特别有效的实验验证,该论文在当时并没有引起重视。

每个机器学习都可以被精准地定义为:1.任务;2.训练过程;3.模型表现P。而学习过程则可以被拆解为"为了实现任务T",我们通过训练E,逐步提高表现P的一个过程。

2009年,斯坦福大学华人教授李飞飞发布了全球最大的图像识别数据库ImageNet,收集了大量带有标注信息的图片数据供计算机视觉模型进行训练,拥有1500万张标注过的高清图片,第二年开始她每年举办一次计算机视觉比赛。

举个例子,让一个模型认识一张图片是猫还是狗。为了提高模型的准确度,我们不断给模型提供图片让其学习猫与狗的区别。在这个学习过程中,我们所得到的最终模型就是机器学习的产物,而训练过程就是学习过程。

2012年,可以称为深度学习元年,在这一年有几个里程碑事件:

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♦Hinton课题组首次参加ImageNet机器视觉比赛,构建的CNN网络AlexNet一鸣惊人夺得冠军,并且碾压传统机器学习方法的识别性能,从此深度学习声名鹊起,成为学术研究和企业应用研究的焦点。

而深度学习则是一种实现机器学习的技术,它适合处理大数据。深度学习使得机器学习能够实现众多应用,并拓展了人工智能的领域范畴。

♦微软首席研究员里克•拉希德(Rick Rashid)在会议上展示了基于深度学习的实时口译系统,把他的口语转化为英文,错误率为7%,再翻译成中文文本,然后深度学习系统用普通话说出翻译后的语言。

从安防监控、自动驾驶、语音识别到生命科学等等,深度学习以"摧枯拉朽之势"席卷行业。

♦GoogleX的“猫”AI面世,这个系统在当时引起了轰动,他们采用16000个CPU计算资源构建了一个具有10亿连接的深度神经网络,并让它在YouTube上浏览和寻找猫。这套基于深度学习的识别系统不需要任何人工特征信息的帮助,就能从数千万张图片中找出那些含有猫的图片。传统的人脸识别是由程序员预先将整套系统编程实现,告诉计算机人脸应该是怎样的,设计好图像的分割和识别规则,系统才能对包含同类信息的图片作出识别,而猫AI却是自己发现了‘猫’的概念,之前没有人告诉过它‘猫’是什么,也没有人类告诉它猫应该长成什么模样。

以语音识别为例,通过机器学习,语音识别能随着时间向用户学习,最后能达到95%的准确性。但是训练过程是密集的。

2015年,ImageNet竞赛,微软研究院的深度学习网络获得冠军,识别错误率仅为3.57%,超越一般人类的识别能力。

而神经网络处理数十亿个口语音频,将语音识别提高到接近100%的准确度,同时还能缩短训练时间。此外,语音识别还通过关键词和主题对原始音频进行分类,并识别发言者,这对音频监控具有广泛而深远的影响。

2016年,李飞飞团队在教会了计算机去识别图像的基础上,基于卷积神经网络CNN和长短时记忆网络LSTM的组合实现,让计算机能像一幼儿一样学会看图说话,并会用“句子”进行交流,例如不止是说某张图里有只“猫”,还可以说“这只猫是坐在床上的”。

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2016年3月,英国伦敦的DeepMind(2014年被谷歌收购)数年磨一剑,“阿尔法狗”AlphaGo横空出世,与李世石人机大战4:1获胜。

除了深度学习,机器学习中还有非常重要的强化学习。

2017年5月,阿尔法狗战胜柯洁,在围棋领域彻底战胜人类,AlphaGo已经可以模仿人下棋的直觉,而且具备创造力,通过组合已有知识或独特想法的能力,不过这些能力目前仅仅局限于围棋。

过去十年,强化学习的大部分应用都在电子游戏方面。未来,在直升机特技飞行、经典游戏、投资管理、发电站控制、让机器人模仿人类行走等领域有着广泛的应用。

2017年10月,阿尔法狗的升级版AlphaGo Zero(阿尔法狗零或叫阿尔法狗元)抛弃对数百万盘人类历史棋谱的训练学习,一开始就不知道何谓人类棋谱,只是自由随意地在棋盘上下棋,按设定的围棋规则和目标,靠周伯通式的左右互博,学习能力大幅超越原版阿尔法狗,可谓是无人自学3天,胜过人类3000年。

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